Emisiones de compuestos orgánicos volátiles de origen biogénico y su contribución a la dinámica atmosférica

Biogenic volatile organic compounds emitted by vegetation play an important role in the chemical composition and physical characteristics of the atmosphere, due to the high chemical reactivity that can present most of these compounds when they interact with those found in high proportion in the atmosphere. One of the most obvious effects produced by these volatile organic compounds is the formation of Tropospheric Ozone, increasing the levels of photochemical pollution. This has led to interest in studies that aim to make the description of spatial and temporal behavior of biogenic emissions, quantifying the compounds produced by vegetation and their influence on atmospheric chemistry. It has encouraged the use of tools such as remote sensing satellite imagery and the application of mathematical models that have yielded approximate results of the contribution of volatile organic compounds that allow understanding the atmospheric dynamics and potential adverse effects in the human health, ecosystems and the environmentLos compuestos orgánicos volátiles de origen biogénico emitidos por la vegetación juegan un papel importante en la composición química y características físicas de la atmósfera, debido a la alta reactividad que pueden llegar a presentar la mayoría de estas sustancias cuando interactúan con aquellas que se encuentran en mayor proporción en la atmósfera. Uno de los efectos más evidentes producidos por los compuestos orgánicos volátiles corresponde a la formación de ozono troposférico, contribuyendo de esta forma a aumentar los niveles de contaminación fotoquímica. Esta situación ha despertado el interés por realizar estudios que se orienten a efectuar la descripción del comportamiento espacial y temporal de las emisiones biogénicas, cuantificando los principales compuestos producidos por la vegetación y su influencia en la química de la atmósfera. En consecuencia, se ha fomentado el uso de herramientas tales como la teledetección de imágenes satelitales y la aplicación de modelos matemáticos, que han permitido obtener resultados aproximados de los aportes de los compuestos orgánicos volátiles biogénicos, para obtener un conocimiento relacionado con su contribución en la dinámica atmosférica y los posibles efectos nocivos que puedan registrarse en la salud humana, los ecosistemas y el medio ambiente. 

Diseño de una unidad didáctica basada en el método de enseñanza por descubrimiento guiado , para la inclusión en la clase de educación física de estudiantes en situación de discapacidad física de miembro inferior del grado tercero del Instituto Técnico Industrial Francisco José De Caldas Sede D.

Este proyecto de investigación pretende desarrollar una unidad didáctica mediante la cual se adecue a una clase de Educación Física convencional actividades y estrategias que permitan involucrar de una forma más activa a los estudiantes de grado tercero que presentan algún grado de discapacidad física de miembro inferior en el Instituto Técnico Industrial (I.T.I) Francisco José de Caldas sede D , ya que con relación a los lineamentos curriculares de la Educación Física, el DEPORTES y la Recreación, es posible modificar las actividades de las clases dependiendo el tipo de circunstancia que ésta presente, para que así tenga un desarrollo y participación activa de los estudiantes sin importar su situación de discapacidad. A partir de esto, es necesario tener en cuenta que la unidad didáctica a desarrollar para la clase de Educación Física se plantea desde el desarrollo del método de enseñanza por DESCUBRIMIENTO GUIADO , el cual como menciona Martínez implica cognitivamente al alumno en primera instancia, constituyendo así, un paso superior a su motricidad y a su desempeño como tal, este método permite tener una relación más estrecha entre el estudiante y el maestro para una mejor comunicación. Es importante tener en cuenta que este método permite una planificación de la enseñanza de manera abierta y flexible, ya que no sigue un orden característico y trabaja o planifica comportamientos generales, gruesos pero definidos y conductas especificas, además dentro de sus objetivos expresan tanto los procesos como los productos de aprendizaje por ello se propone a los estudiantes situaciones reales que deben descubrir enfatizando en los procesos de adquisición de conceptos, solución de problemas y estrategias mentales a través del dialogo y el juego, permitiendo así que como futuros docentes seamos orientadores, asesores y amigos del estudiante para estar presente en su proceso de adaptació

Direct Visualization of Anti-Ferroelectric Switching Dynamics via Electrocaloric Imaging

The large electrocaloric coupling in PbZrO allows using high-speed infrared imaging for visualizing anti-ferroelectric switching dynamics via the associated temperature change. It is found that in ceramic samples of homogeneous temperature and thickness, switching is fast due to the generation of multiple nucleation sites, with devices responding in the millisecond range. By introducing gradients of thickness, however, it is possible to change the dynamics to propagation limited, whereby a single-phase boundary sweeps across the sample like a cold front, at a speed of ≈20 cm s. Additionally, introducing thermostatic temperature differences between two sides of the sample enables the simultaneous generation of a negative electrocaloric effect on one side and a positive one on the other, yielding a Janus-like electrocaloric response.The authors acknowledge financial support to ICN2, which is funded by the CERCA programme/Generalitat de Catalunya and by the Severo Ochoa programme of the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (MINECO, Grant No. SEV-2017-0706). The authors also acknowledge the support of Plan Nacional (MINECO, Grant Nos. MAT2016-77100-C2-1-P and BES-2016-077392), as well as the Agencia Estatal de Investigacion (Grant No. PID2019-108573GB-C21). R.F. and E.D. thank the Luxembourg National Research Fund (FNR) for funding part of this research through the projects CAMELHEAT/C17/MS/11703691/Defay. This work was also supported in part by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities under the HIPERCELLS project (RTI2018-098392-B-I00), the Regional Government of the Generalitat de Catalunya under Grant Nos. 2017 SGR 1384 and 2017 SGR 00579. This work was also supported by the National Science Centre, Poland, within the Project No. 2016/21/B/ST3/02242

El libro de los grandes soñadores

Diana Patricia de Castro Daza - Orientadora y compiladoraPrólogo: En este libro el lector podrá disfrutar de los cuentos y poesía escritas por ocho niños entre 9 y 10 años que cursaban cuarto grado de primaria. Los escritos se realizaron en el marco de un Taller de escritura que tuvo una duración de 10 encuentros de aproximadamente 2 horas cada uno, en el que niñas y niños se propusieron de forma autónoma como candidatos para participar en él. Este Taller invitó a escribir en parejas, por eso cada texto fue escrito por dos niños o dos niñas. Los textos fueron escritos directamente en el computador. Las niñas y los niños son quienes decidieron sobre todos los aspectos de los textos y del libro. El taller de escritura está articulado a la investigación doctoral titulada “Los funcionamientos recursivos y los procesos cognitivos de revisión en la composición de narraciones escritas en el computador”. Investigación que se pregunta sobre cómo los niños desarrollan procesos de escritura colaborativa mediados por el computador. El taller ofreció a los niños un espacio para la escritura en díadas en el que ellos mismos deciden cómo construir sus cuentos, negocian y argumentan sus ideas e intereses, exploran las herramientas a su disposición – Word, Paint y motores de búsqueda en internet-, deciden sobre la edición y organización del libro de cuentos. El taller reconoce las capacidades de las niñas y los niños como escritores y lectores, la importancia del desarrollo de su autonomía y autorregulación en los procesos, del respeto por los diferentes ritmos de trabajo y las diversas dinámicas de trabajo grupal. En este sentido, el taller ofreció un espacio educativo de construcción con el otro, en el que la responsabilidad de la composición textual y del establecimiento de acuerdos entre pares fue de las niñas y los niños participantes

Education for health: perspectives and experiences in higher education in health sciences, Medellín, Colombia

Objectives: to know the current panorama of education for health (efh) in some institutions of higher education that train health professionals in Medellín, Colombia, and furthermore, to promote academic discussions among professionals who are interested in efh. Methodology: a qualitative research based on a multiple case study was conducted taking into account the specific cases of some higher education programs in health sciences in Medellín. Ethnographic techniques including individual and group interviews were utilized. Results: efh is currently facing quite a contradictory situation: first of all, its importance is highlighted but on the other hand, evidences suggest a limited development. Moreover, the efh has an overlapping identity as it is mistaken for other fields, disciplines, programs and some other different kinds of health activities. A tension between conceptions of efh aimed to behavior change based on traditional pedagogical models and other alternative points of view more focused in human development is identified. An uneven curriculum development was also found when different institutions were compared. Finally, poor research development was pointed out in efh. Conclusions: efh represents an important dimension of public health which becomes contradictory with the incipient development of this field and the prevailing traditional models of efh as it is evidenced in this research. A predominant biomedical model focused in morbidity which is primarily present in the educational programs training health professionals and a poorly developed pedagogical approach in this field support the understanding of these findings.RESUMEN: Conocer la situación actual de la educación para la salud (eps) en algunas instituciones de educación superior de la ciudad de Medellín, Colombia que tienen programas de formación en salud. Adicionalmente, promover espacios de reflexión académica entre los profesores interesados en la temática de eps. Metodología: se realizó una investigación con enfoque cualitativo a partir de un estudio de caso colectivo. Se tomaron como casos algunos programas de formación superior en ciencias de la salud de la ciudad, empleando técnicas etnográ- ficas, como entrevistas individuales y grupales. Resultados: la situación actual de la eps enfrenta una situación contradictoria: por un lado, se resalta la importancia que debería tener y por otro, se evidencia un incipiente desarrollo. Además, la eps posee una identidad traslapada, razón por la cual se confunde con campos, disciplinas, programas y actividades en salud. Se presenta tensión entre concepciones sobre la eps orientadas al cambio de comportamiento, basadas en modelos pedagógicos tradicionales, con propuestas alternativas centradas en el desarrollo humano. Se encontró un desarrollo curricular dispar entre las diferentes instituciones. Finalmente, se evidenció un pobre desarrollo de la investigación en eps. Conclusiones: la eps es una dimensión importante de la salud pública, percepción que entra en contradicción con la poca importancia y el desarrollo incipiente en este campo y la preeminencia de una educación tradicional en eps. Un modelo biomédico morbicéntico predominante en la educación de los profesionales de las ciencias de la salud y un pobre desarrollo pedagógico en el área contribuyen en la explicación de estos hallazgos.RESUMEN: Conocer la situación actual de la educación para la salud (eps) en algunas instituciones de educación superior de la ciudad de Medellín, Colombia que tienen programas de formación en salud. Adicionalmente, promover espacios de reflexión académica entre los profesores interesados en la temática de eps. Metodología: se realizó una investigación con enfoque cualitativo a partir de un estudio de caso colectivo. Se tomaron como casos algunos programas de formación superior en ciencias de la salud de la ciudad, empleando técnicas etnográ- ficas, como entrevistas individuales y grupales. Resultados: la situación actual de la eps enfrenta una situación contradictoria: por un lado, se resalta la importancia que debería tener y por otro, se evidencia un incipiente desarrollo. Además, la eps posee una identidad traslapada, razón por la cual se confunde con campos, disciplinas, programas y actividades en salud. Se presenta tensión entre concepciones sobre la eps orientadas al cambio de comportamiento, basadas en modelos pedagógicos tradicionales, con propuestas alternativas centradas en el desarrollo humano. Se encontró un desarrollo curricular dispar entre las diferentes instituciones. Finalmente, se evidenció un pobre desarrollo de la investigación en eps. Conclusiones: la eps es una dimensión importante de la salud pública, percepción que entra en contradicción con la poca importancia y el desarrollo incipiente en este campo y la preeminencia de una educación tradicional en eps. Un modelo biomédico morbicéntico predominante en la educación de los profesionales de las ciencias de la salud y un pobre desarrollo pedagógico en el área contribuyen en la explicación de estos hallazgos

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.

Emisiones de compuestos orgánicos volátiles de origen biogénico y su contribución a la dinámica atmosférica

Biogenic volatile organic compounds emitted by vegetation play an important role in the chemical composition and physical characteristics of the atmosphere, due to the high chemical reactivity that can present most of these compounds when they interact with those found in high proportion in the atmosphere. One of the most obvious effects produced by these volatile organic compounds is the formation of Tropospheric Ozone, increasing the levels of photochemical pollution. This has led to interest in studies that aim to make the description of spatial and temporal behavior of biogenic emissions, quantifying the compounds produced by vegetation and their influence on atmospheric chemistry. It has encouraged the use of tools such as remote sensing satellite imagery and the application of mathematical models that have yielded approximate results of the contribution of volatile organic compounds that allow understanding the atmospheric dynamics and potential adverse effects in the human health, ecosystems and the environment.Los compuestos orgánicos volátiles de origen biogénico emitidos por la vegetación juegan un papel importante en la composición química y características físicas de la atmósfera, debido a la alta reactividad que pueden llegar a presentar la mayoría de estas sustancias cuando interactúan con aquellas que se encuentran en mayor proporción en la atmósfera. Uno de los efectos más evidentes producidos por los compuestos orgánicos volátiles corresponde a la formación de ozono troposférico, contribuyendo de esta forma a aumentar los niveles de contaminación fotoquímica. Esta situación ha despertado el interés por realizar estudios que se orienten a efectuar la descripción del comportamiento espacial y temporal de las emisiones biogénicas, cuantificando los principales compuestos producidos por la vegetación y su influencia en la química de la atmósfera. En consecuencia, se ha fomentado el uso de herramientas tales como la teledetección de imágenes satelitales y la aplicación de modelos matemáticos, que han permitido obtener resultados aproximados de los aportes de los compuestos orgánicos volátiles biogénicos, para obtener un conocimiento relacionado con su contribución en la dinámica atmosférica y los posibles efectos nocivos que puedan registrarse en la salud humana, los ecosistemas y el medio ambiente

Emissions Reduction of Greenhouse Gases, Ozone Precursors, Aerosols and Acidifying Gases from Road Transportation during the COVID-19 Lockdown in Colombia

The aim of this work was to analyze the changes in the emissions from the transport sector during the COVID-19 lockdown in Colombia. We compared estimated emissions from road transportation of four groups of pollutants, namely, greenhouse gases (CO2, CH4, N2O), ozone precursor gases (CO, NMVOC, NOx), aerosols (BC, PM2.5, PM10), and acidifying gases (NH3, SO2), during the first half of 2020 with values obtained in the same period of 2018. The estimate of emissions from road transportation was determined using a standardized methodology consistent with the 2006 Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories and the European Environment Agency/European Monitoring and Evaluation Program. We found a substantial reduction in GHG emissions for CH4, N2O, and CO2 by 17%, 21%, and 28%, respectively. The ozone precursors CO and NMVOC presented a decrease of 21% and 22%, respectively, while NOx emissions were reduced up to 15% for the study period. In addition, BC decreased 15%, and there was a reduction of 17% for both PM10 and PM2.5 emissions. Finally, acidifying gases presented negative variations of 19% for SO2 and 23% for NH3 emissions. Furthermore, these results were consistent with the Ozone Monitoring Instrument (OMI) satellite observations and measurements at air quality stations. Our results suggest that the largest decreases were due to the reduction in the burning of gasoline and diesel oil from the transport sector during the COVID-19 lockdown. These results can serve decision makers in adopting strategies to improve air quality related to the analyzed sector

Investigación Exploratoria de Robots Agrícolas

This article presents a proposal of the basic theoretical concepts for the operation of a prototype of an intelligent agricultural robot capable of planting on slopes less than 45° applying the new technologies of Industry 4.0 such as artificial intelligence, precision agriculture, robots (intelligent agents) and sensors, conducting exploratory research to make a first approach to the object of study, starting from a literature review that provides a broader perspective of the subject to investigate to develop a problem tree to outline the hardware and software components needed for the prototype. Once the chosen methodology has been applied, the result is a problem tree that shows the causes and effects of the problem, a REAS matrix that describes the hardware components of the prototype, an initial list of algorithms necessary for the training and subsequent operation of the robot, and a 3D model of the robot made in SketchUp.El presente artículo plantea una propuesta de los conceptos teóricos básicos para el funcionamiento de un prototipo de un robot agrícola inteligente capaz de sembrar en pendientes menores a 45° aplicando las nuevas tecnologías de la Industria 4.0 como lo son la inteligencia artificial, la agricultura de precisión, los robots (agentes inteligentes) y los sensores, realizando una investigación exploratoria para realizar una primera aproximación al objeto de estudio, partiendo de una revisión bibliográfica que brinda una perspectiva más amplia del tema a investigar para elaborar un árbol de problema para así esquematizar los componentes de Hardware y Software necesarios para el prototipo. Una vez que ha sido aplicada la metodología escogida se obtiene como resultado el árbol de problema que muestra las causas y efectos del problema, una matriz REAS que describe los componentes de hardware del prototipo, una lista inicial de algoritmos necesarios para el entrenamiento y posterior funcionamiento del robot, y un modelo en 3D del robot realizado en SketchUp