Massive open star clusters using the VVV survey : V. Young clusters with an OB stellar population

Context. The ESO public survey VISTA Variables in the Vía Láctea (VVV) has contributed with deep multi-epoch photometry of the Galactic bulge and the adjacent part of the disk over 526 sq. deg. More than a hundred cluster candidates have been reported thanks to this survey. Aims. We present the fifth article in a series of papers focused on young and massive clusters discovered in the VVV survey. In this paper, we present the physical characterization of five clusters with a spectroscopically confirmed OB-type stellar population. Methods. To characterize the clusters, we used near-infrared photometry (J, H, and KS) from the VVV survey and near-infrared K-band spectroscopy from ISAAC at VLT, following the methodology presented in the previous articles of the series. Results. All clusters in our sample are very young (ages between 1–20 Myr), and their total mass are between (1.07+0.40 −0.30) × 102 M and (4.17+4.15 −2.08) × 103 M . We observed a relation between the clusters total mass Mecl and the mass of their most massive stellar member mmax, for clusters with an age <10 Myr

Variable stars in the VVV globular clusters. II. NGC6441, NGC6569, NGC6626 (M28), NGC6656 (M22), 2MASS-GC02, and Terzan10

© ESO 2021. This is the accepted manuscript version of an article which has been published in final form at https://doi.org/10.1051/0004-6361/202140546Context. The Galactic globular clusters (GGCs) located in the inner regions of the Milky Way suffer from high extinction that makes their observation challenging. High densities of field stars in their surroundings complicate their study even more. The VISTA Variables in the Via Lactea (VVV) survey provides a way to explore these GGCs in the near-infrared where extinction effects are highly diminished. Aims. We conduct a search for variable stars in several inner GGCs, taking advantage of the unique multi-epoch, wide-field, near-infrared photometry provided by the VVV survey. We are especially interested in detecting classical pulsators that will help us constrain the physical parameters of these GGCs. In this paper, the second of a series, we focus on NGC 6656 (M 22), NGC 6626 (M 28), NGC 6569, and NGC 6441; these four massive GGCs have known variable sources, but quite different metallicities. We also revisit 2MASS-GC 02 and Terzan 10, the two GGCs studied in the first paper of this series. Methods. We present an improved method and a new parameter that efficiently identify variable candidates in the GGCs. We also use the proper motions of those detected variable candidates and their positions in the sky and in the color-magnitude diagrams to assign membership to the GGCs. Results. We identify and parametrize in the near-infrared numerous variable sources in the studied GGCs, cataloging tens of previously undetected variable stars. We recover many known classical pulsators in these clusters, including the vast majority of their fundamental mode RR Lyrae. We use these pulsators to obtain distances and extinctions toward these objects. Recalibrated period-luminosity-metallicity relations for the RR Lyrae bring the distances to these GGCs to a closer agreement with those reported by Gaia, except for NGC 6441, which is an uncommon Oosterhoff III GGC. Recovered proper motions for these GGCs also agree with those reported by Gaia, except for 2MASS-GC 02, the most reddened GGC in our sample, where the VVV near-infrared measurements provide a more accurate determination of its proper motions.Peer reviewe

The nature of the Cygnus extreme B supergiant 2MASS J20395358+4222505

2MASS J20395358+4222505 is an obscured early B supergiant near the massive OB star association Cygnus OB2. Despite its bright infrared magnitude (Ks = 5.82) it has remained largely ignored because of its dim optical magnitude (B = 16.63, V = 13.68). In a previous paper, we classified it as a highly reddened, potentially extremely luminous, early B-type supergiant. We obtained its spectrum in the U, B and R spectral bands during commissioning observations with the instrument MEGARA at the Gran Telescopio CANARIAS. It displays a particularly strong Hα emission for its spectral type, B1 Ia. The star seems to be in an intermediate phase between supergiant and hypergiant, a group that it will probably join in the near (astronomical) future. We observe a radial velocity difference between individual observations and determine the stellar parameters, obtaining Teff = 24 000 K and log gc = 2.88 ± 0.15. The rotational velocity found is large for a B supergiant, v sin i = 110 ± 25 kms−1⁠. The abundance pattern is consistent with solar, with a mild C underabundance (based on a single line). Assuming that J20395358+4222505 is at the distance of Cyg OB2, we derive the radius from infrared photometry, finding R = 41.2 ± 4.0 R⊙, log(L/L⊙) = 5.71 ± 0.04 and a spectroscopic mass of 46.5 ± 15.0 M⊙. The clumped mass-loss rate (clumping factor 10) is very high for the spectral type, M˙ = 2.4 × 10−6 M⊙ a−1. The high rotational velocity and mass-loss rate place the star at the hot side of the bi-stability jump. Together with the nearly solar CNO abundance pattern, they may also point to evolution in a binary system, J20395358+4222505 being the initial secondary.SS-D and AH acknowledge support from the Spanish Government Ministerio de Ciencia e Innovación through grants PGC-2018-091 3741-B-C22 and CEX2019-000920-S and from the Canarian Agency for Research, Innovation and Information Society (ACIISI), of the Canary Islands Government, and the European Regional Development Fund (ERDF), under grant with reference ProID2020010016. MG and FN acknowledge financial support through Spanish grant PID2019-105552RB-C41 (MINECO/MCIU/AEI/FEDER) and from the Spanish State Research Agency (AEI) through the Unidad de Excelencia ‘María de Maeztu’-Centro de Astrobiología (CSIC-INTA) project No. MDM-2017-0737. SRB acknowledges support by the Spanish Government under grants AYA2015-68012-C2-2-P and PGC2018-093741-B-C21/C22 (MICIU/AEI/FEDER, UE). SRA acknowledges funding support from the FONDECYT Iniciación project 11171025 and the FONDECYT Regular project 1201490. JIP acknowledges finantial support from projects Estallidos6 AYA2016-79724-C4 (Spanish Ministerio de Economia y Competitividad), Estallidos7 PID2019-107408GB-C44 (Spanish Ministerio de Ciencia e Innovacion), grant P18-FR-2664 (Junta de Andalucía), and grant SEV-2017-0709 ‘Centro de Excelencia Severo Ochoa Program’ (Spanish Science Ministry). AGP, SP, AG-M, JG and NC acknowledge support from the Spanish MCI through project RTI2018-096188-B-I00

Early rise in central venous pressure during a spontaneous breathing trial: A promising test to identify patients at high risk of weaning failure?

Background The spontaneous breathing trial (SBT) assesses the risk of weaning failure by evaluating some physiological responses to the massive venous return increase imposed by discontinuing positive pressure ventilation. This trial can be very demanding for some critically ill patients, inducing excessive physical and cardiovascular stress, including muscle fatigue, heart ischemia and eventually cardiac dysfunction. Extubation failure with emergency reintubation is a serious adverse consequence of a failed weaning process. Some data suggest that as many as 50% of patients that fail weaning do so because of cardiac dysfunction. Unfortunately, monitoring cardiovascular function at the time of the SBT is complex. The aim of our study was to explore if central venous pressure (CVP) changes were related to weaning failure after starting an SBT. We hypothesized that an early rise on CVP could signal a cardiac failure when handling a massive increase on venous return following a discontinuation of positive pressure ventilation. This CVP rise could identify a subset of patients at high risk for extubation failure. Methods Two-hundred and four mechanically ventilated patients in whom an SBT wa

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.

Integración de los principios de producción sostenible para la recuperación de los sectores de café, lácteos, frutas y hortalizas en un escenario post – covid 19

El desarrollo industrial y económico convencional propicia impactos ambientales producto de patrones insostenibles, principalmente de micro, pequeñas y medianas empresas (Mipymes), que inciden en sectores estratégicos que como consecuencia de la pandemia por Covid - 19, acrecentaron las problemáticas ambientales, económicas y sociales como consecuencia de la pandemia por Covid - 19. Es por ello, que el presente trabajo tiene como objetivo integrar los principios de la producción sostenible en la formulación de estrategias para la recuperación de los sectores de café, lácteos, frutas y hortalizas en un escenario post – Covid 19, con énfasis en empresas Mipymes. Para su desarrollo se planteó una metodología de métodos mixtos estructurada en siete actividades puntuales que consisten en: la revisión de literatura científica y gris sobre patrones de producción insostenibles, entrevista a actores claves, definición de puntos críticos, revisión de directrices y estrategias nacionales e internacionales para la recuperación verde, comparación de las directrices encontradas, definición de alternativas de producción sostenible y análisis de un caso de éxito de producción más limpia. Los resultados denotan que los tres sectores impactan negativamente el entorno por el alto consumo de agua, generación de aguas residuales con elevada carga orgánica, prácticas inadecuadas en el manejo de residuos sólidos y subproductos. Además, se encontraron instrumentos políticos que permiten visualizar el camino hacia una recuperación verde con énfasis en la reducción de gases de efecto invernadero, promoción de tecnologías limpias, innovación en el reuso y recirculación de agua para la consolidación de una economía circular. Finalmente, el análisis de caso de estudio evidenció la implementación exitosa de principios de producción sostenible con involucramiento de la comunidad, logrando disminuciones de 40 litros a 5 litros por kilogramo de café pergamino seco. Se concluye que, las alternativas de producción más limpia en un escenario post Covid 19, son necesarias y permiten obtener beneficios de diferente índole para la comunidad, logrando así la recuperación verdeThe conventional economic and industrial development conducive environmental impacts result of unsustainable patters, mainly the micro, small and médium companies (Mipymes) that have an impact in strategic sectors due to the covid-19 pandemic, increased the number of environmental, economic and social problems due to the covid-19 pandemic, it is therefore in the present work aims to integrating the principles of sustainable production developing strategies for the recovery of the coffee, dairy, fruit and vegetable sectors in a post scenario - Covid 19 with emphasis in Mipymes companies for its development a propose of a methodology of mixed methods was proposed structured in seven specific activities consisting of reviewing scientific and grey literature on unsustainable production patterns, interviewing key actors, defining critical points, revising national and international guidelines and strategies for green recovery, comparison of the guidelines found, definition of sustainable production alternatives and analysis of a cleaner production success story. The results denote the three sectors negatively impact the environment by the high consumption of water, generation of wastewater with high organic load, inadequate practices in the management of solid waste and by-products. In addition, political instruments were found to visualize the path to a green recovery with emphasis on reducing greenhouse gases, promoting clean technologies, innovation in water reuse and recirculation for the consolidation of a circular economy. Finally, the case study analysis showed the successful implementation of sustainable production principles with community involvement, achieving decreases from 40 liters to 5 liters per kilogram of dry parchment coffee. It is concluded that cleaner production alternatives in a post Covid 19 scenario are necessary and allow for different kinds of benefits for the community, thus achieving green recoveryProyecto de grado (Administrador Ambiental)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2022PregradoAdministrador(a) Ambienta

Massive open star clusters using the VVV survey : V. Young clusters with an OB stellar population

Context. The ESO public survey VISTA Variables in the Vía Láctea (VVV) has contributed with deep multi-epoch photometry of the Galactic bulge and the adjacent part of the disk over 526 sq. deg. More than a hundred cluster candidates have been reported thanks to this survey. Aims. We present the fifth article in a series of papers focused on young and massive clusters discovered in the VVV survey. In this paper, we present the physical characterization of five clusters with a spectroscopically confirmed OB-type stellar population. Methods. To characterize the clusters, we used near-infrared photometry (J, H, and KS) from the VVV survey and near-infrared K-band spectroscopy from ISAAC at VLT, following the methodology presented in the previous articles of the series. Results. All clusters in our sample are very young (ages between 1–20 Myr), and their total mass are between (1.07+0.40 −0.30) × 102 M and (4.17+4.15 −2.08) × 103 M . We observed a relation between the clusters total mass Mecl and the mass of their most massive stellar member mmax, for clusters with an age <10 Myr

Massive open star clusters using the VVV survey : IV. WR62-2, a new very massive star in the core of the VVVCL041 cluster

Context. The ESO Public Survey VISTA Variables in the Vía Láctea (VVV) provides deep multi-epoch infrared observations for an unprecedented 562 sq. deg of the Galactic bulge and adjacent regions of the disk. Nearly 150 new open clusters and cluster candidates have been discovered in this survey. Aims. We present the fourth article in a series of papers focussed on young and massive clusters discovered in the VVV survey. This article is dedicated to the cluster VVVCL041, which contains a new very massive star candidate, WR62-2. Methods. Following the methodology presented in the first paper of the series, wide-field, deep JHKs VVV observations, combined with new infrared spectroscopy, are employed to constrain fundamental parameters (distance, reddening, mass, age) of VVVCL041. Results. We confirm that the cluster VVVCL041 is a young (less than 4 Myr) and massive (3 ± 2 × 103 M ) cluster, and not a simple asterism. It is located at a distance of 4.2 ± 0.9 kpc, and its reddening is AV = 8.0 ± 0.2mag, which is slightly lower than the average for the young clusters towards the centre of the Galaxy. Spectral analysis shows that the most luminous star of the cluster, of the WN8h spectral type, is a candidate to have an initial mass larger than 100 M

Massive open star clusters using the VVV survey : IV. WR62-2, a new very massive star in the core of the VVVCL041 cluster

Context. The ESO Public Survey VISTA Variables in the Vía Láctea (VVV) provides deep multi-epoch infrared observations for an unprecedented 562 sq. deg of the Galactic bulge and adjacent regions of the disk. Nearly 150 new open clusters and cluster candidates have been discovered in this survey. Aims. We present the fourth article in a series of papers focussed on young and massive clusters discovered in the VVV survey. This article is dedicated to the cluster VVVCL041, which contains a new very massive star candidate, WR62-2. Methods. Following the methodology presented in the first paper of the series, wide-field, deep JHKs VVV observations, combined with new infrared spectroscopy, are employed to constrain fundamental parameters (distance, reddening, mass, age) of VVVCL041. Results. We confirm that the cluster VVVCL041 is a young (less than 4 Myr) and massive (3 ± 2 × 103 M ) cluster, and not a simple asterism. It is located at a distance of 4.2 ± 0.9 kpc, and its reddening is AV = 8.0 ± 0.2mag, which is slightly lower than the average for the young clusters towards the centre of the Galaxy. Spectral analysis shows that the most luminous star of the cluster, of the WN8h spectral type, is a candidate to have an initial mass larger than 100 M