Bosque cementerio de Pomasqui

Este trabajo de titulación se basa en el estudio del crecimiento poblacional de Pomasqui en contraposición del estado actual de su cementerio el cual se encuentra cerca de llenar toda su capacidad; además se presenta el planteamiento teórico-arquitectónico cómo postura de resolución con una proyección de 20 años al futuro partiendo del año 2014. En el primer capítulo se desarrolla un estudio sobre la incidencia de la muerte sobre la sociedad y a su vez como esta genera espacios físicos como un medio de relación entre los muertos y los vivos, en los cuales estos últimos poseen varios procesos como la preparación, el encuentro y la despedida, por lo cual se analiza estas etapas para que el espacio forme una conexión más profundad entre estos y no se convierta meramente en un lugar de entierro. A continuación, en el capítulo dos se analizará referentes arquitectónicos los cuales poseen características o simbolismo que permiten generar sensaciones de vinculación entre la vida y la muerte, además de otros que posean una similitud con las condicionantes del lugar, de tal modo que se puede determinar ciertas características para la propuesta. En el capítulo tres se desarrolla el estudio de las necesidades de los usuarios, el estado actual del sector, accesibilidad, topografía, infraestructura existente, características naturales de la zona, visuales, relaciones con el entorno y las normativas para un cementerio, de modo que permitan conocer previamente condicionantes e ideas base de relaciones con el entorno antes de iniciar con el diseño del proyecto. Finalmente, en el capítulo cuatro se desarrollara el partido arquitectónico junto con las intenciones y estrategias de diseño, para posteriormente generar las relaciones entre la programatica y los usuarios, finalmente se estudiara las relaciones espaciales a través de planimetrías, secciones, alzados y perspectivas de tal modo que nos permita comprender de una mejor manera la propuesta arquitectónica que se le dio al nuevo cementerio de Pomasqui

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost