Predicción de la duración de la carrera de Agrimensura de la FACENA-UNNE

The aim of this work was to build a mathematical model to predict the duration of the Agrimensura career of the Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura, Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE). The multiple linear regression method was used and a model in which the dependent variable is the length of the career and the independent variables are the times required for the period 2001-2011 graduates to approve each of the subjects of the curricula, was designed.The approval time of Algebra, Linear Algebra, Geometry and Mathematical Analysis explained 89% of the variation in the career´s duration. As these subjects correspond to the first year of the studies, the obtained model was ran for non-graduates who, in the period, had passed all the first year courses, obtaining mean and median durations similar to those found for the graduates.It can be concluded that the built model can be used for predictive purposes to estimate the career duration, since it is strongly linked with the time required to complete the course of mathematical formation, which is limited to the first year of studies.El objetivo de este trabajo es construir un modelo matemático para predecir la duración de la carrera Agrimensura de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE). Para ello se utilizó el método de regresión lineal múltiple y se diseñó un modelo en el cual la variable dependiente es la duración de la carrera y las variables independientes son los tiempos requeridos por los graduados en el período 2001-2011 para aprobar cada una de las asignaturas de la currícula.Los tiempos de aprobación de Álgebra, Álgebra Lineal y Geometría y Análisis Matemático explicaron el 89% de la variación de la duración de la carrera. Como estas asignaturas corresponden al primer año de estudios, se corrió el modelo obtenido para los no graduados que, en el período, habían aprobado todas las asignaturas de primer año, obteniéndose duraciones media y mediana similares a las halladas para los graduados.Puede concluirse que el modelo construido puede utilizarse con fines predictivos para estimar la duración de la carrera, puesto que la misma está fuertemente vinculada con el tiempo requerido para completar el trayecto de formación matemática, el cual se circunscribe al primer año de estudios

Análisis estadístico implicativo de los conocimientos previos sobre propiedades de operaciones con números reales de ingresantes a carreras de ingeniería de FACENA

Este trabajo tiene por objetivo presentar un método de Estadística multivariada llamado Análisis Estadístico Implicativo (ASI) que permite determinar los conocimientos de los estudiantes (materializados en sus respuestas a distintos ítems de evaluación) así como las relaciones conceptuales que entre ellos establecen los sujetos evaluados. ASI, a diferencia de los métodos clásicos de asociación de variables, permite detectar relaciones del tipo “si p, entonces, casi siempre q”, a las cuales se las denomina cuasi-implicaciones o reglas. Estas relaciones se presentan mediante un “grafo implicativo” que permite la mejor interpretación de las relaciones mencionadas. Para lograr el objetivo propuesto en este artículo, se utilizó ASI para analizar un ítem de evaluación de una prueba de diagnóstico suministrada a ingresantes a Ingeniería Eléctrica, Ingeniería en Agrimensura e Ingeniería en Electrónica al inicio del año lectivo 2017 y se realizó una comparación entre las relaciones detectadas según los alumnos pertenezcan a una u otra carrera. A modo general, se observaron saberes y relaciones conceptuales establecidos por los alumnos que dan cuenta de su escasa evolución del pensamiento aritmético al algebraico, independientemente de la carrera a la que pertenecen

Modelos estadísticos y conexionistas para predecir el rendimiento académico de alumnos universitarios

This paper analyzes the relationship between the academic performance of students entering professional profile\u27s careers in the FACENA - UNNE in Corrientes, Argentina, during the first year, and their social-educational characteristics.Performance was measured by the approval of the partial evaluation of the subjects in the first semester of the first year. A model of Multinomial Logistic Regression (MLR) and two models of neural networks of type Multilayer Perceptron (MP) and Radial Basis Function (RBF) were fitted to two data sets: a) students entering in Biochemistry, whose curriculum includes two subjects in the first semester of the first year, b) students entering careers whose curriculum includes three subjects in the first semester of the first year.In both cases, the PM model produced the best fit, and besides it was observed that in the case b) the three techniques showed high percentages of correct classification. The obtained results contribute to guide policies and strategies to improve the worrying levels of dropout and low performance of students in the first year of college.En este trabajo se analiza la relación del rendimiento académico de los alumnos ingresantes a las carreras de perfil profesional la FACENA – UNNE en Corrientes, Argentina, durante el primer año, con sus características socioeducativas. El rendimiento fue medido por la aprobación de los exámenes parciales de las asignaturas del primer cuatrimestre del primer año. Se ajustaron un modelo de Regresión Logística Multinomial (RLM) y dos modelos de redes neuronales de tipo Perceptrón Multicapa (PM) y de Función de Base Radial (FBR) a dos conjuntos de datos: a) alumnos ingresantes a Bioquímica, cuyos plan de estudios incluye dos asignaturas en el primer cuatrimestre del primer año; b) alumnos ingresantes a carreras cuyos planes de estudios incluyen tres asignaturas en el primer cuatrimestre del primer año.En ambos casos el modelo PM produjo el mejor ajuste, observándose que en el caso b) las tres técnicas utilizadas registraron altos porcentajes de clasificación correcta. Los resultados obtenidos contribuyen a orientar las políticas y estrategias institucionales para mejorar los preocupantes índices de desgranamiento, abandono y bajo rendimiento de los estudiantes en el primer año de universidad

Errores en la identificación de números reales cometidos por ingresantes universitarios

En este trabajo se realiza un análisis estadístico descriptivo de los errores cometidos por ingresantes a las carreras Ingeniería Eléctrica, Ingeniería en Agrimensura, Ingeniería en Electrónica, Licenciatura en Ciencias Físicas y Licenciatura en Ciencias Químicas al identificar números reales como tales o como elementos de los conjuntos de números naturales, enteros, racionales e irracionales. Se pudo observar elevados porcentajes de errores que dan cuenta de las dificultades de los estudiantes para identificar al 0 como un número racional, entero y no natural, como racionales a aquellos números racionales con infinitas cifras periódicas y como número complejo no real a la raíz cuadrada de un número real negativo. Puede concluirse que los errores cometidos están vinculados a concepciones alternativas de los estudiantes las cuales provienen de hábitos escolares habituales a lo largo de la escolaridad preuniversitaria.

Conocimientos previos sobre propiedades de operaciones con números reales de ingresantes a la universidad. Su análisis usando análisis estadístico implicativo

This work’s objective is to determine how knowledgeable new university students are regarding the properties of operations with real numbers (addition, multiplication, exponentiation and nth root) and what relations they establish between the knowledge that they have acquired in their pre-university education. In order to accomplish the planned objectives, in this work, via use of Statistical Implicative Analysis (SIA), the answers provided to a questionnaire found in a test of previous real numbers knowledge that was taken by new students of Facultad de Ciencias Exactas–UNNE (at the beginning of the academic year of 2017)were analyzed. SIA is a multivariate analysis technique that allows relations of type “if p, then, almost q” (quasi-implications or rules) between variables (the answers provided to the previously-mentioned question) to be established. These relations allow for exploration of the conceptual relations established by the analyzed subject and detect the cognitive difficulties that said concepts offer. The results are represented and visualized by use of an “implicative graph” and later bysimilarity and cohesitive trees that make possible the establishment of R-rules (quasi-implications that relate variables and rules or rules between each other). By observing the knowledge and conceptual relations established by the students, their lacking evolution from arithmetic thinking to algebraic is brought to light.Este trabajo tiene por objetivo determinar los conocimientos de los ingresantes universitarios respecto a las propiedades de operaciones con números reales (suma, multiplicación, potenciación y radicación) y qué relaciones establecen entre los saberes que al respecto han construido en su formación preuniversitaria. Para cumplir los objetivos propuestos, se analizaron, utilizando Análisis Estadístico Implicativo (ASI), las respuestas al tercer ítem de la prueba de diagnóstico de conocimientos previos de números reales, suministrada a ingresantes a la Facultad de Ciencias Exactas de la UNNE, al inicio del ciclo lectivo 2017. ASI es una técnica de análisis multivariado que permite establecer relaciones del tipo “si p, entonces, casi siempre q” (cuasi-implicaciones o reglas) entre variables (las respuestas al ítem de evaluación citado). Estas relaciones permiten explorar las relaciones conceptuales establecidas por el sujeto evaluado y detectar las dificultades cognitivas que dichos conceptos les ofrecen. Los resultados se presentan y visualizan mediante un “grafo implicativo” y posteriormente se construyen árboles de similaridad y árboles cohesitivos que permiten establecer R-reglas (cuasi implicaciones que relacionan variables con reglas o reglas entre sí). Se observaron saberes y relaciones conceptuales establecidas por los alumnos que dan cuenta de su escasa evolución desde el pensamiento aritmético al algebraico. &nbsp

Interacción entre poblaciones de Triatoma infestans y Triatoma sordida

Populations of T. infestans and T. sordida were studied between September 1988 and April 1989 with a view to discovering if any kind of interaction took place between them while they lives together in the same experimental unit and exploited the same food resource (chicken). The initial age structure for each species was: 27 N1, 7 N2, 11 N3, 3 N4, 8 N5, 4 males and 10 females. The population dynamics nutritional status, predation and gregarious behavior were estimated by means of a monthly census. The colonizing success of T. infestans was greater than that of T. sordida in view of the values obtained: fecundity (146 eggs/female), longevity (157.8 days) and mortality (39.4) compared with the values recorded for T. sordida: 118 eggs/female, 81.1 days and 54.0% respectively. The population growth of T. insfestans followed an exponential model, with a high nymphal recruitment rate, while the T. sordida population was early extinguished. In general, the average weight of T. infestans remained close to the initial values while that of T. sordida declined. Gregarious groups were formed principally in the inferior sector of wall 1 (near the host) with a higher aggregation in T, infestans. These results make it possible to propose the hypothesis of the competitive superiority of T. infestans.Para conocer si se producía algún tipo de interacción entre poblaciones de Triatoma infestans y Triatoma sordida que convivían en una unidad experimental y explotaban el mismo recurso alimentario (ave) se las estudió desde setiembre/1988 a abril/1989. La composición etaria inicial para cada especie fue: 27 N1, 7 N2, 11 N3, 3 N4, 8 N5, 4 machos y 10 hembras. La dinámica de población, el estado nutricional, la predación y la conducta gregaria, utilizados como parámetros de comparación, fueron estimados mediante censos mensuales. Triatoma infestans logró mayor éxito colonizador que T. sordida dado los valores alcanzados en: fecundidad (146 huevos/hembra), longevidad (157,8 días) y mortalidad (39,4%), en comparación a los obtenidos por T. sordida: 118 huevos/hembra, 81,1 días y 54,0% respectivamente. La población de T. infestans tuvo un crecimiento de tipo exponencial, con una alta tasa de renovación ninfal, en contraposición, la población de T. sordida se extinguió tempranamente. En general, el peso promedio de los ejemplares de T. infestans se mantuvo en valores próximos al inicial, mientras que en T. sordida se redujo. Los grupos gregarios se conformaron mayoritariamente en el sector inferior de la pared 1 (próximo al hospedador), observándose mayor nivel de contagio en T. infestans. A partir de los resultados obtenidos se formula la hipótesis de la superioridad competitiva en T. infestans.Para saber se algum tipo de interação se produzia entre populações de Triatoma infestans e T. sordida que conviviam em uma unidade experimental e compartilharam o mesmo recurso alimentar (ave), foi realizado estudo que abrangeu o período de setembro de 1988 a abril de 1989. A composição etária inicial para cada espécie foi: 27 N1, 7 N2, 11 N3, 3 N4, 8 N5, 4 machos e 10 fêmeas. A dinâmica da população, o estado nutricional, a predação e a conduta gregria foram estimados mediante censos mensais. T. infestans obteve maior êxito colonizador que T. sordida dado os valores alcançados em: fecundidade (146 ovos/fêmea), longevidade (157,8 dias) e mortalidade (39,4%), em comparação aos obtidos por T. sordida: 118 ovos/fêmeas, 81,1 dias e 54,0% respectivamente. A população de T. infestans teve crescimento do tipo exponencial, com alta taxa de renovação ninfal; em contraposição, a população de T. sordida se extinguiu mais cedo. Em geral, o peso médio dos exemplares de T. infestans manteve-se em valores próximos ao inicial, enquanto que em T. sordida se reduziu. Os grupos gregários se formaram sobretudo no setor inferior da parede 1 (próximo ao hospedeiro), observando-se maior nível de contágio em T. infestans. A partir dos resultados obtidos, formulou-se a hipótese da superioridade competitiva de T. infestans

Análisis didáctico de conocimientos previos sobre divisibilidad, de estudiantes que ingresan a la universidad usando como herramienta el ‘análisis estadístico implicativo’

Este trabajo tiene por objetivo indagar sobre los saberes de divisibilidad de los estudiantes a través de sus respuestas a dos ítems de una evaluación mediante un análisis didáctico en el que se emplearon los resultados obtenidos por la herramienta Análisis Estadístico Implicativo (ASI). De este modo se quiere identificar definiciones, propiedades, procedimientos y argumentos y las relaciones conceptuales que se establecen entre estos objetos en las prácticas realizadas por los estudiantes.ASI, a partir de la hipótesis de que, si un ítem a es más complejo que otro b, permite detectar relaciones del tipo “si a, entonces, casi siempre b”, a las cuales se las denomina cuasi-implicaciones o reglas. Estas relaciones se presentan mediante un “grafo implicativo” para una mejor interpretación de los resultados obtenidos.A modo general, se observaron relaciones de intensidades menores a 0.9 lo que permite afirmar que pocos estudiantes lograron establecer relaciones conceptuales que den cuenta de un alto grado de comprensión respecto a la divisibilidad de números enteros

R1441G but not G2019S mutation enhances LRRK2 mediated Rab10 phosphorylation in human peripheral blood neutrophils

Heterozygous gain-of-kinase function variants in LRRK2 (leucine-rich repeat kinase 2) cause 1–2% of all cases of Parkinson’s disease (PD) albeit with incomplete and age-dependent penetrance. All pathogenic LRRK2 mutations reside within the two catalytic domains of LRRK2—either in its kinase domain (e.g. G2019S) with modest effect or its ROC-COR GTPase domain (e.g. R1441G/H) with large effect on LRRK2 kinase activity. We have previously reported assays to interrogate LRRK2 kinase pathway activity in human bio-samples measuring phosphorylation of its endogenous substrate Rab10, that mirrors LRRK2 kinase activation status. Here, we isolated neutrophils from fresh peripheral blood from 101 participants including 42 LRRK2 mutation carriers (21 with the G2019S and 21 with the R1441G mutations), 27 patients with idiopathic PD, and 32 controls. Using a dual approach, LRRK2 dependent Rab10 phosphorylation at Threonine 73 (pRab10(Thr73)) was measured by quantitative multiplexed immunoblotting for pRab10(Thr73)/total Rab10 as well as targeted mass-spectrometry for absolute pRab10(Thr73) occupancy. We found a significant over fourfold increase in pRab10(Thr73) phosphorylation in carriers of the LRRK2 R1441G mutation irrespective of clinical disease status. The effect of the LRRK2 G2019S mutation did not reach statistical significance. Furthermore, we show that LRRK2 phosphorylation at Serine 935 is not a marker for LRRK2 kinase activity in human neutrophils. When analysing pRab10(Thr73) phosphorylation in post-mortem brain samples, we observed overall high variability irrespective of clinical and LRRK2 mutation status and attributed this mainly to the adverse effect of the peri- and post-mortem period on the stability of posttranslational modifications such as protein phosphorylation. Overall, in vivo LRRK2 dependent pRab10(Thr73) phosphorylation in human peripheral blood neutrophils is a specific, robust and promising biomarker for significant LRRK2 kinase hyperactivation, as with the LRRK2 R1441G mutation. Additional readouts and/or assays may be needed to increase sensitivity to detect modest LRRK2 kinase activation, as with the LRRK2 G2019S mutation. Our assays could be useful for patient stratification and target engagement studies for LRRK2 kinase inhibitors. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s00401-021-02325-z

Common variants in Alzheimer’s disease and risk stratification by polygenic risk scores

Funder: Funder: Fundación bancaria ‘La Caixa’ Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: Grifols SA Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: European Union/EFPIA Innovative Medicines Initiative Joint Number: 115975 Funder: JPco-fuND FP-829-029 Number: 733051061Genetic discoveries of Alzheimer's disease are the drivers of our understanding, and together with polygenetic risk stratification can contribute towards planning of feasible and efficient preventive and curative clinical trials. We first perform a large genetic association study by merging all available case-control datasets and by-proxy study results (discovery n = 409,435 and validation size n = 58,190). Here, we add six variants associated with Alzheimer's disease risk (near APP, CHRNE, PRKD3/NDUFAF7, PLCG2 and two exonic variants in the SHARPIN gene). Assessment of the polygenic risk score and stratifying by APOE reveal a 4 to 5.5 years difference in median age at onset of Alzheimer's disease patients in APOE ɛ4 carriers. Because of this study, the underlying mechanisms of APP can be studied to refine the amyloid cascade and the polygenic risk score provides a tool to select individuals at high risk of Alzheimer's disease

Red Nacional de reconocedores de suelos.

Los relevamientos sistemáticos de suelos en Argentina comenzaron en la década de 1960, en el marco del Plan Mapa de Suelos. Dicho plan, desarrollado y liderado por el INTA, dio impulso a la formación de especialistas y a la producción de cartografía de suelos a diferentes escalas. Sin embargo, a partir del año 2000 las actividades se redujeron notablemente y gran parte de los equipos provinciales formados hasta ese momento se desarticularon. Desde entonces los relevamientos continuaron de manera aislada sólo en aquellas provincias donde se mantuvieron los grupos de trabajo. Este hecho condujo a que actualmente diferentes regiones del país no cuenten con información acerca de las propiedades y distribución de suelos a una escala adecuada para la toma de decisiones. En este contexto, en el 2018 se crea la Red Nacional de Reconocedores de Suelos (RNRS) que organiza las capacidades técnicas y operativas a nivel nacional para dar pronta respuesta a la creciente demanda de cartografía. Se trata de un equipo interinstitucional e interdisciplinario de especialistas distribuidos por todo el país, que realiza tareas de relevamiento, produce y difunde cartografía básica y utilitaria de suelos, ofrece capacitación y genera espacios de discusión y actualización metodológica. A la fecha, la RNRS ha relevado aproximadamente 760.000 ha en el sur de Córdoba, estimando completar durante el presente año el relevamiento del departamento Río Cuarto. Esta estrategia organizacional permitirá avanzar en el mapeo semidetallado de suelos en nuestro país, estableciendo vinculaciones sinérgicas entre profesionales de diferentes instituciones a fin de fortalecer y potenciar los equipos de trabajo en cada región. El motivo de esta contribución es presentar la RNRS, sus objetivos, avances a la fecha y desafíos a futuro, haciendo una breve revisión del estado actual de los relevamientos a escala semidetallada en nuestro país.Fil: Moretti, Lucas M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; ArgentinaFil: Rodriguez, Darío M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Schulz, Guillermo A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Altamirano D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Amin, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Angelini, Marcos Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Wageningen University. Soil Geography and Landscape group; Holanda. International Soil Reference and Information Centre. World Soil Information; HolandaFil: Babelis, German Claudio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; ArgentinaFil: Becerra, Alejandra Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; ArgentinaFil: Bedendo, Dante Julian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Boldrini, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Bongiovanni, C. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Bozzer, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cabrera, A. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Canale, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Chilano, Y. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cholaky, Carmen. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; ArgentinaFil: Cisneros; José Manuel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Cátedra de Uso y Manejo de Suelos; ArgentinaFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis; ArgentinaFil: Corigliano, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Degioanni, Américo José. Universidad Nacional Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Ecología Agraria; ArgentinaFil: de la Fuente, Juan Carlos Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Escobar, Dardo. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca; ArgentinaFil: Faule, L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Córdoba. ArgentinaFil: Galarza, Carlos Martin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: González, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Holzmann, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Irigoin, Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento Tecnología; ArgentinaFil: Lanfranco, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: León Giacosa, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Matteio, J.P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Márquez, C. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Marzari, R. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Mattalia, M.L. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Morales Poclava, P.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Paladino, Ileana Ruth. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Lomas de Zamora. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Parra, B. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Pérez, M. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Pezzola, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Perucca, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Porcel de Peralta, R. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Renaudeau, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Salustio, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Sapino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Tenti Vuegen, L.M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos. ArgentinaFil: Tosolini, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Vicondo, M.E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. ArgentinaFil: Vizgarra, L.A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimili; ArgentinaFil: Ybarra, D.D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Winschel, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Zamora, E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentin