99 research outputs found

    Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

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    En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

    Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

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    En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

    Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

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    En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

    Filtro predictor basado en redes neuronales para pronóstico de series temporales de lluvia acumulada empleando submuestreo

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    En éste trabajo se presenta un filtro predictor basado en redes neuronales (RNs) directas para pronóstico de series temporales de alta rugosidad empleando submuestreo, contribuyendo a la nueva generación de herramientas que permiten conocer la previsibilidad de agua de lluvia. Se generan series temporales a partir de submuestrear a una serie dato original, partiendo del valor disponible más reciente hacia el más antiguo. Se usaron series provenientes de la Ecuación Mackey-Glass (MG) de 120 datos, donde se usaron para validar al algoritmo los últimos 18 valores. También se usó una serie de lluvia mensual acumulada proveniente del establecimiento Santa Francisca, Alta Gracia, Córdoba, que tiene 125 valores. Para cada una de las series generadas por el submuestreo, se ajustó a un filtro diferente basado en RNs, y cada uno de ellos genera un pronóstico que luego es promediado en su conjunto. La regla de ajuste utilizada en el proceso de aprendizaje se basa en el método Levenberg-Marquard y el desempeño del filtro propuesto se evalúa a través del índice SMAPE. En muchos casos se obtienen mejoras muy notorias respecto del resultado obtenido mediante el filtro basado en RNs sin submuestreo.In this work, a neural networks (NN) -based predictor filter for forecasting cumulative rainfall sub-sampled time series of high roughness is presented. It is intended to contribute to the generation of tools to ascertain the predictability of rainfall. Time series are generated from a series down sample the original data, based on the latest available value to the oldest. Using series from the Mackey-Glass Equation (MG) 120 data, which were used the last 18 values to validate the algorithm . Series of monthly rainfall accumulated from Santa Francisca, Alta Gracia, Cordoba, were used which consist of 125 values. For each series generated by sub- sampling, was adjusted to a different filter based on NN, and each one generates a forecast that is then averaged together. The adjustment rule used in the learning process is based on the Levenberg-Marquard method and the proposed filter performance is evaluated by SMAPE index. In many cases very noticeable improvements are obtained with respect to the result obtained by filter based on NN without down sampling.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

    Corporate Social Responsibility Strategies of Spanish Listed Firms and Controlling Shareholders’ Representatives

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    This article aims at analyzing how controlling shareholders’ representatives on boards affect corporate social responsibility (CSR) strategies (disclosing CSR matters) in Spain, a context characterized by high ownership concentration, one-tier boards, little board independence, weak legal protection for investors, and the presence of large shareholders, especially institutional shareholders. Furthermore, among controlling shareholders’ representatives, we can distinguish between those appointed by insurance companies and banks and those appointed by mutual funds, investment funds, and pension funds. The effect of these categories of directors on CSR strategies is, therefore, also analyzed. Our findings suggest that controlling shareholders’ representatives have a positive effect on CSR strategies, as do directors appointed by investment funds, pension funds, and mutual funds, while directors appointed by banks and insurance companies have no impact on CSR strategies. This analysis offers new insights into the role played by certain types of directors on CSR strategies

    Centinelas: un proyecto de integración y acción ciudadana

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    Este proyecto es una tarea de extensión desde el ámbito de la investigación de monos aulladores negros y dorados (Alouatta caraya) y de zorros (Cerdocyon thous, Lycalopex gymnocercus) que habitan en las zonas de interfase urbano-rural de la Estación Biológica Corrientes (EBCo, CCT, CONICET) y un proyecto de UNNE+ SALUD 2019. Los objetivos generales incluyeron proponer acciones para la detección temprana de ciertas enfermedades en la comunidad desde la participaciónciudadana. Se efectuaron una serie de encuentros con ciudadanos/as de las localidades de la ciudad de Corrientes y Mburucuyá sobre el conocimiento de la ecología y epidemiología de estas especies centinelas. La meta es impulsar una red integrada por ciudadanos/as locales motivados/as por la búsqueda personal y colectiva de soluciones a problemáticas ambientales y epidemiológicas.Fil: Romero, Verónica Lorena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia". Estación Biológica de Usos Múltiples (Sede Corrientes); ArgentinaFil: Raño, Mariana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia". Estación Biológica de Usos Múltiples (Sede Corrientes); ArgentinaFil: Natalini, María Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia". Estación Biológica de Usos Múltiples (Sede Corrientes); ArgentinaFil: Godoy, Angelina M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia". Estación Biológica de Usos Múltiples (Sede Corrientes); ArgentinaFil: Quijano, Romina Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia". Estación Biológica de Usos Múltiples (Sede Corrientes); ArgentinaFil: Sanchez, Martin. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: Bay Jouliá, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia". Estación Biológica de Usos Múltiples (Sede Corrientes); ArgentinaFil: Pucheta, Daniela. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: Gilles, Débora R.. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: Romero, Barbara G.. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: Alegre, Rocio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: Mayer, Joaquín. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: Landi, Mauricio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: Kowalewski, Miguel Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia". Estación Biológica de Usos Múltiples (Sede Corrientes); Argentin

    Soil fungal abundance and plant functional traits drive fertile island formation in global drylands

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    Dryland vegetation is characterized by discrete plant patches that accumulate and capture soil resources under their canopies. These “fertile islands” are major drivers of dryland ecosystem structure and functioning, yet we lack an integrated understanding of the factors controlling their magnitude and variability at the global scale.EEA BarilocheFil: Ochoa-Hueso, Raúl. Universidad Autónoma de Madrid. Department of Ecology; EspañaFil: Eldridge, David J. University of New South Wales. School of Biological, Earth and Environmental Sciences; AustraliaFil: Delgado-Baquerizo, Manuel. University of Colorado. Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences; Estados Unidos. Universidad Rey Juan Carlos. Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología. Departamento de Biología y Geología, Física y Química Inorgánica; EspañaFil: Soliveres, Santiago. University of Bern. Institute of Plant Sciences; SuizaFil: Bowker, Matthew A. Northern Arizona University. School of Forestry; Estados UnidosFil: Gross, Nicolás. Universidad Rey Juan Carlos. Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología. Departamento de Biología y Geología, Física y Química Inorgánica; España. Institut Nationale de la Recherche Agronomique; Francia. Université La Rochelle. Centre d’étude biologique de Chizé; FranciaFil: Le Bagousse-Pinguet, Yoann. Universidad Rey Juan Carlos. Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología. Departamento de Biología y Geología, Física y Química Inorgánica; EspañaFil: Quero, José L. Universidad de Córdoba. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes. Departamento de Ingeniería Forestal: EspañaFil: García-Gómez, Miguel. Universidad Rey Juan Carlos. Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología. Departamento de Biología y Geología, Física y Química Inorgánica; EspañaFil: Valencia, Enrique. Universidad Rey Juan Carlos. Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología. Departamento de Biología y Geología, Física y Química Inorgánica; EspañaFil: Arredondo, Tulio. Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica. División de Ciencias Ambientales; MéxicoFil: Beinticinco, Laura. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Bran, Donaldo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; ArgentinaFil: Cea, Alex. Universidad de La Serena. Departamento de Biología; ChileFil: Coaguila, Daniel. Instituto de Ensino Superior de Rio Verde; BrasilFil: Dougill, Andrew J. University of Leeds. School of Earth and Environment; Gran BretañaFil: Espinosa, Carlos I. Universidad Técnica Particular de Loja. Departamento de Ciencias Naturales; EcuadorFil: Gaitan, Juan Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Guuroh, Reginald T. University of Cologne. Botanical Institute. Range Ecology and Range Management Group; Alemania. CSIR-Forestry Research Institute of Ghana; GhanaFil: Guzmán, Elizabeth. Universidad Técnica Particular de Loja. Departamento de Ciencias Naturales; EcuadorFil: Gutiérrez, Julio R.. Universidad de La Serena. Departamento de Biología; Chile. Centro de Estudios Avanzados en Zonas Áridas (CEAZA); Chile. Instituto de Ecología y Biodiversidad; ChileFil: Hernández, Rosa M. Universidad Experimental Simón Rodríguez. Centro de Agroecología Tropical. Laboratorio de Biogeoquímica; VenezuelaFil: Huber-Sannwald, Elisabeth. Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica. División de Ciencias Ambientales; MéxicoFil: Jeffries, Thomas. Western Sydney University. Hawkesbury Institute for the Environment; AustraliaFil: Linstädter, Anja. University of Cologne. Botanical Institute. Range Ecology and Range Management Group; AlemaniaFil: Mau, Rebecca L. Northern Arizona University. Center for Ecosystem Science and Society: Estados UnidosFil: Monerris, Jorge. Université du Québec à Montréal. Pavillon des Sciences Biologiques. Département des Sciences Biologiques; CanadáFil: Prina, Anibal. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Pucheta, Eduardo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Biología; ArgentinaFil: Stavi, Ilan. Dead Sea and Arava Science Center, IsraelFil: Thomas, Andrew. Aberystwyth University. Department of Geography and Earth Sciences; Gran BretañaFil: Zaady, Eli. Agricultural Research Organization. Gilat Research Center. Natural Resources; IsraelFil: Singh, Brajesh K. Western Sydney University. Hawkesbury Institute for the Environment; Australia. Western Sydney University. Global Centre for Land-Based Innovation; AustraliaFil: Maestre, Fernando T. Universidad Rey Juan Carlos. Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología. Departamento de Biología y Geología, Física y Química Inorgánica; Españ

    Soil fungal abundance and plant functional traits drive fertile island formation in global drylands

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    International audience1.Dryland vegetation is characterised by discrete plant patches that accumulate and capture soil resources under their canopies. These “fertile islands” are major drivers of dryland ecosystem structure and functioning, yet we lack an integrated understanding of the factors controlling their magnitude and variability at the global scale.2.We conducted a standardized field survey across two hundred and thirty-six drylands from five continents. At each site, we measured the composition, diversity and cover of perennial plants. Fertile island effects were estimated at each site by comparing composite soil samples obtained under the canopy of the dominant plants and in open areas devoid of perennial vegetation. For each sample, we measured fifteen soil variables (functions) associated with carbon, nitrogen and phosphorus cycling and used the Relative Interaction Index to quantify the magnitude of the fertile island effect for each function. In eighty sites, we also measured fungal and bacterial abundance (quantitative PCR) and diversity (Illumina MiSeq).3.The most fertile islands, i.e. those where a higher number of functions were simultaneously enhanced, were found at lower-elevation sites with greater soil pH values and sand content under semiarid climates, particularly at locations where the presence of tall woody species with a low specific leaf area increased fungal abundance beneath plant canopies, the main direct biotic controller of the fertile island effect in the drylands studied. Positive effects of fungal abundance were particularly associated with greater nutrient contents and microbial activity (soil extracellular enzymes) under plant canopies.4.Synthesis. Our results show that the formation of fertile islands in global drylands largely depends on: (i) local climatic, topographic and edaphic characteristics, (ii) the structure and traits of local plant communities and (iii) soil microbial communities. Our study also has broad implications for the management and restoration of dryland ecosystems worldwide, where woody plants are commonly used as nurse plants to enhance the establishment and survival of beneficiary species. Finally, our results suggest that forecasted increases in aridity may enhance the formation of fertile islands in drylands worldwide

    Centinelas: un proyecto de integración y acción ciudadana

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    Este proyecto es una tarea de extensión desde el ámbito de la investigación de monos aulladores negros y dorados (Alouatta caraya) y de zorros (Cerdocyon thous, Lycalopex gymnocercus) que habitan en las zonas de interfase urbano-rural de la Estación Biológica Corrientes (EBCo, CCT, CONICET) y un proyecto de UN- NE+SALUD 2019. Los objetivos generales incluyeron proponer acciones para la detección temprana de ciertas enfermedades en la comunidad desde la participación ciudadana. Se efectuaron una serie de encuentros con ciudadanos/as de las localidades de la ciudad de Corrientes y Mburucuyá sobre el conocimiento de la ecología y epidemiología de estas especies centinelas. La meta es impulsar una red integrada por ciudadanos/as locales motivados/as por la búsqueda personal y colectiva de soluciones a problemáticas ambientales y epidemiológicas En total se llevaron a cabo tres presentaciones del proyecto a la que asistieron un total de 120 personas, y ocho talleres con la participación de 62 personas entre ambas localidades, que consistieron en salidas de campo en áreas protegidas y rurales, práctica de análisis coproparasitológicos y elaboración de proyectos de acción. La red de "Centinelas en acción" en la región noreste de Argentina actuará como nodo de comunicación entre los profesionales, los participantes capacitados y los actores de zonas urbanas, periurbanas o rurales que coexistan y se relacionen con estas especies centinelas. Es de interés promover la sensibilización de la comunidad sobre estas temáticas de Salud pública y de Salud de los Ecosistemas, desde una actividad investigativa y de ciencia ciudadana, generando concientización y la implementa- ción de acciones para asegurar la conservación de estas especies a largo plazo
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