Palynological characteristics of eucalyptus (Eucalyptus sp.) and clover (Trifolium sp.) honeys from Argentinean Pampean Phytogeographic Province

El objetivo de este trabajo fue estudiar el perfil polínico de mieles de tréboles y de eucalipto de la Provincia Fitogeográfica Pampeana Argentina, con el fin de contribuir a su caracterización palinológica. Se realizó un análisis polínico cualitativo y se aplicaron técnicas estadísticas descriptivas y multivariadas, para conocer la distribución de frecuencia de los pólenes y caracterizar cada origen floral, según los pólenes acompañantes y los años de cosecha. Se analizaron 81 muestras de miel, de cuatro cosechas diferentes. Se encontraron 41 tipos morfológicos de polen, cuya variación por muestra osciló entre dos y ocho. El taxón presente en más del 80% de las mieles fue Eucalyptus sp. Los principales pólenes acompañantes encontrados pertenecieron a los tipos Helianthus annuus y Carduus sp., para ambos orígenes florales estudiados, y a la familia de las Brassicaceae, para las mieles de tréboles. Los años de cosecha estudiados mostraron diferentes espectros polínicos.The aim of this work was to study the pollen profile of clover and eucalyptus honeys from the Phytogeographic Pampean Province of Argentina, in order to contribute to its palynological characterization. Qualitative pollen analysis was performed. Descriptive and multivariate statistical techniques were applied to determine the frequency distribution of pollen and characterize each floral origin by pollen and year of harvest. 81 samples of honey from four different harvests were analyzed. 41 morphological types of pollen were found, which variation per sample ranged from two to eight. Eucalyptus sp. was the taxon present in over 80% of the honeys. There were pollen of Helianthus annuus and Carduus sp. in clover and eucalyptus honeys but pollen of Brassicaceae was only present in clover honeys. Pollen spectra showed differences between the studied years.Fil: Ciappini, María Cristina. Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). Facultad Regional Rosario. Centro de Investigación y Desarrollo en Tecnología de AlimentosFil: Vitelleschi, María Susana. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística

Características palinológicas de mieles de eucalipto (Eucalyptus sp.) y tréboles (Trifolium sp.) provenientes de la Provincia Fitogeográfica Pampeana Argentina

El objetivo de este trabajo fue estudiar el perfil polínico de mieles de tréboles y de eucalipto de la Provincia Fitogeográfica Pampeana Argentina, con el fin de contribuir a su caracterización palinológica. Se realizó un análisis polínico cualitativo y se aplicaron técnicas estadísticas descriptivas y multivariadas, para conocer la distribución de frecuencia de los pólenes y caracterizar cada origen floral, según los pólenes acompañantes y los años de cosecha. Se analizaron 81 muestras de miel, de cuatro cosechas diferentes. Se encontraron 41 tipos morfológicos de polen, cuya variación por muestra osciló entre dos y ocho. El taxón presente en más del 80% de las mieles fue Eucalyptus sp. Los principales pólenes acompañantes encontrados pertenecieron a los tipos Helianthus annuus y Carduus sp., para ambos orígenes florales estudiados, y a la familia de las Brassicaceae, para las mieles de tréboles. Los años de cosecha estudiados mostraron diferentes espectros polínicos.El objetivo de este trabajo fue estudiar el perfil polínico de mieles de tréboles y de eucalipto de la Provincia Fitogeográfica Pampeana Argentina, con el fin de contribuir a su caracterización palinológica. Se realizó un análisis polínico cualitativo y se aplicaron técnicas estadísticas descriptivas y multivariadas, para conocer la distribución de frecuencia de los pólenes y caracterizar cada origen floral, según los pólenes acompañantes y los años de cosecha. Se analizaron 81 muestras de miel, de cuatro cosechas diferentes. Se encontraron 41 tipos morfológicos de polen, cuya variación por muestra osciló entre dos y ocho. El taxón presente en más del 80% de las mieles fue Eucalyptus sp. Los principales pólenes acompañantes encontrados pertenecieron a los tipos Helianthus annuus y Carduus sp., para ambos orígenes florales estudiados, y a la familia de las Brassicaceae, para las mieles de tréboles. Los años de cosecha estudiados mostraron diferentes espectros polínicos

Análisis de datos mixtos para seleccionar clones de banana (Musa SPP.) a ser incluidos en un banco de germoplasma

In an asexually reproducing hybrid such as banana (Musa spp.), the assessment of clones in the short term is limited because replications are frequently unavailable in the proper number. The aim of this work is to propose the Multiple Factor Analysis of Mixed Data (MFAmix) as a tool for establishing objective criteria to identify banana clones that preserve variability for qualitative and quantitative variables. In the long term, the aim is the development of a banana germplasm bank. MFAmix was applied on a population composed of 124 banana clones collected from different farmers’ fields and four controls. Two groups of variables related to the agronomic aptitude of the clones were evaluated, one composed of nine quantitative variables, and the other, composed of three dichotomous qualitative variables. A Selection Index (SI) was built from the MFAmix coordinates in order to rank the clones and select a subset that allows to preserve the existing genetic variability. The first two axes of MFAmix explained a 49.47% of the total data variability. The set of the banana clones was successfully characterized based on quantitative and qualitative variables. In the long term, the creation of a banana germplasm bank should consider the height and diameter of the plant, the rachis bunch weight and the hands weight, and the qualitative variable plant leafiness.En un híbrido de reproducción asexual como banana (Musa spp.), la evaluación de los clones en el corto plazo es limitada debido a que generalmente no se cuenta con el número adecuado de repeticiones. El objetivo de este trabajo es aplicar la técnica de Análisis Factorial Múltiple de Datos Mixtos (AFMmix) como una herramienta para establecer criterios objetivos de manera de identificar clones de banana que preserven la variabilidad de los caracteres cualitativos y cuantitativos. A largo plazo, el objetivo es desarrollar un banco de germoplasma de banana. Se aplicó el AFMmix a una población de 124 clones de banana recolectados de diferentes campos de productores y cuatro testigos comerciales. Se evaluaron dos grupos de variables relacionadas con la aptitud agronómica de los clones, uno compuesto por nueve caracteres cuantitativos, y el otro, por tres caracteres cualitativos dicotómicos. Se construyó un Índice de Selección (IS) a partir de las coordenadas del AFMmix de manera de ordenar a los clones de banana para seleccionar un subconjunto de ellos que permita conservar la variabilidad genética existente. Los dos primeros ejes del AFMmix explicaron un 49,47% de la variabilidad total de los datos. Se caracterizó satisfactoriamente al conjunto de clones de banana a través de las variables cuantitativas y cualitativas. A largo plazo, en la creación de un banco de germoplasma de banana se debe considerar a la altura y diámetro de la planta, al peso del raquis y peso de las manos, y al carácter cualitativo frondosidad de la planta.IPAF NEAFil: Del Medico, Ana Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); ArgentinaFil: Tenaglia, Gerardo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región Noreste. Área de Investigación Para la Agricultura Familiar (AIPAF-NEA); ArgentinaFil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue, Departamento de Estadística; ArgentinaFil: Vitelleschi, María Susana. Universidad Nacional de Rosario. Consejo de Investigaciones de la Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); ArgentinaFil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Pratta, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentin

Una propuesta de evaluación para conjuntos de datos con información faltante en la encuesta permanente de hogares

n.d.Fil: Badler Clara . Facultad de Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Análisis de datos mixtos para seleccionar clones de banana (musa spp.) a ser incluidos en un banco de germoplasma

In an asexually reproducing hybrid such as banana (Musa spp.), the assessment of clones in the short term is limited because replications are frequently unavailable in the proper number. The aim of this work is to propose the Multiple Factor Analysis of Mixed Data (MFAmix) as a tool for establishing objective criteria to identify banana clones that preserve variability for qualitative and quantitative variables. In the long term, the aim is the development of a banana germplasm bank. MFAmix was applied on a population composed of 124 banana clones collected from different farmers? fields and four controls. Two groups of variables related to the agronomic aptitude of the clones were evaluated, one composed of nine quantitative variables, and the other, composed of three dichotomous qualitative variables. A Selection Index (SI) was built from the MFAmix coordinates in order to rank the clones and select a subset that allows to preserve the existing genetic variability. The first two axes of MFAmix explained a 49.47% of the total data variability. The set of the banana clones was successfully characterized based on quantitative and qualitative variables. In the long term, the creation of a banana germplasm bank should consider the height and diameter of the plant, the rachis bunch weight and the hands weight, and the qualitative variable plant leafiness.Fil: del Médico, Ana Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Tenaglia, Gerardo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; ArgentinaFil: Lavalle, Andrea Lina. Universidad Nacional del Comahue; ArgentinaFil: Vitelleschi, María Susana. Universidad Nacional de Rosario. Consejo de Investigaciones de la Universidad de Rosario; ArgentinaFil: Pratta, Guillermo Raúl. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentin

Análisis factorial múltiple para caracterizar la variabilidad fenotípica de una población de clones de bananas

La banana (Musa spp.) es un híbrido de reproducción asexual, cuyo cultivo es importante para las economías locales del país. La homogeneización de estos cultivares tiene como consecuencia la pérdida de diversidad genética, por lo que se plantea la necesidad de estudiar la variabilidad genética existente con el fin de, a largo plazo, construir un banco de germoplasma. En este trabajo el objetivo fue caracterizar la variabilidad fenotípica de una población de clones de banana a través de tres años de evaluación. Se llevó a cabo un diseño aumentado con 109 clones de origen genético desconocido (recolectados en campos de productores locales) y 34 clones correspondientes a cuatro testigos de uso comercial. El diseño se realizó en instalaciones del Área de Investigación para la Agricultura Familiar del Centro Regional Chaco-Formosa, durante tres campañas consecutivas. Se evaluaron nueve características fenotípicas cuantitativas de importancia agronómica. Se aplicó la técnica de Análisis Factorial Múltiple (AMF) con el fin de observar el comportamiento de las características bajo estudio a lo largo de los años de evaluación. Los dos primeros ejes globales del AFM explicaron un 32,53% de la variabilidad total de los datos. De la representación de las variables se observó que para la mayoría de ellas son grandes las discrepancias entre los años de evaluados, excepto para altura y diámetro de planta. De la representación de los años se percibió gran variabilidad entre ellos indicando la posible existencia de influencia del tiempo sobre la expresión de los caracteres fenotípicos. Los coeficientes de correlación vectorial fueron bajos, lo que indica que las configuraciones de individuos varían con el tiempo. En conclusión, el estudio de la variabilidad del conjunto de datos mostró que la expresión de la mayoría de los caracteres fenotípicos explorados es afectado a lo largo de los años de evaluación.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: Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina

Estimativa multivariada da herdabilidade para características de qualidade de tomates por meio da análise de fatores múltiplos

The objective of this work was to evaluate a multiple factor analysis approach to estimate heritability for quality traits in tomatoes (Solanum lycopersicum), taking as a reference the values of heritability obtained through the classical method offspring-parent regression. A total of 18 F3 tomato families originated from the selfing of 18 individuals from a second-cycle hybrid were evaluated. In both generations, ten quantitative traits related to fruit quality were assessed. The multiple factor analysis showed that some of the evaluated traits performed differently and others similarly between generations. Heritability is low or null for some traits, such as shelf life and reflectance percentage, and high for others, as weight and shape. That analysis also enables the study of the global connection between both generations through the RV (F3, F2) coefficient, which measures the correlation between two matrix configurations. RV was 0.503 and may be associated with the general heritability of all data. The multiple factor analysis is a valid multivariate technique to evaluate heritability for quality traits in tomatoes.O objetivo deste trabalho foi avaliar uma abordagem de análise de fator múltiplo para estimar a herdabilidade de características de qualidade em tomates (Solanum lycopersicum), tendo como referência os valores de herdabilidade obtidos por meio do método clássico de regressão parental descendente. Foi avaliado um total de 18 famílias de tomate F3 originadas do autocruzamento de 18 indivíduos de um híbrido de segundo ciclo. Em ambas as gerações, foram avaliadas dez características quantitativas relacionadas à qualidade da fruta. A análise de fator múltiplo mostrou que algumas das características avaliadas apresentaram desempenho diferente e outras semelhante entre as gerações. A herdabilidade é baixa ou nula para algumas characterísticas, como vida útil e percentagem de refletância, e alta para outras, como peso e forma. Essa análise também permite o estudo da conexão global entre ambas as gerações por meio do coeficiente RV (F3, F2), que mede a correlação entre duas configurações de matriz. O RV foi 0,503 e pode estar associado à herdabilidade geral de todos os dados. A análise de fatores múltiplos é uma técnica multivariada válida para avaliar a herdabilidade de características de qualidade em tomates

Índice de selección para múltiples caracteres en una población de banana (Musa spp.)

La selección de los mejores fenotipos para incrementar la producción agronómica, es una estrategia comúnmente empleada en el Mejoramiento Genético Vegetal. En una especie de reproducción asexual como banana (Musa spp.), se espera que la combinación de múltiples caracteres seleccionados en una generación se conserve inalterada en las siguientes generaciones, pudiendo ser modificada por las variaciones ambientalesInvestigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NEAFil: Ermini, José Luis. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Biología. Cátedra de Genética; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Del Medico Zajac, Maria Paula.CONICET/UNR. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR), Argentina.Fil: Vitelleschi, María Susana. CIUNR/UNR. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); ArgentinaFil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue, Departamento de Estadística; ArgentinaFil: Tenaglia, Gerardo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NEA; ArgentinaFil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Biología. Cátedra de Genética; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentin

Estimación de efectos ambientales sobre el fenotipo de clones de banana mediante Análisis Factorial Múltiple Jerárquico

La banana comestible (Musa spp.) es un híbrido de reproducción asexual. Por tal motivo, se espera que de una generación a la siguiente la combinación de múltiples caracteres fenotípicos se conserve. Sin embargo, las variaciones ambientales pueden modificar la expresión de tales caracteres, en especial los de herencia cuantitativa. En 2014, se seleccionaron 140 genotipos de banana de diferentes campos de productores formoseños. Estos clones fueron evaluados durante dos años sucesivos, mediante un diseño aumentado, en las instalaciones del Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar (I.P.A.F.).Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NEAFil: Tenaglia, Gerardo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NEA; ArgentinaFil: Del Medico Zajac, Maria Paula.CONICET/UNR. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Ermini, José Luis. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Biología. Cátedra de Genética; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Vitelleschi, María Susana. CIUNR/UNR. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); ArgentinaFil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue, Departamento de Estadística; ArgentinaFil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Biología. Cátedra de Genética; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentin

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. 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