La composition architecturale de l’Hécube d’Euripide

Une opération simple —faire le compte des trimètres iambiques dans les parties parlées d’Hécube— montre qu’Euripide, avant de composer le texte poétique, trace un cadre où se trouve déterminé le nombre des vers de chacun des éléments de la tragédie. Ainsi apparaît une division en deux parties égales, comptant chacune 456 (2 x 12 x 19) trimètres, correspondant à la desis (‘nouement’) et à la lusis (dénouement) définies par Aristote au chapitre 12 de la Poétique. Ce type de composition numérique, qui apparaît déjà chez Eschyle et a été pratiqué par Sophocle, est conservé avec une grande fidélité dans les manuscrits byzantins des trois tragiques. Les éditeurs doivent donc conserver, avec de rares exceptions, le numerus versuum de la tradition pour ne pas détruire des équilibres et des correspondances voulus par le poète.A simple test, counting the iambic trimeters in the spoken segments of Hecuba, shows that Euripides, before embarking on the actual text, draws a chart where the exact number of verses in every unit of the tragedy is found. We can see the tragedy split into two mirroring halves of 456 (2x12x19) trimeters: the thickening of the plot (desis) and its unwinding (lusis), as defined by Aristotle in the chapter 12 of the Poetics. Such kind of numerical composition, already practised by Aeschylus and continued by Sophocles, has been meticulously preserved in the byzantine manuscripts of the three tragedians. Therefore the editors must preserve, excepting counted occasions, the numerus versuum of the tradition, in order to keep the equation as it was set by the poet

Rise and demise of the global silver standard

In the early modern period, the world economy gravitated around the expansion of long-distance commerce. Together with navigation improvements, silver was the prime commodity which moved the sails of such trade. The disparate availability and the particular demand for silver across the globe determined the participation of producers, consumers, and intermediaries in a growing global economy. American endowments of silver are a known feature of this process; however, the fact that the supply of silver was in the form of specie is a less known aspect of the integration of the global economy. This chapter surveys the production and export of silver specie out of Spanish America, its intermediation by Europeans, and the reexport to Asia. It describes how the sheer volume produced and the quality and consistency of the coin provided familiarity with, and reliability to, the Spanish American peso which made it current in most world markets. By the eighteenth century, it has become a currency standard for the international economy which grew together with the production and coinage of silver. Implications varied according to the institutional settings to deal with specie and foreign exchange in each intervening economy of that trade. Generalized warfare in late eighteenth-century Europe brought down governance in Spanish America and coinage fragmented along with the political fragmentation of the empire. The emergence of new sovereign republics and the end of minting as known meant the cessation of the silver standard that had contributed to the early modern globalization

Do mammals make all their own inositol hexakisphosphate?

A highly specific and sensitive mass assay for inositol hexakisphosphate (InsP6) was characterized. This centres around phosphorylating InsP6 with [32P]ATP using a recombinant InsP6 kinase from Giardia lambia, followed by HPLC of the 32P-labelled products with an internal [3H]InsP7 standard. This assay was used to quantify InsP6 levels in a variety of biological samples. Concentrations of InsP6 in rat tissues varied from 10–20 μM (assuming 64% of wet weight of tissue is cytosol water), whereas using the same assumption axenic Dictyostelium discoideum cells contained 352±11 μM InsP6. HeLa cells were seeded at low density and grown to confluence, at which point they contained InsP6 levels per mg of protein similar to rat tissues. This amounted to 1.952±0.117 nmol InsP6 per culture dish, despite the cells being grown in serum shown to contain no detectable (less than 20 pmol per dish) InsP6. These results demonstrate that mammalian cells synthesize all their own InsP6. Human blood was analysed, and although the white cell fraction contained InsP6 at a concentration comparable with other tissues, in serum and platelet-free plasma no InsP6 was detected (<1 nM InsP6). Human urine was also examined, and also contained no detectable (<5 nM) InsP6. These results suggest that dietary studies purporting to measure InsP6 at micromolar concentrations in human plasma or urine may not have been quantifying this inositol phosphate. Therefore claims that administrating InsP6 in the diet or applying it topically can produce health benefits by increasing extracellular InsP6 levels may require reassessment

Mapping Deviation: A Technique to Adapt or to Guard Loop Transformation Intuitions for Legality

International audienceParallel architectures are now omnipresent in mainstream electronic devices and exploiting them efficiently is a challenge for all developers. Hence, they need the support of languages, libraries and tools to assist them in the optimization or parallelization task. Compilers can provide a major help by automating this work. However they are very fragile black-boxes. A compiler may take a bad optimization decision because of imprecise heuristics or may turn off an optimization because of imprecise analyses, without providing much control or feedback to the end user. To address this issue, we introduce mapping deviation, a new compiler technique that aims at providing a useful feedback on the semantics of a given program restructuring. Starting from a transformation intuition a user or a compiler wants to apply, our algorithm studies its cor-rectness and can suggest changes or conditions to make it possible rather than being limited to the classical go/no-go answer. This algorithm builds on state-of-the-art polyhedral representation of programs and provides a high flexibility. We present two example applications of this technique: improving semi-automatic optimization tools for programmers and automatically designing runtime tests to check the correctness of a transformation for compilers

Cartografía digital de suelos a escala de predio.

La Cartografía Digital de Suelos (CDS) usando el entorno y lenguaje de programación R constituye una metodología de trabajo impulsada desde la FAO para realizar predicciones de propiedades del suelo a escala nacional. Esta realiza predicciones a partir de la interrelación entre las propiedades del suelo y datos ambientales mediante el uso de diferentes modelos geoestadísticos. En este trabajo empleamos el algoritmo de aprendizaje automático Quantile Regression Forests. El objetivo de esta contribución es probar esta metodología a escala de predio en el Campo Experimental de la UNLu. Las propiedades mapeadas fueron pH y carbono orgánico total (COT). Para ello se muestrearon 150 sitios a dos profundidades, de 0 a 10 cm y de 10 a 20 cm y se emplearon como predictores covariables ambientales derivados del Modelo Digital del Terreno externo del Instituto Geográfico Nacional (IGN) de 5 metros de resolución espacial. Las predicciones de pH mostraron un R2 ajustado de 43% de 0 a 10 cm y de 54% de 0 a 20 cm, a diferencia de las de COT que estuvieron por debajo del 10%. Los resultados muestran que la CDS resultó una metodología válida que puede aplicarse a escala de predio con una densidad de observaciones de 2 por ha. y predictores de 5 metros de resolución espacial.Fil: Tenti Vuegen, LM Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Irigoin, Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Lujan. Departamento Tecnología; ArgentinaFil: Montes Galban, E. Universidad Nacional de Luján, Departamento de Tecnología, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) ArgentinaFil: Trabichet, Florencia Cecilia. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bulos, Laura. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología. Edafología; ArgentinaFil: Wagner, V. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología. Edafología; ArgentinaFil: Petrasek, M.R. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología. Edafología; ArgentinaFil: Ramírez, J.A. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología. Edafología; ArgentinaFil: Bonvecchi, Virginia B. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología. Edafología; Argentin

Colonial America

The first permanent British settlement in what became the United States was established in 1607, nearly 170 years prior to the American declaration of independence. This chapter examines the economic development of the British North American colonies that became the United States. As it describes, abundant natural resources and scarce labor and capital contributed to the remarkable growth in the size of the colonial economy, and allowed the free white colonial population to enjoy a relatively high standard of living. There was not, however, much improvement over time in living standards. Patterns of factor abundance also played an important role in shaping colonial institutions, encouraging reliance on indentured and enslaved labor as well as the development of representative government. For most of the colonial era, the colonists happily accepted their relationship to Britain. After 1763, however, changes in British policies following the end of the Seven Years War created growing tensions with the colonists and ultimately led to the colonies to declare their independence

Red Nacional de reconocedores de suelos.

Los relevamientos sistemáticos de suelos en Argentina comenzaron en la década de 1960, en el marco del Plan Mapa de Suelos. Dicho plan, desarrollado y liderado por el INTA, dio impulso a la formación de especialistas y a la producción de cartografía de suelos a diferentes escalas. Sin embargo, a partir del año 2000 las actividades se redujeron notablemente y gran parte de los equipos provinciales formados hasta ese momento se desarticularon. Desde entonces los relevamientos continuaron de manera aislada sólo en aquellas provincias donde se mantuvieron los grupos de trabajo. Este hecho condujo a que actualmente diferentes regiones del país no cuenten con información acerca de las propiedades y distribución de suelos a una escala adecuada para la toma de decisiones. En este contexto, en el 2018 se crea la Red Nacional de Reconocedores de Suelos (RNRS) que organiza las capacidades técnicas y operativas a nivel nacional para dar pronta respuesta a la creciente demanda de cartografía. Se trata de un equipo interinstitucional e interdisciplinario de especialistas distribuidos por todo el país, que realiza tareas de relevamiento, produce y difunde cartografía básica y utilitaria de suelos, ofrece capacitación y genera espacios de discusión y actualización metodológica. A la fecha, la RNRS ha relevado aproximadamente 760.000 ha en el sur de Córdoba, estimando completar durante el presente año el relevamiento del departamento Río Cuarto. Esta estrategia organizacional permitirá avanzar en el mapeo semidetallado de suelos en nuestro país, estableciendo vinculaciones sinérgicas entre profesionales de diferentes instituciones a fin de fortalecer y potenciar los equipos de trabajo en cada región. El motivo de esta contribución es presentar la RNRS, sus objetivos, avances a la fecha y desafíos a futuro, haciendo una breve revisión del estado actual de los relevamientos a escala semidetallada en nuestro país.Fil: Moretti, Lucas M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; ArgentinaFil: Rodriguez, Darío M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Schulz, Guillermo A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Altamirano D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Amin, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Angelini, Marcos Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Wageningen University. Soil Geography and Landscape group; Holanda. International Soil Reference and Information Centre. World Soil Information; HolandaFil: Babelis, German Claudio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; ArgentinaFil: Becerra, Alejandra Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; ArgentinaFil: Bedendo, Dante Julian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Boldrini, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Bongiovanni, C. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Bozzer, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cabrera, A. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Canale, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Chilano, Y. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cholaky, Carmen. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; ArgentinaFil: Cisneros; José Manuel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Cátedra de Uso y Manejo de Suelos; ArgentinaFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis; ArgentinaFil: Corigliano, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Degioanni, Américo José. Universidad Nacional Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Ecología Agraria; ArgentinaFil: de la Fuente, Juan Carlos Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Escobar, Dardo. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca; ArgentinaFil: Faule, L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Córdoba. ArgentinaFil: Galarza, Carlos Martin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: González, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Holzmann, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Irigoin, Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento Tecnología; ArgentinaFil: Lanfranco, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: León Giacosa, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Matteio, J.P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Márquez, C. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Marzari, R. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Mattalia, M.L. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Morales Poclava, P.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Paladino, Ileana Ruth. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Lomas de Zamora. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Parra, B. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Pérez, M. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Pezzola, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Perucca, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Porcel de Peralta, R. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Renaudeau, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Salustio, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Sapino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Tenti Vuegen, L.M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos. ArgentinaFil: Tosolini, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Vicondo, M.E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. ArgentinaFil: Vizgarra, L.A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimili; ArgentinaFil: Ybarra, D.D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Winschel, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Zamora, E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentin