Indicators to assess the quality of organizational attention: first steps towards a measurement instrument

Organizations increasingly have access to varied and sophisticated information about their internal and external environments. While there is the general belief that accessing high quality and sophisticated information leads to more effective decisions, this is not necessarily true. In a number of disciplinary fields, from economics to psychology and technology, scholars are emphasizing that information overload produces confusion and reduces consistent decision-making. This paper focuses organizational attention and presents a tool to assess the quality of organizational attention mediated by technology. This instrument was tested and will soon be applied in a pilot study to further refine it.This work has been supported by CAPES Foundation, Ministry of Education of Brazil and by FCT –Foundation for Science and Technology within the Project Scope UID/CEC/00319/2013

Shared Workspaces of the Digital Workplace: From Design for Coordination to Coordination for Flexible Design

The emergence of new digital platforms and social software at work changes workplaces and how people coordinate their work. To date, coordination has only been minimally studied in the context of the social software enabled digital workplace. Through a qualitative analysis, we identify different coordination mechanisms (CM) in various practice areas as envisioned and used with the same collaboration platform by three healthcare workplace teams. The findings illustrate the flexibility of shared workspace designs of the digital workplace where CM cannot be anticipated a priori by researchers and software developers. We end with a discussion of the findings from a sociomaterial perspective to encourage studies that monitor the flexible and complex enactment of temporally emerging shared workspace designs

Fatores associados ao risco familiar de crianças com necessidades especiais de saúde

Objective: To identify the factors associated with family risk of children with special health care needs. Methods: Bicentric study, with a cross-sectional design and a quantitative approach, with family caregivers of children with special health care needs. Instruments were applied to obtain a sociodemographic characterization, and identify and classify the family risk. For analysis between variables, Mann-Whitney and Fisher’s exact tests were used and the Spearman’s correlation coefficient was calculated. Results: One hundred and eighteen caregivers participated in the study. The average family risk score was 3.53 (±3.76), with a median of 3.0, and minimum and maximum values of 0 and 16, respectively, with no significant difference between the two studied Brazilian municipalities. In municipality 1, the number of siblings presented a positive correlation with the average family risk score (0.011, p<0.05). Level of education and marital status of the caregiver showed a significant association with the result (0.038 and 0.002, respectively). The social classification variable presented a negative correlation with the outcome in municipalities 1 (0.003, p<0.01) and 2 (0.006, p<0.01). Conclusion: To classify the family risk and recognize associated factors can be taken as a basis for fair home care to children with special health care needs

PERMANÊNCIA DE FAMILIARES NO ATENDIMENTO DE EMERGÊNCIA PEDIÁTRICA: PERCEPÇÕES DA EQUIPE DE SAÚDE

Objetivo: conhecer a percepção da equipe de saúde sobre a permanência de familiares durante o atendimento à criança em situação de emergência. Método: pesquisa qualitativa que utilizou, para a coleta de dados, a entrevista semiestruturada com 16 integrantes da equipe de saúde de um pronto-socorro pediátrico. Os dados foram submetidos à análise de conteúdo temática. Resultados: emergiram as categorias benefícios da presença do familiar em situações de emergência pediátrica, limitações da presença do familiar durante o atendimento de emergência e sugestões para a inserção do familiar no atendimento de emergência pediátrica. Conclusão: a reduzida estrutura física e de recursos humanos do pronto-socorro pediátrico foi um fator que dificultou o acolhimento dos familiares durante o atendimento de emergência, mas os profissionais da equipe de saúde reconheceram a importância da inclusão da família.Descritores: Enfermagem pediátrica. Família. Serviços médicos de emergência

Prevalência de internações hospitalares por desnutrição e anemia em bebês menores de um ano / Prevalence of hospital admissions due to malnutrition and anemia in infants less than one year old

Objetivo: Analisar prevalência de internações hospitalares devido casos de desnutrição, anemia por deficiência de ferro e outras anemias em lactentes menores de um ano no Rio Grande do Sul e Santa Maria, nos últimos nove anos. Método: Trata-se de uma série histórica, descritiva, cujo dados foram coletados por meio do sistema de informações DATASUS e no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Análise descritiva na comparação entre os anos estudados. Resultados: Em relação ao número de casos por desnutrição e anemia, período de 2008 a 2016 no Rio Grande do Sul e Santa Maria, mantiveram-se constantes, com pouca variação nos últimos anos. Conclusão: É presente a preocupação pela não redução  do número de internações por desnutrição e anemia o que fortalece a necessidade de incentivo ao aleitamento materno e melhor adesão a consultas de pré-natal, puerperais e de puericultura.

Prevalência de internações hospitalares por diarreia e gastroenterite em menores de um ano / Prevalence of hospital admissions for diarrhea and gastroenteritis in children under one year

Objetivo: Analisar a prevalência de internações hospitalares por diarreia, gastroenterite de origem infecciosa e outras doenças intestinais em menores de um ano no Rio Grande do Sul (RS) e Santa Maria/RS. Método: Trata-se de um estudo de série histórica, realizado por meio de dados secundário coletados no site do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) e no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE- senso de 2010). Foram coletados dados dos últimos dez ano que foram analisados por estatística descritiva, comparando a prevalência nos anos estudados. Resultados: Nos últimos dez anos, nos dois cenário estudados, houve uma queda na prevalência de internação por diarreia, gastroenterite e outras doenças intestinais, contudo, ainda no ano de 2016 cerca de 6,8 internações para cada 1000 crianças no RS. Conclusão: As doenças de origem gastrointestinais como a diarreia e as gastroenterites ainda fazem parte do cenário de doenças prevalentes da população infantil; esse fato é muito importante para o incentivo constante à prevenção de internações hospitalares devido evoluções adversas em quadros clínicos de diarreia e gastroenterites

Acessibilidade à educação de crianças e adolescentes com deficiência que vivem em contextos rurais

Objective: to analyze the accessibility to education of children and adolescents with disabilities who live in a rural context. Method: This is a quantitative, sectional study that analyzed, using a matrix project database, 33 school-age children and adolescents with disabilities who live in the rural context of municipalities in the north of Rio Grande do South. A specific instrument was used for data collection, through home visits to study participants. The data were analyzed using descriptive statistics and frequency comparison. Results: Of the 33 children and adolescents with disabilities who live in the rural context, 90.9% are studying and 80% of them are in a regular school. About 80% of children and adolescents also attend specialized education services. Still, the monitor is not very present in schools, especially in those children and adolescents with physical, visual and hearing impairments. School transport is present (89.7%), but without accessibility (86.2%). Conclusion: The legal guarantees of access and accessibility to the education of children and adolescents are still fragile within the rural context. Political and social discussions and mobilization are necessary to guarantee the rights of these children, adolescents and their families.Objetivo: analizar la accesibilidad a la educación de niños y adolescentes con discapacidad que viven en un contexto rural. Método: Este es un estudio cuantitativo, en sección, que analizó, utilizando una base de datos de proyectos matriciales, 33 niños y adolescentes en edad escolar con discapacidades que viven en el contexto rural de municipios en el norte de Rio Grande do South. Se utilizó un instrumento específico para la recolección de datos, a través de visitas domiciliarias a los participantes del estudio. Los datos se analizaron mediante estadística descriptiva y comparación de frecuencia. Resultados: De los 33 niños y adolescentes con discapacidad que viven en el contexto rural, el 90.9% está estudiando y el 80% de ellos están en una escuela regular. Alrededor del 80% de los niños y adolescentes también asisten a servicios de educación especializados. Aún así, el monitor no está muy presente en las escuelas, especialmente en aquellos niños y adolescentes con discapacidades físicas, visuales y auditivas. El transporte escolar está presente (89.7%), pero sin accesibilidad (86.2%). Conclusión: Las garantías legales de acceso y accesibilidad a la educación de niños, niñas y adolescentes aún son frágiles en el contexto rural. Las discusiones y movilizaciones políticas y sociales son necesarias para garantizar los derechos de estos niños, adolescentes y sus familias.Objetivo: analisar a acessibilidade à educação de crianças e adolescentes com deficiência que vivem em contexto rural. Método: Trata-se de um estudo quantitativo, seccional, que analisou, por meio de um banco de dados de projeto matricial, 33 crianças e adolescentes com deficiência, em idade escolar, que vivem no contexto rural de municípios do norte do Rio Grande do Sul. Utilizou-se instrumento próprio para coleta dos dados, por meio de visita domiciliar aos participantes do estudo. Os dados foram analisados por meio de estatística descritiva e comparação de frequência. Resultados: Das 33 crianças e adolescentes com deficiência e que vivem no contexto rural, 90,9% estão estudando e 80% delas em escola regular de ensino. Cerca de 80% das crianças e adolescentes frequentam também atendimento especializado de educação. O monitor ainda é pouco presente dentro das escolas, especialmente daquelas crianças e adolescente com deficiência física, visual, auditiva. O transporte escolar é presente (89,7%), porém sem acessibilidade (86,2%). Conclusão: As garantias legais de acesso e acessibilidade à educação de crianças e adolescentes ainda são frágeis dentro do contexto rural. Discussões e mobilizações políticas e sociais são necessárias pela garantia dos direitos dessas crianças, adolescentes e suas famílias

Crianças/adolescentes com necessidades especiais de saúde em centro de atenção psicossocial

http://dx.doi.org/10.5902/217976927827Aim: the aim was to characterize children/adolescents in treatment at Children's Psychosocial Care Center (CPCC) and describe their special healthcare needs (SHCN). Methods: documentary research, quantitative approach. We evaluated the 139 records of children/adolescents in treatment at CPCC in 2010. The data were submitted to descriptive statistics. Results: it was found that all belong to the group of children with SHCN. The male had a greater tendency for developing SHCN, adolescence was the most vulnerable phase, and the aggressiveness was the main complaint. The family constitution was single parent and household income proved insufficient. Conclusion: the SHCN this population needs to be recognized to subsidize the restructuring of services and to update the health professionals. We recommend planning preventive strategies for this population, considering that many of the conditions identified may represent risks for future mental health.Objetivo: caracterizar los niños/adolescentes en tratamiento en el Centro de Atenção Psicossocial Infantil (CAPSi) y describir sus necesidades especiales de salud (NES). Método: investigación documental, con abordaje cuantitativa. Se evaluaron 139 registros de niños/adolescentes en tratamiento en un CAPSI en 2010. Los datos fueron sometidos a la estadística descriptiva. Resultados: Todos pertenecían al grupo de niños con NES. Los varones tenían una mayor tendencia a desarrollar NES, la fase más vulnerable es la adolescencia, y la principal queja, la agresividad. La constitución familiar predominante fue la monoparental y la renta familiar resultó insuficiente. Conclusión: las NES de esta población deben ser reconocidas para subsidiar la restructuración de los servicios y competencias de los profesionales de la salud. Se recomienda el desarrollo de estrategias de prevención para esta población, teniendo en cuenta que muchas de las condiciones identificadas plantean riesgos para la salud mental futura.http://dx.doi.org/10.5902/217976927827Objetivo: caracterizar crianças/adolescentes em tratamento em Centro de Atenção Psicossocial Infantil (CAPSi) e descrever suas necessidades especiais de saúde (NES). Método: pesquisa documental, com abordagem quantitativa. Foram avaliados 139 prontuários de crianças/adolescentes em tratamento em um CAPSi, no ano de 2010. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva. Resultados: constatou-se que todos pertenciam ao grupo de crianças com NES. O sexo masculino apresentou maior propensão ao desenvolvimento de NES, a fase mais vulnerável foi a adolescência e a agressividade, a principal queixa. A constituição familiar predominante foi a monoparental e a renda domiciliar revelou-se deficitária. Considerações finais: as NES desta população necessitam ser reconhecidas para subsidiar a reestruturação dos serviços e a qualificação dos profissionais de saúde. Recomenda-se o delineamento de estratégias preventivas para essa população, considerando que muitas das condições identificadas representam riscos para a saúde mental futura

Cryptosporidium infection in diarrheal bovine dairy calves: occurrence and risk factors in Santa Catarina, Brazil

Cryptosporidium protozoa genus are parasites that cause acute enteric disease in young and immunocompromised animals, resulting in anorexia, loss and decrease in weight gain, and, in severe cases, death. Therefore, this study aimed: i) to determine the occurrence of Cryptosporidium spp. in calves with clinical diarrhea in different regions of Santa Catarina, Brazil; ii) to evaluate the risk factors involved with the frequency of infection. iii) to determine the species most involved with the disease in the region. For this, 425 samples were collected in 141 dairy farms, from animals with ages ranging from 0 to 150 days. For this purpose, the samples were submitted to the modified Ziehl-Neelsen technique, with molecular analysis of the positive samples being performed. It was observed 62.1% occurrence of Cryptosporidium spp. in this sampling, especially between 8 to 15 days. Regarding the risk factors evaluated, such as age, management, facilities, water source and Koppen climate (CFA and CFB), none showed statistical significance. Samples positive by the Ziehl-Neelsen technique (32 samples) were randomly selected for molecular diagnosis. Of these, 10 were sequenced, allowing the identification of Crypstosporidium parvum in 6 samples. However, this study proves the existence and high occurrence of the protozoan in different regions of the state of Santa Catarina, Brazil

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.