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.

Quality of catfish meat Leiarius marmoratus during frozen storage

The objective of this research is to establish the variation of the physicochemical, microbiological and sensory properties of vacuum packed fillets of catfish Leiarius marmoratus from wild and farmed, after 120 days of storage at -18 °C. It was observed that the meat from the two sources presents protein content between 19.8±0.2 and 20±1.1% and lipid content between 1.5±0.3 and 4.6±0.3%. The maximum values of aerobic mesophilic and total coliforms were 5.2±0.1 log cfu/g and 9±2 NMP/g, respectively, with significant variation (p 0.05) during storage. These results infer that catfish meat obtained from wild and farmed under the evaluated storage conditions have a shelf life greater than 120 days.O objetivo foi estabelecer a variação das propriedades físico - químicas microbiológicas e sensoriais dos filetes do yaque Leiarius marmoratus, selvagens e de criação, embaladas a vácuo e armazenadas por 120 dias a -18 °C. Observou-se que a carne das duas fontes apresenta conteúdos de proteína entre 19.8 ± 0.2 e 20 ± 1.1 % e 20 ± 1.1 % e de lipídeos entre 1.5 ± 0.3 y 4.6 ± 0.3 %. Os valores máximos de coliformes e mesófilos aeróbios totais foram de 9 ± 2 NMP/g e 5.2 ± 0.1 log ufc/g, respectivamente; variando significantemente no tempo (p 0.05) durante o armazenamento. Estes resultados permitem inferir que a carne de yaques silvestres e de criação, sob as condições de armazenamento avaliadas podem ter uma vida util superior aos 120 dias.El objetivo fue establecer la variación de las propiedades fisicoquímicas, microbiológicas y sensoriales de filetes de yaque Leiarius marmoratus, silvestres y de cultivo, empacados al vacío y almacenados durante 120 días a -18 º C. Se observó que la carne de las dos fuentes, presenta contenidos de proteína entre 19.8 ± 0.2 y 20 ± 1.1 % y de lípidos entre 1.5 ± 0.3 y 4.6 ± 0.3 %. Los valores máximos de coliformes y mesófilos aerobios totales fueron de9±2 NMP/g y 5.2 ± 0.1 log ufc/g, respectivamente; variando significativamente (p0.05) durante el almacenamiento. Estos resultados permiten inferir que la carne de yaque silvestre y de cultivo, bajo las condiciones de almacenamiento evaluadas, pueden tener una vida útil superior a 120 días

Comparative pathology of neoplasms in wild carnivores

Han sido observados diferentes tipos de neoplasias en distintas especies de animales, las cuales pueden agruparse según el tejido de origen y su grado de malignidad. Pueden ser de origen epitelial, mesenquimal, de células redondas o de células productoras de pigmentos. De acuerdo con el grado de malignidad, se clasifican como benignas y malignas. Los carnívoros constituyen un orden perteneciente al reino animal, dentro del cual se encuentran varias familias. Según la interacción que tengan con el medio ambiente y la exposición a agentes contaminantes, virus y situaciones estresantes, algunos individuos de ciertas familias pueden desarrollar un tipo de neoplasia. Tanto en félidos como cánidos, se han encontrado mayor incidencia de neoplasias de tipo epitelial involucrando el sistema tegumentario; en pinnípedos el sistema mayormente afectado es el tracto reproductivo. Existen pocos reportes de neoplasias en prociónidos y mustélidos, lo que puede sugerir una mayor resistencia genética a la presentación de neoplasias por parte de estas familias, o a una exposición menor a cancerígenos.El propósito de esta revisión es conocer las neoplasias más frecuentes en especies salvajes, ya que estas sirven como centinelas del ecosistema y ayudan a determinar posibles contaminantes carcinogénicos en el ambiente. Conociendo el grado de similitud en la génesis y progresión tumoral en humanos, con relación a la vida salvaje genera oportunidades de tratamiento y conservación y pueden servir como centinelas efectivos para problemas de salud pública. Además, su importancia en favorecer y fortalecer mecanismos encaminados para la salud y conservación de especies silvestres, ya que pueden ser mermadas considerablemente a causa de este tipo de enfermedades.Different types of neoplasia have been observed in different species of animals. Neoplams are divided by the tissue of ori­gin and its degree of malignancy. They may be of epithelial, mesenchymal origin, of round cells and of pigment-producing cells. According to the degree of malignancy, they are classified as benign and malignant. Carnivores constitute an order belonging to the animal kingdom, within which are several families. Depending on the interaction they have with the envi­ronment and exposure to pollutants, viruses and stressful situations, some individuals from a different family may develop a neoplasia. In both felids and canids, we have found a higher incidence of epithelial neoplams involving the integumentary system. In pinnipeds, the system most affected is the reproductive tract. There are few reports of neoplasms in procyonidae and mustelids, which may suggest a greater genetic resistance to the presentation of neoplams, or to a lesser carcinogenic exposure. The main purpose of this article is to identify the neoplasias in wild species, since these serve as sentinels of the ecosystem and help to determine possible carcinogenic pollutants in the environment. Knowing the degree of similarity in the genesis and tumor progression in humans, in relation to the wild life generates opportunities of treatment and conservation. They can serve as effective sentinels for public health problems. In addition, it is important in favoring and strengthening mecha­nisms directed to the health and conservation of wild species, since they can be reduced considerably because of this type of diseases

Patología comparada de neoplasias en carnívoros salvajes

Han sido observados diferentes tipos de neoplasias en distintas especies de animales, las cuales pueden agruparse según el tejido de origen y su grado de malignidad. Pueden ser de origen epitelial, mesenquimal, de células redondas o de células productoras de pigmentos. De acuerdo con el grado de malignidad, se clasifican como benignas y malignas. Los carnívoros constituyen un orden perteneciente al reino animal, dentro del cual se encuentran varias familias. Según la interacción que tengan con el medio ambiente y la exposición a agentes contaminantes, virus y situaciones estresantes, algunos individuos de ciertas familias pueden desarrollar un tipo de neoplasia. Tanto en félidos como cánidos, se han encontrado mayor incidencia de neoplasias de tipo epitelial involucrando el sistema tegumentario; en pinnípedos el sistema mayormente afectado es el tracto reproductivo. Existen pocos reportes de neoplasias en prociónidos y mustélidos, lo que puede sugerir una mayor resistencia genética a la presentación de neoplasias por parte de estas familias, o a una exposición menor a cancerígenos.El propósito de esta revisión es conocer las neoplasias más frecuentes en especies salvajes, ya que estas sirven como centinelas del ecosistema y ayudan a determinar posibles contaminantes carcinogénicos en el ambiente. Conociendo el grado de similitud en la génesis y progresión tumoral en humanos, con relación a la vida salvaje genera oportunidades de tratamiento y conservación y pueden servir como centinelas efectivos para problemas de salud pública. Además, su importancia en favorecer y fortalecer mecanismos encaminados para la salud y conservación de especies silvestres, ya que pueden ser mermadas considerablemente a causa de este tipo de enfermedades.Different types of neoplasia have been observed in different species of animals. Neoplams are divided by the tissue of ori­gin and its degree of malignancy. They may be of epithelial, mesenchymal origin, of round cells and of pigment-producing cells. According to the degree of malignancy, they are classified as benign and malignant. Carnivores constitute an order belonging to the animal kingdom, within which are several families. Depending on the interaction they have with the envi­ronment and exposure to pollutants, viruses and stressful situations, some individuals from a different family may develop a neoplasia. In both felids and canids, we have found a higher incidence of epithelial neoplams involving the integumentary system. In pinnipeds, the system most affected is the reproductive tract. There are few reports of neoplasms in procyonidae and mustelids, which may suggest a greater genetic resistance to the presentation of neoplams, or to a lesser carcinogenic exposure. The main purpose of this article is to identify the neoplasias in wild species, since these serve as sentinels of the ecosystem and help to determine possible carcinogenic pollutants in the environment. Knowing the degree of similarity in the genesis and tumor progression in humans, in relation to the wild life generates opportunities of treatment and conservation. They can serve as effective sentinels for public health problems. In addition, it is important in favoring and strengthening mecha­nisms directed to the health and conservation of wild species, since they can be reduced considerably because of this type of diseases

Patología comparada de neoplasias en carnívoros salvajes

Abstract Different types of neoplasia have been observed in different species of animals. Neoplams are divided by the tissue of origin and its degree of malignancy. They may be of epithelial, mesenchymal origin, of round cells and of pigment-producing cells. According to the degree of malignancy, they are classified as benign and malignant. Carnivores constitute an order belonging to the animal kingdom, within which are several families. Depending on the interaction they have with the environment and exposure to pollutants, viruses and stressful situations, some individuals from a different family may develop a neoplasia. In both felids and canids, we have found a higher incidence of epithelial neoplams involving the integumentary system. In pinnipeds, the system most affected is the reproductive tract. There are few reports of neoplasms in procyonidae and mustelids, which may suggest a greater genetic resistance to the presentation of neoplams, or to a lesser carcinogenic exposure. The main purpose of this article is to identify the neoplasias in wild species, since these serve as sentinels of the ecosystem and help to determine possible carcinogenic pollutants in the environment. Knowing the degree of similarity in the genesis and tumor progression in humans, in relation to the wild life generates opportunities of treatment and conservation. They can serve as effective sentinels for public health problems. In addition, it is important in favoring and strengthening mechanisms directed to the health and conservation of wild species, since they can be reduced considerably because of this type of diseases.Resumo Têm sido observadas diferentes tipos de neoplasias en distintas especies de animáis. As que se dividem segundo o tecido de origem e seu grau de malignidades. Podem ser de origem epitelial, mesenquimal, de células redondas e de células produtoras de pigmentos. De acordo ao grau de malignidade, classificam-se como benignas e malignas. Os carnívoros, constituem uma ordem pertencente ao reino animal, dentro do qual encontram-se várias famílias. Segundo a interação que tenham com o médio ambiente e a exposição a agentes contaminantes, vírus e situações estressantes, alguns indivíduos de certa família podem desenvolver um tipo de neoplasia. Tanto em félidos e canídeos, tem-se encontrado maior incidência de neoplasias de tipo epitelial involucrando o sistema tegumentário; em pinípedos o sistema maiormente afetado é o trato reprodutivo. Existem poucos reportes de neoplasias em prociónidos e mustélidos, o que pode dar sugestão de uma maior resistência genética à apresentação de neoplasias por parte destes animais, ou a uma exposição menor a cancerígenos. O propósito principal deste artigo, é conhecer as neoplasias em espécies selvagens, já que estas servem como sentinelas do ecossistema e ajudam a determinar possíveis contaminantes carcinogênicos no médio ambiente. Conhecendo o grau de similitude na génesis e progressão tumoral em humanos, com relação à vida selvagem gera oportunidades de tratamento e conservação. Podem server como sentinelas efetivas para problemas de saúde pública. Além disso, sua importância em favorecer e fortalecer mecanismos encaminhados para a saúde e conservação de espécies silvestres, já que podem ser mermadas consideravelmente a causa deste tipo de enfermedades.Resumen Han sido observados diferentes tipos de neoplasias en distintas especies de animales, las cuales pueden agruparse según el tejido de origen y su grado de malignidad. Pueden ser de origen epitelial, mesenquimal, de células redondas o de células productoras de pigmentos. De acuerdo con el grado de malignidad, se clasifican como benignas y malignas. Los carnívoros constituyen un orden perteneciente al reino animal, dentro del cual se encuentran varias familias. Según la interacción que tengan con el medio ambiente y la exposición a agentes contaminantes, virus y situaciones estresantes, algunos individuos de ciertas familias pueden desarrollar un tipo de neoplasia. Tanto en félidos como cánidos, se han encontrado mayor incidencia de neoplasias de tipo epitelial involucrando el sistema tegumentario; en pinnípedos el sistema mayormente afectado es el tracto reproductivo. Existen pocos reportes de neoplasias en prociónidos y mustélidos, lo que puede sugerir una mayor resistencia genética a la presentación de neoplasias por parte de estas familias, o a una exposición menor a cancerígenos. El propósito de esta revisión es conocer las neoplasias más frecuentes en especies salvajes, ya que estas sirven como centinelas del ecosistema y ayudan a determinar posibles contaminantes carcinogénicos en el ambiente. Conociendo el grado de similitud en la génesis y progresión tumoral en humanos, con relación a la vida salvaje genera oportunidades de tratamiento y conservación y pueden servir como centinelas efectivos para problemas de salud pública. Además, su importancia en favorecer y fortalecer mecanismos encaminados para la salud y conservación de especies silvestres, ya que pueden ser mermadas considerablemente a causa de este tipo de enfermedades

Caracterización nutricional de filetes de bagre yaque (Leiarius marmoratus) procedentes de extracción natural y cultivo

La introducción de especies nativas a los sistemas acuícolas requiere del conocimiento de su valor nutricional bajo las condiciones particulares de manejo utilizadas. El objetivo de este trabajo fue determinar la composición proximal y el perfil de ácidos grasos de filetes de bagre Yaque (Leiarius marmoratus) procedentes de extracción natural (EN) y de cultivo, almacenados durante 120 días bajo condiciones de congelación (-18°C). Los filetes de EN presentaron alto contenido de proteína (19,8±0,2%) y de lípidos (4,6±0,3%); de igual forma, presentaron 47,0±0,3% de ácidos grasos saturados (SFA), 46,5±0,5% de ácidos grasos monoinsaturados (MUFA) y 4,7±0,5% de ácidos grasos polinsaturados (PUFA), valores que variaron significativamente (p<0,05) durante el tiempo de almacenamiento. El índice aterogénico (IA) y el índice de trombogenicidad (IT) fueron de 1,6±0,02 y 0,9±0,01, respectivamente. Por otra parte, los filetes procedentes de animales de cultivo presentaron alto contenido de proteína (20,0±1,1%) y bajo contenido de lípidos (1,5±0,3%), con 39,5±0,5% de SFA, 33,2±1,5 de MUFA y 23,9±1,6 de PUFA, valores que no presentaron variación estadística significativa (p>0,05) a lo largo del periodo de almacenamiento. El IA y el IT fueron de 1,3±0,02 y 0,7±0,03, respectivamente. De igual forma, las dos procedencias presentaron importantes contenidos de EPA y DHA. Con base en los anteriores resultados puede inferirse que los filetes de Yaque son de buena calidad nutricional, si se comparan con la de otros bagres comerciales

Methodology for determination of plasma cortisol in fish using competitive enzyme-linked immunosorbent assay (elisa)

Objective. To determine plasma cortisol procedure in fish using competitive enzymelinked immunosorbent assay (ELISA). Materials and methods. Two plasma samples of juveniles rainbow trout Oncorhynchus mykiss were analized by using ELISA human kit for cortisol assay. For standard curve calibration seven standard solutions of cortisol in human plasma (0, 20, 50, 100, 200, 400 and 800 ng.ml-1) were used. For the recovery test 50, 100 and 200 ng.ml-1 standard solutions of cortisol were used; for the linearity test four dilutions of the fish plasma samples (1/2, 1/4, 1/8 and 1/16) were prepared. To each well fish plasma samples and standard solutions were added and its content were conjugated to peroxidase and subsequently enzyme substrate was added. The enzymatic reaction was stopped by addition of phosphoric acid 0.5 M and the absorbance was read at 450 nm. The accuracy of the pipetting procedure was assessed previously. The recovery and linearity percentages, the standard curve and parallelism were determined. Results. The standard curve showed a high correlation coefficient (r2 = 0.998). The cortisol concentration of two samples fluctuated between 64 and 72 ng.ml-1. Only the 200 ng.ml-1 standard solution showed a recovery percentage superior to 80%; in contrast, in 50 and 100 ng.ml-1 the recovery percentage fluctuated between 52 and 71%. In the dilution of 1/2 to 1/8 were observed a good linearity (86 to 168%); the samples showed parallelism with the standard curve. Conclusions. The use of human plasma cortisol for ELISA procedure is an accuracy and efficiency test for fish cortisol plasma determination.Objetivo. Describir el procedimiento para determinar cortisol plasmático en peces, utilizando la prueba de inmunoensayo enzimático (ELISA). Materiales y métodos. Dos muestras de plasma de trucha arco iris Oncorhynchus mykiss fueron analizadas empleando un kit de ELISA desarrollado para humanos. Siete soluciones estándar conteniendo 0, 20, 50, 100, 200, 400 y 800 ng.ml-1 de cortisol fueron usadas para construir una curva de calibración. Para la prueba de recuperación se emplearon las soluciones estándar de 50, 100 y 200 ng.ml-1; finalmente, para la prueba de linealidad se prepararon cuatro diluciones de las muestras de plasma, así: 1/2, 1/4, 1/8 y 1/16. A cada pozo de la placa se adicionaron tanto las muestras de plasma como las soluciones estándar, las cuales fueron conjugadas con peroxidasa y posteriormente se adicionó el substrato de la enzima. Esta reacción enzimática se detuvo por medio de la adición de ácido fosfórico (0.5 M) y posteriormente, la absorbancia fue medida a 450 nm. La precisión del procedimiento de pipetaje fue evaluado previo a la prueba. El porcentaje de recuperación y de linealidad, así como la curva de calibración y de paralelismo fueron determinadas. Resultados. La curva estándar mostró un alto coeficiente de correlación (r2 = 0.998). La concentración de cortisol en las dos muestras de plasma fluctuó entre 64 y 72 ng.ml-1. Sólo la solución estándar de 200 ng.ml-1 mostró un porcentaje de recuperación superior al 80%; en contraste, en las soluciones estándar de 50 y 100 ng.ml-1 el porcentaje de recuperación fluctuó entre 52 y 71%. En las diluciones de 1/2 y 1/8 se observó un buen porcentaje de linealidad (86 a 168%). Finalmente, las muestras mostraron cierto grado de paralelismo con la curva estándar. Conclusiones. El uso de la prueba de ELISA para determinar cortisol plasmático en humanos, es confiable y eficiente para la cuantificación de cortisol plasmático en peces

Caracterización nutricional de filetes de bagre yaque (Leiarius marmoratus) procedentes de extracción natural y cultivo

Título en ingles: Nutritional characterisation of filetes of bagre yaque (Leiarius marmoratus) pertinent of natural extraction and cropTítulo en portugués: Caracterização nutricional de filetes de bagre yaque (Leiarius marmoratus) procedente de extração natural e cultivoResumen: La introducción de especies nativas a los sistemas acuícolas requiere del conocimiento de su valor nutricional bajo las condiciones particulares de manejo utilizadas. El objetivo de este trabajo fue determinar la composición proximal y el perfil de ácidos grasos de filetes de bagre Yaque (Leiarius marmoratus) procedentes de extracción natural (EN) y de cultivo, almacenados durante 120 días bajo condiciones de congelación (-18°C). Los filetes de EN presentaron alto contenido de proteína (19,8±0,2%) y de lípidos (4,6±0,3%); de igual forma, presentaron 47,0±0,3% de ácidos grasos saturados (SFA), 46,5±0,5% de ácidos grasos monoinsaturados (MUFA) y 4,7±0,5% de ácidos grasos polinsaturados (PUFA), valores que variaron significativamente (p&amp;lt;0,05) durante el tiempo de almacenamiento. El índice aterogénico (IA) y el índice de trombogenicidad (IT) fueron de 1,6±0,02 y 0,9±0,01, respectivamente. Por otra parte, los filetes procedentes de animales de cultivo presentaron alto contenido de proteína (20,0±1,1%) y bajo contenido de lípidos (1,5±0,3%), con 39,5±0,5% de SFA, 33,2±1,5 de MUFA y 23,9±1,6 de PUFA, valores que no presentaron variación estadística significativa (p&amp;gt;0,05) a lo largo del periodo de almacenamiento. El IA y el IT fueron de 1,3±0,02 y 0,7±0,03, respectivamente. De igual forma, las dos procedencias presentaron importantes contenidos de EPA y DHA. Con base en los anteriores resultados puede inferirse que los filetes de Yaque son de buena calidad nutricional, si se comparan con la de otros bagres comerciales.Palabras clave: almacenamiento; composición proximal; perfil lipídico; índice aterogénico; índice de trombogenicidad.Key words: storage; proximate composition; lipid profile; atherogenic index;  index of thrombogenicity.Título en ingles: Nutritional characterisation of filetes of bagre yaque (Leiarius marmoratus) pertinent of natural extraction and cropTítulo en portugués: Caracterização nutricional de filetes de bagre yaque (Leiarius marmoratus) procedente de extração natural e cultivoResumen: La introducción de especies nativas a los sistemas acuícolas requiere del conocimiento de su valor nutricional bajo las condiciones particulares de manejo utilizadas. El objetivo de este trabajo fue determinar la composición proximal y el perfil de ácidos grasos de filetes de bagre Yaque (Leiarius marmoratus) procedentes de extracción natural (EN) y de cultivo, almacenados durante 120 días bajo condiciones de congelación (-18°C). Los filetes de EN presentaron alto contenido de proteína (19,8±0,2%) y de lípidos (4,6±0,3%); de igual forma, presentaron 47,0±0,3% de ácidos grasos saturados (SFA), 46,5±0,5% de ácidos grasos monoinsaturados (MUFA) y 4,7±0,5% de ácidos grasos polinsaturados (PUFA), valores que variaron significativamente (p&amp;lt;0,05) durante el tiempo de almacenamiento. El índice aterogénico (IA) y el índice de trombogenicidad (IT) fueron de 1,6±0,02 y 0,9±0,01, respectivamente. Por otra parte, los filetes procedentes de animales de cultivo presentaron alto contenido de proteína (20,0±1,1%) y bajo contenido de lípidos (1,5±0,3%), con 39,5±0,5% de SFA, 33,2±1,5 de MUFA y 23,9±1,6 de PUFA, valores que no presentaron variación estadística significativa (p&amp;gt;0,05) a lo largo del periodo de almacenamiento. El IA y el IT fueron de 1,3±0,02 y 0,7±0,03, respectivamente. De igual forma, las dos procedencias presentaron importantes contenidos de EPA y DHA. Con base en los anteriores resultados puede inferirse que los filetes de Yaque son de buena calidad nutricional, si se comparan con la de otros bagres comerciales.Palabras clave: almacenamiento; composición proximal; perfil lipídico; índice aterogénico; índice de trombogenicidad.Key words: storage; proximate composition; lipid profile; atherogenic index;  index of thrombogenicity

Variación de la calidad del agua y morbilidad durante el proceso de captura y post captura de dos especies de loricáridos comercializados en Acacias (Meta) Colombia

An assessment was made of traditional fishing activity in the town of Acacias in the Meta department, emphasising capturing the suckermouth catfish or common pleco (Hipostomus plecostomus) and Clown pleco/Ringlet pleco/L104/L162/LDA22 (Panaque maccus), two species of the loricariids from the Colombian Orinoco region. They have been traditionally captured and sold as ornamental fish for over 40 years, meaning that captured individuals� morbidity and mortality rates are not registered due to the informality of such fishing. The present work was thus intended to determine the effects of capture and post-capture on the fishes� health, assessing river water quality and every phase of the fishing traditionally used in the area, including a complete hydrological cycle (February 2008-January 2009) in the Acacias, Orotoy and Guamal rivers. Temperature, pH, dissolved oxygen, conductivity, ammonia, nitrites and water hardness were monitored from capture until 96 h post-capture. It was noted that the variables having the highest coefficients of variation were ammonium (2.9 ± 3.2 mg L-1), dissolved oxygen (3.2 ± 2.3 mg L-1) and conductivity (74.9 ± 41.5 ms), significantly (p<0.01) affecting the survival and health of fish which were caught. Lack of acclimatising the fish and their improper handling during collection and transport were identified as being the most critical factors associated with high morbidity (10 %) and mortality (9.5 %). There were significant (p>0.05) changes in body condition and colouring during the 96 h sampling period. The results lead to recommending the need for management protocols aimed at improving fish capture procedures and conditions to ensure the fishes� adaptation and improve their survival in captivity.Se realizo un diagnostico de la actividad pesquera artesanal en el municipio de Acacias-Meta, con enfasis en la captura de hipostomo (Hipostomus plecostomus) y cucha pina (Panaque maccus), dos especies de loricaridos de la Orinoquia Colombiana que desde hace mas de 40 anos han sido capturados de manera artesanal y comercializados como peces ornamentales. En este proceso, los individuos capturados presentan tasas de morbilidad y mortalidad que no son registradas, debido a la informalidad de la actividad pesquera, por lo que se pretende determinar los efectos de los procesos de captura y post captura sobre la sobrevivencia de los peces y relacionandola con la calidad del agua en el rio y en cada una de las fases de la faena de pesca, abarcando un ciclo hidrologico completo (Febrero 2008-Enero 2009) en los rios Acacias, Guamal y Orotoy. Desde la captura y hasta las 96 h post captura, se monitoreo temperatura, pH, oxigeno disuelto, conductividad, amonio, nitritos y la dureza del agua. Se observo que las variables con mayores coeficientes de variacion fueron la concentracion de amonio (2.9 �} 3.2 mg/l), de oxigeno disuelto (3.2 �} 2.3 mg/l) y la conductividad (74.9 �} 41.5 �Ês), las cuales incidieron de manera significativa (P<0.01) sobre la sobrevivencia y calidad de los peces capturados. Adicionalmente, la falta de aclimatacion y el manejo inapropiado durante el acopio y el transporte, se identificaron como los factores mas criticos asociados con los altos indices de morbilidad (10 %) y mortalidad (9.5 %). No fueron significativos (P>0.05) los cambios de condicion corporal y de coloracion durante las 96 h de muestreo. Los resultados permiten recomendar la necesidad de aplicar protocolos de manejo orientados a mejorar los procedimientos y condiciones del proceso de captura, que permitan la adaptacion de los peces y mejorar su sobrevivencia en cautiverio

Efecto del peso corporal sobre el consumo de oxígeno en yamú (Brycon amazonicus Spix & Agassiz 1829): reporte preliminar

Con el propósito de evaluar los efectos del peso corporal sobre el consumo de oxígeno en yamú (Brycon amazonicus), ejemplares de 100, 200, 400, 800 y 1600 g de peso corporal fueron alojados en un respirómetro de 172 L de capacidad y registrado el consumo de oxígeno cada cinco minutos durante dos a cuatro horas, utilizando una sonda multiparamétrica YSI 556. La temperatura del agua se mantuvo a 28 ± 1 °C. Los resultados mostraron una relación inversa entre la tasa de consumo de oxígeno y el peso corporal, ya que los animales de menor talla registraron un mayor consumo de oxígeno por unidad de peso que aquellos de pesos superiores. Esta relación generó la siguiente ecuación de regresión: Y= 583.7 - 64.9 Ln(X), donde Y es el consumo de oxígeno en mg/kg/h y Ln(X) el logaritmo natural del peso corporal expresado en gramos (r2= 0.92, n= 5)