Comportamiento de patrones de tomate frente a la patogenicidad de Fusarium oxysporum f. sp. radicis-lycopersici

La fusariosis del cuello y de las raíces del tomate ("mancha chocolate"), causada por el hongo F. o. f. sp. radicis-lycopersici, es una micosis cada vez más extendida en los cultivos de tomate de las provincias de Almería y Granada. Su gravedad es alta, llegando a alcanzar al 78% de las plantas en algún invernadero con cultivo sobre fibra de coco. Ante esta situación, se estimó necesario evaluar la resistencia de patrones utilizados para injertar variedades de tomate. Así, 16 patrones fueron valorados frente a una cepa muy patógena del hongo. Los patrones fueron:CLXTPG01, AR9704, AR97015, AR97009, Morgan, Spirit, Herman, Armstrong, Arnold, Big Power, Emperador, 61-071, Montezuma, Beaufort, Multifort, Maxifort, Tovi Star y Alegro. Dos ensayos sobre plantas en estado de 6-8 hojas verdaderas bien formadas, mostraron que todos los patrones expresaron una resistencia completa, exceptuando los denominados CLXTPG01 y AR97015. Entendemos que esta información es necesaria debidio a la escasa disponibilidad.

La importancia de usar una muestra de calentamiento para estudiar la respuesta emocional del consumidor.

El objetivo de este trabajo es evaluar la influencia de la utilización de una muestra de calentamiento sobre la respuesta emocional del consumidor. Para el estudio de la respuesta emocional del consumidor se ha traducido al español el léxico propuesto por King y Meiselman (2010) y se ha aplicado el método EsSense Profile propuesto por dichos autores, con un total de 38 términos. La prueba ha sido realizada por 69 consumidores sobre dos marcas de chocolate distintas. El orden de presentación se equilibró de forma que cada producto apareciese el mismo número de veces en la primera posición. Después de probar un producto, los consumidores evaluaban primero su aceptación mediante la escala hedónica de 9 puntos. Luego, describían cómo se sentían, puntuando cada uno de los sentimientos de la lista en una escala de 5 puntos desde “nada en absoluto” hasta “muchísimo”. Se observaron diferencias estadísticamente significativas en la respuesta del consumidor en función de la posición del producto. Tanto para la evaluación hedónica como para algunas emociones, la muestra evaluada en primer lugar presenta una puntuación más extrema que la otra, independientemente de cuál de las dos muestras se presente primero. Este estudio demuestra la importancia de usar una muestra de calentamiento en ese tipo de experimento para evitar el sesgo debido al orden de presentación. Además se comprueba que el método EsSense Profile se puede adaptar al español para describir la respuesta emocional de los consumidores.

Internet of things virtualization and identity management via fiware generic enablers

La iniciativa FIWARE ofrece un conjunto de APIs potentes que proporcionan la base para una innovación rápida y eficiente en el Internet del Futuro. Estas APIs son clave en el desarrollo de aplicaciones que usan tecnologías muy recientes e innovadoras, como el Internet de las cosas o la Gestión de Identidad en módulos de seguridad. Este documento presenta el desarrollo de una aplicación web de FIWARE usando componentes virtualizados en máquinas virtuales. La aplicación web está basada en “la fábrica de chocolate de Willy Wonka” como una implementación metafórica de una aplicación de seguridad e IoT en un entorno industrial. El componente principal es un servidor web en node.js que conecta con varios componentes de FIWARE, conocidos como “Generic Enablers”. La implementación está compuesta por dos módulos principales: el módulo de IoT y el módulo de seguridad. El módulo de IoT gestiona los sensores instalados por Willy Wonka en las salas de fábrica para monitorizar varios parámetros como, por ejemplo, la temperatura, la presión o la ocupación. El módulo de IoT crea y recibe información de contexto de los sensores virtuales. Esta información de contexto es gestionada y almacenada en un componente de FIWARE conocido como Context Broker. El Context Broker está basado en mecanismos de subscripciones que postean los datos de los sensores en la aplicación, en tiempo real y cuando estos cambian. La conexión con el cliente se produce mediante Web Sockets (socket.io). El módulo de seguridad gestiona las cuentas y la información de los usuarios, les autentica en la aplicación usando una cuenta de FIWARE y comprueba la autorización para acceder a distintos recursos. Distintos roles son creados con distintos permisos asignados. Por ejemplo, Willy Wonka puede tener acceso a todos los recursos, mientras que un Oompa Loopa encargado de la sala del chocolate solo deberías de tener acceso a los recursos de su sala. Este módulo está compuesto por tres componentes: el Gestor de Identidades, el PEP Proxy y el PDP AuthZForce. El gestor de identidades almacena las cuentas de FIWARE de los usuarios y permite la autenticación Single Sing On usando el protocolo OAuth2. Tras logearse, los usuarios autenticados reciben un token de autenticación que es usado después por el AuthZForce para comprobar el rol y permiso asociado del usuario. El PEP Proxy actúa como un servidor proxy que redirige las peticiones permitidas y bloquea las no autorizadas.