Preferencias y disposición a pagar de la sociedad por programas de inclusión social: el caso español

Esta investigación tiene como objetivo analizar las preferencias de la sociedad por programas de inclusión social. Como resultado de encuestar a una muestra de 1250 residentes en Canarias (España) se ha encontrado que existe una alta sensibilidad al precio de los programas. Además, la sociedad muestra una alta preferencia por la renta básica, con una DAP superior a 60 euros, mientras que los programas de sensibilización son los menos valorados con una DAP inferior a 38 euros anuales. El estudio permite formular un paquete de orientaciones en materia de política social, para elevar la eficacia de los programas de incentivos y sensibilización, tanto para administraciones públicas como para el conjunto de factores que contribuyen a esta dimensión del desarrollo

Coral Reef Resilience Index for Novel Ecosystems: A Spatial Planning Tool for Managers and Decision Makers - A Case Study from Puerto Rico

Timely information is critical for coral reef managers and decision-makers to implement sustainable management measures. A Coral Reef Resilience Index (CRRI) was developed with a GIS-coupled decision-making tool applicable for Caribbean coral reef ecosystems. The CRRI is based on a five-point scale parameterized from the quantitative characterization of benthic assemblages. Separate subindices such as the Coral Index, the Threatened Species Index, and the Algal Index also provide specific information regarding targeted benthic components. This case study was based on assessments conducted in 2014 on 11 reef sites located across 3 geographic zones and 3 depth zones along the southwestern shelf of the island of Puerto Rico, Caribbean Sea. There was a significant spatial and bathymetric gradient (p < 0.05) in the distribution of CRRI values indicating higher degradation of inshore reefs. Mean global CRRI ranged from 2.78 to 3.17 across the shelf, ranking them as “fair.” The Coral Index ranged from 2.60 to 3.76, ranking reefs from “poor” to “good,” showing a general cross-shelf trend of improving conditions with increasing distance from pollution sources. Turbidity and ammonia were significantly correlated to CRRI scores. Multiple recommendations are provided based on coral reef conditions according to observed CRRI rankings

Identification and characterization of esential habitats for three cephalopod species in the national parks of Galician Atlantic Islands and Cabrera

31 pages, 16 figures, 8 tables, 1 appendix[EN] We evaluated specific habitat features (bottom substrate type, depth, temperature and season) at random locations in the Cíes archipelago (Galician Atlantic Islands National Park, NW Spain) and to determine their impact on Octopus vulgaris, Sepia officinalis and Loligo vulgaris habitat use. We performed 113 underwater visual transects by scuba diving between April 2012 and August 2015. Habitat features were evaluated as predictors of the presence/absence of spawning dens and egg clusters using Generalized Additive Models. The O. vulgaris spawning essential habitats was found between 5 and 30 m depth in rocky bottoms from Punta Escodelo to Punta Ferreiro (Monteagudo Island), which surface is 6% of the total marine area of the Cíes islands. We propose a complete protection of this area for exploitation. underwater visual transects also showed that there is an O. vulgaris hatchery essential habitat (specimens ≤1000 g) in the sandy bottoms of the Rodas inlet. This small area (2.8% of the total) could be also protected. S. officinalis results revealed two SEH: Bajo de Viños and Piedra del Borrón, hard bottom shoals between 8-13 m covered by sea fans and sea worms and located in the central Cíes islands. We also suggest protecting that small area (0.28% of the total). Very few L. vulgaris eggs masses were found with underwater visual transects and artificial devices attractors in the Cíes islands. Also very few specimens of O. vulgaris and S. officinalis were found with underwater visual transects in Cabrera National Park between 5 and 50 m depth. Two squid spawning essential habitats were located in that park using artificial devices attractors: Na Redona and Ses Rates, both on sandy bottoms from 18 to 50 m depth with fast marine currents. The spawning essential habitats found reveal indicators of three species habitat selection and should help to identify targets for habitat improvement projects and ecosystem management approaches[ES] Mediante 112 censos visuales con escafandra autónoma realizados entre abril de 2012 y agosto de 2015, distribuidos aleatoriamente en el archipiélago de Cíes (Parque Nacional de las Islas Atlánticas de Galicia), se evaluaron las características (tipo de sustrato, profundidad, temperatura y estación) de los hábitats esenciales de Octopus vulgaris, Sepia officinalis y Loligo vulgaris. Dichas características se emplearon como predictores de la presencia/ausencia de guaridas de desove o masas de huevos utilizando Modelos Aditivos Generalizados. El hábitat esencial para el desove de O. vulgaris se localizó entre 5 y 30 m de profundidad en fondos rocosos entre Punta Escodelo y Punta Ferreiro (isla de Monteagudo), cuya superficie es del 6% del total. Proponemos su protección completa para la explotación. Los censos visuales con escafandra autónoma mostraron un hábitat esencial de cría de O. vulgaris en fondos arenosos de la ensenada de Rodas. Esta pequeña área (2,8% del total) podría ser también protegida. Los resultados para S. officinalis revelaron dos HE para el desove: el Bajo de Viños y la Piedra del Borrón, bancos de fondo duro entre 8-13 m cubiertos por gorgonias y poliquetos tubícolas en la ensenada de Rodas. Se sugiere protección para este área (0,28% del total). Apenas se hallaron puestas de L. vulgaris con censos visuales con escafandra autónoma y Dispositivos Atractores de Puesta en Cíes. También se observaron muy escasos ejemplares de S. officinalis y O. vulgaris con censos visuales con escafandra autónoma entre 5 y 50 m de profundidad en el Parque Nacional de Cabrera. Se identificaron dos HE para el desove del calamar en el Parque Nacional de Cabrera usando Dispositivos Atractores de Puesta: Na Redona y Ses Rates, fondos arenosos entre 18 y 50 m de profundidad con rápidas corrientes. Estos HEs son indicadores de selección del hábitat, y constituyen un notable apoyo para identificar objetivos en proyectos de conservación de hábitats y enfoques ecosistémicos en la gestión pesqueraMiguel Cabanellas-Reboredo fue becado por la Conselleria de Educació del Govern de les Illes Balears (Fondo Social Europeo) y actualmente beneficiario de contrato post-doctoral Juan de la Cierva formación (MINECO). Marta Sestelo disfrutó de beca de investigación SFRH/BPD/93928 de Fundacão Ciência e Tecnologia de Portugal y de proyectos del Ministerio de Ciencia e Innovación y la Xunta de Galicia. Este proyecto estuvo financiado por el Organismo Autónomo de Parques Nacionales del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente (CEFAPARQUES, Proyecto número: 458/2011)N

Database of spatial distribution of non indigenous species in Spanish marine waters

Research in marine Spanish waters are focused on several actions to achieve an effectively management on protected areas, with the active participation of the stakeholders and research as basic tools for decision-making. Among these actions, there is one about the knowledge and control on NIS. One of its objectives is the creation of NIS factsheets, which are going to be added to the National Marine Biodiversity Geographical System (GIS) providing complementary information about taxonomic classification, common names, taxonomic synonyms, species illustrations, identification morphological characters, habitat in the native and introduced regions, biological and ecological traits, GenBank DNA sequences, world distribution, first record and evolution in the introduced areas, likely pathways of introduction, effects in the habitats and interaction with native species, and potential management measures to apply. The database will also provide data for (1) the European online platforms, (2) the environmental assessment for the Descriptor 2 (D2-NIS) of the EU Marine Strategy Framework Directive (MSFD), as well as (3) supporting decisions made by stakeholders. It is the result of extensive collaboration among scientist, manager’s and citizen science in the Spanish North-Atlantic, South-Atlantic, Gibraltar Strait-Alboran, Levantine-Balearic and Canary Islands marine divisions, providing an updated overview of the spatial distribution of relevant extended and invasive NIS of recent and established NIS introduced by maritime transport and aquaculture pathways, as well as on cryptogenic or native species in expansion due to the climatic water warming trend

Un examen actualizado de la percepción de las barreras para la implementación de la farmacogenómica y la utilidad de los pares fármaco/gen en América Latina y el Caribe

La farmacogenómica (PGx) se considera un campo emergente en los países en desarrollo. La investigación sobre PGx en la región de América Latina y el Caribe (ALC) sigue siendo escasa, con información limitada en algunas poblaciones. Por lo tanto, las extrapolaciones son complicadas, especialmente en poblaciones mixtas. En este trabajo, revisamos y analizamos el conocimiento farmacogenómico entre la comunidad científica y clínica de ALC y examinamos las barreras para la aplicación clínica. Realizamos una búsqueda de publicaciones y ensayos clínicos en este campo en todo el mundo y evaluamos la contribución de ALC. A continuación, realizamos una encuesta regional estructurada que evaluó una lista de 14 barreras potenciales para la aplicación clínica de biomarcadores en función de su importancia. Además, se analizó una lista emparejada de 54 genes/fármacos para determinar una asociación entre los biomarcadores y la respuesta a la medicina genómica. Esta encuesta se comparó con una encuesta anterior realizada en 2014 para evaluar el progreso en la región. Los resultados de la búsqueda indicaron que los países de América Latina y el Caribe han contribuido con el 3,44% del total de publicaciones y el 2,45% de los ensayos clínicos relacionados con PGx en todo el mundo hasta el momento. Un total de 106 profesionales de 17 países respondieron a la encuesta. Se identificaron seis grandes grupos de obstáculos. A pesar de los continuos esfuerzos de la región en la última década, la principal barrera para la implementación de PGx en ALC sigue siendo la misma, la "necesidad de directrices, procesos y protocolos para la aplicación clínica de la farmacogenética/farmacogenómica". Las cuestiones de coste-eficacia se consideran factores críticos en la región. Los puntos relacionados con la reticencia de los clínicos son actualmente menos relevantes. Según los resultados de la encuesta, los pares gen/fármaco mejor clasificados (96%-99%) y percibidos como importantes fueron CYP2D6/tamoxifeno, CYP3A5/tacrolimus, CYP2D6/opioides, DPYD/fluoropirimidinas, TMPT/tiopurinas, CYP2D6/antidepresivos tricíclicos, CYP2C19/antidepresivos tricíclicos, NUDT15/tiopurinas, CYP2B6/efavirenz y CYP2C19/clopidogrel. En conclusión, aunque la contribución global de los países de ALC sigue siendo baja en el campo del PGx, se ha observado una mejora relevante en la región. La percepción de la utilidad de las pruebas PGx en la comunidad biomédica ha cambiado drásticamente, aumentando la concienciación entre los médicos, lo que sugiere un futuro prometedor en las aplicaciones clínicas de PGx en ALC.Pharmacogenomics (PGx) is considered an emergent field in developing countries. Research on PGx in the Latin American and the Caribbean (LAC) region remains scarce, with limited information in some populations. Thus, extrapolations are complicated, especially in mixed populations. In this paper, we reviewed and analyzed pharmacogenomic knowledge among the LAC scientific and clinical community and examined barriers to clinical application. We performed a search for publications and clinical trials in the field worldwide and evaluated the contribution of LAC. Next, we conducted a regional structured survey that evaluated a list of 14 potential barriers to the clinical implementation of biomarkers based on their importance. In addition, a paired list of 54 genes/drugs was analyzed to determine an association between biomarkers and response to genomic medicine. This survey was compared to a previous survey performed in 2014 to assess progress in the region. The search results indicated that Latin American and Caribbean countries have contributed 3.44% of the total publications and 2.45% of the PGx-related clinical trials worldwide thus far. A total of 106 professionals from 17 countries answered the survey. Six major groups of barriers were identified. Despite the region’s continuous efforts in the last decade, the primary barrier to PGx implementation in LAC remains the same, the “need for guidelines, processes, and protocols for the clinical application of pharmacogenetics/pharmacogenomics”. Cost-effectiveness issues are considered critical factors in the region. Items related to the reluctance of clinicians are currently less relevant. Based on the survey results, the highest ranked (96%–99%) gene/drug pairs perceived as important were CYP2D6/tamoxifen, CYP3A5/tacrolimus, CYP2D6/opioids, DPYD/fluoropyrimidines, TMPT/thiopurines, CYP2D6/tricyclic antidepressants, CYP2C19/tricyclic antidepressants, NUDT15/thiopurines, CYP2B6/efavirenz, and CYP2C19/clopidogrel. In conclusion, although the global contribution of LAC countries remains low in the PGx field, a relevant improvement has been observed in the region. The perception of the usefulness of PGx tests in biomedical community has drastically changed, raising awareness among physicians, which suggests a promising future in the clinical applications of PGx in LAC

Impact of COVID-19 on cardiovascular testing in the United States versus the rest of the world

Objectives: This study sought to quantify and compare the decline in volumes of cardiovascular procedures between the United States and non-US institutions during the early phase of the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic. Background: The COVID-19 pandemic has disrupted the care of many non-COVID-19 illnesses. Reductions in diagnostic cardiovascular testing around the world have led to concerns over the implications of reduced testing for cardiovascular disease (CVD) morbidity and mortality. Methods: Data were submitted to the INCAPS-COVID (International Atomic Energy Agency Non-Invasive Cardiology Protocols Study of COVID-19), a multinational registry comprising 909 institutions in 108 countries (including 155 facilities in 40 U.S. states), assessing the impact of the COVID-19 pandemic on volumes of diagnostic cardiovascular procedures. Data were obtained for April 2020 and compared with volumes of baseline procedures from March 2019. We compared laboratory characteristics, practices, and procedure volumes between U.S. and non-U.S. facilities and between U.S. geographic regions and identified factors associated with volume reduction in the United States. Results: Reductions in the volumes of procedures in the United States were similar to those in non-U.S. facilities (68% vs. 63%, respectively; p = 0.237), although U.S. facilities reported greater reductions in invasive coronary angiography (69% vs. 53%, respectively; p < 0.001). Significantly more U.S. facilities reported increased use of telehealth and patient screening measures than non-U.S. facilities, such as temperature checks, symptom screenings, and COVID-19 testing. Reductions in volumes of procedures differed between U.S. regions, with larger declines observed in the Northeast (76%) and Midwest (74%) than in the South (62%) and West (44%). Prevalence of COVID-19, staff redeployments, outpatient centers, and urban centers were associated with greater reductions in volume in U.S. facilities in a multivariable analysis. Conclusions: We observed marked reductions in U.S. cardiovascular testing in the early phase of the pandemic and significant variability between U.S. regions. The association between reductions of volumes and COVID-19 prevalence in the United States highlighted the need for proactive efforts to maintain access to cardiovascular testing in areas most affected by outbreaks of COVID-19 infection

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.

La economía del Bien Común: fundamentos y condiciones de viabilidad

Taking as a starting point the current crisis, which is a consequence of contemporary capitalism and neoliberal economic policies and of the moral crisis that lies at the bottom of it, the author presents the “Economy for the Common Good” (ECG) movement as a proposal for social and economic transformation of the existing order. The ECG is characterized by the centrality of the human person and by the wish all human beings may satisfy their basic needs. Unlike other proposals, the ECG is an innovation as it represents a global alternative that goes way beyond the antinomy Capitalism-Communism, because being for instance anti-capitalist yet it is not anti-business, on the contrary, it stands up for ethical companies that favour mutual collaboration. Despite its relative youth, the author considers that the movement is constantly growing; which proves it’s viable. The challenge of the ECG movement is to penetrate into the social structure and influence citizens so that their personal decisions can promote a change in social reality.Tomando como punto de partida la crisis actual, consecuencia del capitalismo contemporáneo y de las políticas económicas neoliberales, además de la crisis moral que late en el fondo, el autor presenta el movimiento de “Economía del Bien Común” (EBC) como una propuesta de transformación del orden socioeconómico vigente. La EBC se caracteriza por la centralidad del ser humano y el deseo de que todos los seres humanos puedan satisfacer sus necesidades básicas. A diferencia de otras propuestas, la EBC tiene de innovador que representa una alternativa global y que va más allá de la antinomia capitalismo-comunismo, pues, por ejemplo, siendo anticapitalista no es antiempresarial, sino que, antes bien, aboga por unas empresas éticas que favorezcan la colaboración entre ellas. No obstante la relativa juventud de este movimiento, el autor considera que se está dando un crecimiento constante; lo que está mostrando su viabilidad. El reto que tiene el movimiento EBC es permear en el tejido social e influir en ciudadanía para que éstos, con sus decisiones personales, puedan impulsar un cambio de la realidad social