EFECTOS DE LA VARIACIÓN HIDROLÓGICA SOBRE LA DINÁMICA POBLACIONAL DEL FLAMENCO AUSTRAL (PHOENICOPTERUS CHILENSIS) EN EL SITIO RAMSAR LAGUNA DE LLANCANELO, MENDOZA, ARGENTINA

Resumen ∙ Los humedales conforman hábitats donde el agua cumple un rol fundamental en la estructura de los ecosistemas y en la dinámica de las poblaciones. En el sur de Mendoza (Argentina), la Laguna de Llancanelo constituye un sitio Ramsar de importancia a nivel continental que alberga una gran diversidad de aves, destacándose por su abundancia el Flamenco Austral (Phoenicopterus chilensis). El monitoreo de especies, en el largo plazo, y su vinculación con la variabilidad hidrológica en los humedales resulta esencial para desarrollar mejores estrategias de protección y manejo de la fauna y su entorno. En este trabajo se evalúa la relación entre la abundancia y nidificación del Flamenco Austral con las variaciones en el tamaño de la Laguna de Llancanelo, definido como la superficie del espejo de agua. El tamaño de la laguna se estimó a partir de un índice aplicado a imágenes Landsat, el MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index) desde 1987 a 2016. La información disponible, mediante censos, permitió realizar un análisis de 30 años de datos de abundancia y eventos de cría de Flamencos Australes. Los resultados muestran que la abundancia de flamencos y la superficie del espejo de agua tuvieron una relación positiva y lineal hasta los 80 km2. A partir de este tamaño lagunar, se encontró un punto de quiebre, a partir del cual al aumentar el área del humedal, el número de individuos disminuye significativamente. Por su parte, las colonias de cría se establecen cuando hay mayor abundancia de individuos. El monitoreo a largo plazo puede complementar el manejo de los recursos hídricos del tramo superior de la cuenca y la conservación del Flamenco Austral en la Laguna de Llancanelo. Abstract ∙ Effects of hydrological variation on the population dynamics of Chilean Flamingo (Phoenicopterus chilensis) at the Ramsar site Llancanelo lagoon, Mendoza, Argentina Wetlands are habitats where water plays a fundamental role in the structuring of ecosystems and population dynamics. In the south of Mendoza (Argentina), the Llancanelo lagoon constitutes a Ramsar site of continental importance and hosts a great diversity of birds, the Chilean Flamingo (Phoenicopterus chilensis) being particularly abundant. The monitoring of species, in the long term, and its link with the hydrological variability in wetlands is essential to develop strategies for the protection and management of wildlife and its environment. Here we evaluated the relationship between abundance and breeding of the Chilean Flamingo with the variations of Llancanelo lagoon size, defined as the surface covered by water. The size of the lagoon was estimated from an index applied to Landsat images, the MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index), from 1987 to 2016. The available information allowed a 30-year analysis of data on the abundance of flamingos and breeding events. The results show that breeding colonies are established when there are large concentrations of individuals. The abundance of flamingos and the water surface area have a positive and linear relationship up to a lake size of 80 km2. Beyond this threshold, if the area of the wetland increases, the number of individuals decreases significantly. Long-term monitoring can complement the management of water resources in the upper reaches of the basin and the conservation of Chilean Flamingos in the Llancanelo lagoon

Mortality Prediction of COVID-19 Patients Using Radiomic and Neural Network Features Extracted from a Wide Chest X-ray Sample Size: A Robust Approach for Different Medical Imbalanced Scenarios

Aim: The aim of this study was to develop robust prognostic models for mortality prediction of COVID-19 patients, applicable to different sets of real scenarios, using radiomic and neural network features extracted from chest X-rays (CXRs) with a certified and commercially available software. Methods: 1816 patients from 5 different hospitals in the Province of Reggio Emilia were included in the study. Overall, 201 radiomic features and 16 neural network features were extracted from each COVID-19 patient’s radiography. The initial dataset was balanced to train the classifiers with the same number of dead and survived patients, randomly selected. The pipeline had three main parts: balancing procedure; three-step feature selection; and mortality prediction with radiomic features through three machine learning (ML) classification models: AdaBoost (ADA), Quadratic Discriminant Analysis (QDA) and Random Forest (RF). Five evaluation metrics were computed on the test samples. The performance for death prediction was validated on both a balanced dataset (Case 1) and an imbalanced dataset (Case 2). Results: accuracy (ACC), area under the ROC-curve (AUC) and sensitivity (SENS) for the best classifier were, respectively, 0.72 ± 0.01, 0.82 ± 0.02 and 0.84 ± 0.04 for Case 1 and 0.70 ± 0.04, 0.79 ± 0.03 and 0.76 ± 0.06 for Case 2. These results show that the prediction of COVID-19 mortality is robust in a different set of scenarios. Conclusions: Our large and varied dataset made it possible to train ML algorithms to predict COVID-19 mortality using radiomic and neural network features of CXRs

Soil organic carbon stocks in native forest of Argentina: a useful surrogate for mitigation and conservation planning under climate variability

Background The nationally determined contribution (NDC) presented by Argentina within the framework of the Paris Agreement is aligned with the decisions made in the context of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) on the reduction of emissions derived from deforestation and forest degradation, as well as forest carbon conservation (REDD+). In addition, climate change constitutes one of the greatest threats to forest biodiversity and ecosystem services. However, the soil organic carbon (SOC) stocks of native forests have not been incorporated into the Forest Reference Emission Levels calculations and for conservation planning under climate variability due to a lack of information. The objectives of this study were: (i) to model SOC stocks to 30 cm of native forests at a national scale using climatic, topographic and vegetation as predictor variables, and (ii) to relate SOC stocks with spatial–temporal remotely sensed indices to determine biodiversity conservation concerns due to threats from high inter‑annual climate variability. Methods We used 1040 forest soil samples (0–30 cm) to generate spatially explicit estimates of SOC native forests in Argentina at a spatial resolution of approximately 200 m. We selected 52 potential predictive environmental covariates, which represent key factors for the spatial distribution of SOC. All covariate maps were uploaded to the Google Earth Engine cloud‑based computing platform for subsequent modelling. To determine the biodiversity threats from high inter‑annual climate variability, we employed the spatial–temporal satellite‑derived indices based on Enhanced Vegetation Index (EVI) and land surface temperature (LST) images from Landsat imagery. Results SOC model (0–30 cm depth) prediction accounted for 69% of the variation of this soil property across the whole native forest coverage in Argentina. Total mean SOC stock reached 2.81 Pg C (2.71–2.84 Pg C with a probability of 90%) for a total area of 460,790 km2, where Chaco forests represented 58.4% of total SOC stored, followed by Andean Patagonian forests (16.7%) and Espinal forests (10.0%). SOC stock model was fitted as a function of regional climate, which greatly influenced forest ecosystems, including precipitation (annual mean precipitation and precipitation of warmest quarter) and temperature (day land surface temperature, seasonality, maximum temperature of warmest month, month of maximum temperature, night land surface temperature, and monthly minimum temperature). Biodiversity was influenced by the SOC levels and the forest regions. Conclusions In the framework of the Kyoto Protocol and REDD+, information derived in the present work from the estimate of SOC in native forests can be incorporated into the annual National Inventory Report of Argentina to assist forest management proposals. It also gives insight into how native forests can be more resilient to reduce the impact of biodiversity loss.EEA Santa CruzFil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gaitan, Juan José. Universidad Nacional de Luján. Buenos Aires; Argentina.Fil: Gaitan, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Mastrangelo, Matias Enrique. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Mastrangelo, Matias Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Nosetto, Marcelo Daniel. Universidad Nacional de San Luis. Instituto de Matemática Aplicada San Luis. Grupo de Estudios Ambientales; Argentina.Fil: Nosetto, Marcelo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Villagra, Pablo Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Villagra, Pablo Eugenio. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Balducci, Ezequiel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Yuto; Argentina.Fil: Pinazo, Martín Alcides. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Eclesia, Roxana Paola. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina.Fil: Von Wallis, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Villarino, Sebastián. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Villarino, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Alaggia, Francisco Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Alaggia, Francisco Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gonzalez-Polo, Marina. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.Fil: Gonzalez-Polo, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. INIBIOMA; Argentina.Fil: Manrique, Silvana M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Energía No Convencional. CCT Salta‑Jujuy; Argentina.Fil: Meglioli, Pablo A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Meglioli, Pablo A. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Rodríguez‑Souilla, Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina.Fil: Mónaco, Martín H. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Chaves, Jimena Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina.Fil: Medina, Ariel. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Gasparri, Ignacio. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Gasparri, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Alvarez Arnesi, Eugenio. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina.Fil: Alvarez Arnesi, Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Barral, María Paula. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Barral, María Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Von Müller, Axel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel Argentina.Fil: Pahr, Norberto Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Uribe Echevarría, Josefina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimilí; Argentina.Fil: Fernandez, Pedro Sebastian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famaillá; Argentina.Fil: Fernandez, Pedro Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Morsucci, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Morsucci, Marina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Lopez, Dardo Ruben. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Lopez, Dardo Ruben. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cellini, Juan Manuel. Universidad Nacional de la Plata (UNLP). Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Laboratorio de Investigaciones en Maderas; Argentina.Fil: Alvarez, Leandro M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Alvarez, Leandro M. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Barberis, Ignacio Martín. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Barberis, Ignacio Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Colomb, Hernán Pablo. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Colomb, Hernán. Administración de Parques Nacionales (APN). Parque Nacional Los Alerces; Argentina.Fil: La Manna, Ludmila. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Centro de Estudios Ambientales Integrados (CEAI); Argentina.Fil: La Manna, Ludmila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Barbaro, Sebastian Ernesto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentina.Fil: Blundo, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Blundo, Cecilia. Universidad Nacional de Tucumán. Tucumán; Argentina.Fil: Sirimarco, Marina Ximena. Universidad Nacional de Mar del Plata. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales (GEAP); Argentina.Fil: Sirimarco, Marina Ximena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cavallero, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Zalazar, Gualberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Zalazar, Gualberto. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Martínez Pastur, Guillermo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina

Uniqueness in Weighted Lebesgue Spaces for an Elliptic Equation with Drift on Manifolds

We investigate the uniqueness, in suitable weighted Lebesgue spaces, of solutions to a class of elliptic equations with a drift posed on a complete, noncompact, Riemannian manifold M of infinite volume and dimension N≥ 2 . Furthermore, in the special case of a model manifold with polynomial volume growth, we show that the conditions on the drift term are sharp

Surficial geology and geomorphology of Central Sauceda Valley, Barry M. Goldwater Air Force Range, Maricopa County, Arizona

This report summarizes the surficial geology and geomorphology of the central Sauceda Valley, on the East Tactical Range of the Barry M. Goldwater Air Force Range (Figure 1). The purpose of these investigations was to describe the general geologic and geomorphic framework for an archaeological survey of the central Sauceda Valley that was conducted for the Air Force by SWCA, Inc, and Arcadis Geraghty and Miller (Lyon, 2000). A 1:24,000-scale map showing the surficial geology of the survey area is included with this report (Plate 1). Interpretation of aerial photographs was done primarily by K. Demsey, with field checking and final mapping by A. Meglioli of Geraghty and Miller, with field assistance from P. Pearthree. Map compilation and final map preparation was done by T. Biggs. (12 pages)Documents in the AZGS Document Repository collection are made available by the Arizona Geological Survey (AZGS) and the University Libraries at the University of Arizona. For more information about items in this collection, please contact [email protected]

Integrating cervical cancer screening and preventive therapy into reproductive health networks: Notes for the field

Background: The Cervical Cancer Screening and Preventative Therapy (CCS&PT) partnership brings together Marie Stopes International, Population Services International, the International Planned Parenthood Federation, and Society for Family Health to integrate CCS&PT services into existing Reproductive Health Networks (RHNs). The partnership intends to rapidly scale up CCS&PT services through existing infrastructure in some of Africa’s most underserved communities. Since 2012, the partnership has been delivering CCS&PT services in Nigeria, Kenya, Tanzania and Uganda.Objective: To measure the increase, between November 2012 and April 2015, in (a) cervical cancer screening services provided and (b) cryotherapy delivered to eligible clients who tested positive for pre-cancerous lesions of the cervix.Methods: Services are provided using varied models and channels. Screening is targeted at women aged 30–49 years. Data were collected through routine management information systems, which include information on client demographics, service use, first time screening status, HIV status, and screening results.Results: From November 2012 to April 2015, the CCS&PT partnership provided 911,501screenings and 7,234 treatments. Uptake of quarterly screenings and treatments have showed an increasing trend, though fewer treatments were delivered than anticipated. The loss to follow up has decreased steadily since the beginning of the project from 87% to 35%.Discussion: The partnership has rapidly scaled-up screening services, but increasing preventive treatments has proven more challenging. Substantial progress has been made in creating institutional capacity, establishing protocols, developing training materials, conducting provider training and embedding CCS&PT services within our respective RHNs. This process has also produced greater awareness of CCS&PT services among clients and in their communities. Improving quality of service provision, referral linkages and referral tracking are priority areas for improvement.Conclusion: Sustained integration of CCS&PT services has been more complex than originally anticipated, and requires adaptation and continual strengthening of systems. The lessons learnt are useful for new or expanding CCS&PT programmes in Africa and other regions.Keywords: Cervical cancer, Reproductive health, Integration, Visual inspection with acetic acid screening, Cryotherap

Regulación de la partición del agua en zonas áridas y sus consecuencias en la productividad del ecosistema y disponibilidad de agua para los habitantes

La posibilidad de ocupación de las regiones áridas por las poblaciones humanas depende de la disponibilidad de agua para consumo propio y del ganado, y del aprovechamiento activo o pasivo del agua para la producción de alimentos y otros recursos. Por lo tanto, la utilización de las distintas fuentes de agua es determinante de la calidad de vida de los habitantes del desierto. Uno de las ideas centrales en ecología de zonas áridas es que el agua de las precipitaciones, principal factor limitante, es utilizada en su totalidad por la vegetación evitando el drenaje profundo y el escurrimiento. De esta forma, la vegetación ejerce un papel importante sobre los flujos de entrada y salida de agua en el sistema, por lo que cambios en la cobertura vegetal causada por disturbios puede alterar la relación hidrología-suelo-vegetación con consecuencias ecosistémicas poco exploradas que pueden alterar la provisión de servicios hídricos a distintas escalas. En esta revisión, se analizan la fuentes de agua en los desiertos y las respuestas ecológicas de la vegetación, se determinan mecanismos de utilización de agua por distintas formas de vida y se analizan las consecuencias sobre la productividad, se evalúa la importancia de la vegetación sobre la regulación de la partición del agua a distintas escalas, y se discute las consecuencias de los cambios climáticos y del uso del suelo en la distribución espacio temporal del agua y en la provisión de servicios ecosistémicos vinculados al agua y la calidad de vida de los habitantes. El análisis está focalizado en los ecosistemas áridos - semiáridos del Monte Central de Argentina, aunque se discute con ejemplos de otras regiones. Se concluye que la regulación que ejerce la vegetación sobre el ciclo hidrológico es determinante de la provisión de servicios hídricos y de la productividad del sistema tanto a escala local, dentro de una unidad de paisaje, como a escala regional, a través del vínculo superficial o subterráneo entre distintas zonas de la scuencas