Eficiencia de la capacitancia y altura de canopeo comprimido (con disco) para estimar biomasa forrajera

p.213-219

Selección y estimación de parámetros genéticos en bovinos lecheros

La estimación de parámetros genéticos en bovinos lecheros requiere ajustar modelos estadísticos para datos longitudinales (modelos de regresión aleatoria y/o medidas repetidas). Es esencial en regresión aleatoria determinar el orden correcto de los polinomios que describen los coeficientes aleatorios en el tiempo. Tradicionalmente, esta tarea se desarrolló empleando criterios de selección como AIC o BIC, que no siempre logran dilucidar claramente el modelo apropiado. Esta tesis introduce el criterio PAL para la selección del orden del polinomio en modelos de regresión aleatoria, empleando una penalización adaptativa de la función de verosimilitud. Comparativamente, PAL presentó un desempeño superior a AIC y BIC, y su aplicación a datos de producción produjo un modelo parsimonioso, con buena bondad de ajuste y habilidad de predicción. Se abordó además el problema de estimar parámetros genéticos bajo un modelo de medidas repetidas para caracteres que muestran distribución asimétrica. Para evitar desvíos del supuesto de normalidad de los errores, se presentó un modelo alternativo basado en asumir una distribución Normal asimétrica. Se implementó un enfoque bayesiano con muestreo de Gibbs en datos de intervalos entre partos. Incluyendo un parámetro adicional, se obtuvieron estimaciones más precisas de los parámetros genéticos. Estos desarrollos metodológicos estuvieron motivados por los desafíos que enfrenta actualmente el programa de mejoramiento genético de la raza Holstein en Colombia. Entre ellos, figura también el impacto de introducir toros extranjeros provenientes del programa de selección genómica norteamericana. En este marco, se estimó el progreso genético esperado en la población comercial colombiana. Los cálculos reflejaron que utilizar toros genómicos jóvenes se traducirá en una respuesta genética acelerada y en una disminución de la diferencia genética entre el hato comercial y el núcleo del cual provienen.

Selección y estimación de parámetros genéticos en bovinos lecheros

La estimación de parámetros genéticos en bovinos lecheros requiere ajustar modelos estadísticos para datos longitudinales (modelos de regresión aleatoria y/o medidas repetidas). Es esencial en regresión aleatoria determinar el orden correcto de los polinomios que describen los coeficientes aleatorios en el tiempo. Tradicionalmente, esta tarea se desarrolló empleando criterios de selección como AIC o BIC, que no siempre logran dilucidar claramente el modelo apropiado. Esta tesis introduce el criterio PAL para la selección del orden del polinomio en modelos de regresión aleatoria, empleando una penalización adaptativa de la función de verosimilitud. Comparativamente, PAL presentó un desempeño superior a AIC y BIC, y su aplicación a datos de producción produjo un modelo parsimonioso, con buena bondad de ajuste y habilidad de predicción. Se abordó además el problema de estimar parámetros genéticos bajo un modelo de medidas repetidas para caracteres que muestran distribución asimétrica. Para evitar desvíos del supuesto de normalidad de los errores, se presentó un modelo alternativo basado en asumir una distribución Normal asimétrica. Se implementó un enfoque bayesiano con muestreo de Gibbs en datos de intervalos entre partos. Incluyendo un parámetro adicional, se obtuvieron estimaciones más precisas de los parámetros genéticos. Estos desarrollos metodológicos estuvieron motivados por los desafíos que enfrenta actualmente el programa de mejoramiento genético de la raza Holstein en Colombia. Entre ellos, figura también el impacto de introducir toros extranjeros provenientes del programa de selección genómica norteamericana. En este marco, se estimó el progreso genético esperado en la población comercial colombiana. Los cálculos reflejaron que utilizar toros genómicos jóvenes se traducirá en una respuesta genética acelerada y en una disminución de la diferencia genética entre el hato comercial y el núcleo del cual provienen.

Integración vertical en las empresas yerbateras y tealeras argentinas : variables que afectan el comportamiento de las firmas en sus decisiones de integración vertical

El sector de la yerba mate y el té en la Argentina tiene una larga historia en las provincias de Misiones y Corrientes. Esta historia siempre tiene como protagonista a la gran cantidad de productores, la industria y las autoridades políticas. Hace años entre estos actores se observa un fenómeno que es la integración vertical hacia la producción primaria por parte de las industrias. Dicho fenómeno genera preocupación en los eslabones inferiores y a la vez genera una interesante área para estudiar el comportamiento de la organización vertical de las empresas. El objetivo del presente trabajo es determinar las variables que explican la integración vertical de las empresas. Para esto se realizó un análisis de los aportes teóricos de los costos de transacción, costos de agencia e incertidumbre como principales fuentes que explicarían este fenómeno. En base a datos de 82 encuestas realizadas a empresas se estimaron modelos econométricos mediante el modelo Tobit, con el fin de cuantificar los efectos de las variables. Los resultados comprobaron que las empresas realizan una comparación entre costos de agencia vs. costos de transacción; costos de producción interna vs. precio pagado por comprar; incertidumbre de producción interna vs. la externa. Además, los factores de incertidumbre en las ventas y abastecimiento juegan otro rol importante en el nivel de integración. Se esperaba que la incertidumbre en las ventas disminuyera la integración de las empresas y generara una integración parcial, lográndose resultados opuestos. Esto último deja una interesante área de investigación posterior: el efecto del riesgo en la integración parcial de las empresas. Finalmente la integración actual de las empresas y la tendencia a aumentarla, deja en claro las diferencias en la eficiencia entre el sector primario y la industria en el desarrollo de la actividad agrícola en común

Un modelo de optimización del uso del suelo y del agua con fines agrícolas en el partido de Tandil

p.247-252

Análisis de los componentes de la respuesta a la selección en un núcleo con generaciones superpuestas seleccionado mediante BLUP bajo un modelo animal

p.39-48

Validación de un modelo de balance hidrológico versátil para maíz en condiciones de semiáridez

p.125-132

Perspectivas de corto y mediano plazo de la oferta de papa con relación al comportamiento de la demanda : un modelo econométrico de simulación dinámica

p.169

Lupifen II : un modelo fenológico para el lupino blanco (Lupinus albus L.)

p.89-97

Calibración y validación de un modelo de simulación de rendimiento de maní (Arachis hypogaea L.)

p.25-32

Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

Uso actual del suelo de los pastizales templados de Argentina : impacto del manejo sobre la provisión de servicios ecosistémicos intermedios relacionados con la dinámica del carbono y el nitrógeno

Las transformaciones realizadas por el ser humano alteran la composición y estructura del ecosistema para dirigir la energía fijada a la obtención de bienes con valor de mercado. Sin embargo, dichas alteraciones en el ambiente también reducen la provisión de servicios ecosistémicos. En esta tesis se analiza el impacto de las transformaciones agrícolas sobre la provisión de servicios ecosistémicos a nivel regional (Región Pampeana), en particular el carbono orgánico del suelo (COS) y las emisiones de N2O. Para ello se evalúa, en la principal zona agrícola del país, la dinámica temporal de las rotaciones agrícola-ganaderas y la importancia relativa de distintos tipos de labranza. La aproximación metodológica incluyó el uso de técnicas de teledetección, ensayos a campo y modelos de simulación. Los resultados obtenidos señalan que en la Pampa Ondulada, la agricultura continua fue el uso dominante y se encontró que un 28 por ciento de la superficie bajo este uso es monocultivo de soja. En cuanto a los sistemas de labranza la siembra directa representa el 70 por ciento del área bajo cultivos de verano. Mediante un modelo de simulación se determinó que de las secuencias de cultivos relevadas en la región la soja1ra/maíz bajo labranza convencional y sin fertilización fue la de mayor pérdida de COS para un período de 60 años (37 por ciento). Por el contrario, rotaciones de soja/trigo-soja2da (6 años) pastura (4 años) bajo siembra directa y altos niveles de fertilización presentaron un aumento del 10 por ciento en el mismo período. La información espacial muestra menores pérdidas de COS hacia el este y mayores hacia el oeste de la zona de estudio. En la pampa interior se comparó la emisión de N2O entre un cultivo de soja, solo y en doble cultivo, con el pastizal. Los resultados no mostraron diferencias significativas entre las diferentes coberturas

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Estimación de heredabilidades y correlaciones genéticas para caracteres funcionales mediante análisis de supervivencia en Holstein Colombiano.

Las evaluaciones genéticas para caracteres funcionales requieren metodologías como el análisis de supervivencia (SA), que contemplen registros pertenecientes a hembras que no han presentado el evento de interes (descarte o prenez) al momento de la evaluacion. Así, los objetivos de esta tesis fueron: 1) analizar los factores que afectan el riesgo de descarte en vida productiva (VP), y de concepción en días abiertos (DA) e intervalo primer-último servicio (IP), 2) estimar parámetros genéticos de dispersión para los caracteres evaluados. Se emplearon 44652 registros de lactancia de 15706 vacas Holstein Colombiano, ajustando un modelo animal frágil Weibull para VP, con el número de partos (NP), producción de leche (PL) y edad al primer parto (EPP) como efectos fijos. En el caso de DA e IPU se emplearon 14789 servicios de 6205 vacas, ajustando un modelo de datos agrupados con efectos fijos de NP, EPP y número de servicios (SC). En todos los casos se incluyeron efectos aleatorios de animal y de hato. Tanto PL como NP tuvieron gran influencia en la VP, al igual que NP en DA e IPU. Se estimaron valores de h2 de 0,104, 0,086 y 0,1013 para VP, DA, e IPU, respectivamente, asi como correlaciones genéticas simples (rs) entre el nivel de PL con VP y DA de ƒ{0,03 y 0,47, respectivamente. Teniendo en cuenta tanto los valores de cría expresados como riesgo relativo, asi como la magnitud de rs, un aumento en PL conllevaría a disminución en el riesgo de descarte y aumento en el riesgo de concepción, dando lugar a aumentos en la VP y reducción en DA. Las h2s estimadas sugieren la existencia de variabilidad genetica para VP, DA e IPU en Holstein Colombiano, sirviendo de sustento para la implementación de evaluaciones genética de la raza, aprovechando las ventajas de metodologías como SA.

Modelos animales para caracteres con efectos maternos, madres no identificadas e información incompleta

La evaluación genética para caracteres de crecimiento pre - destete requiere ajustar modelos animales con efectos maternos (MAM). Tanto la estimación paramétrica de la variabilidad como la evaluación genética mediante MAM son realizadas empleando datos de campo, muchos de los cuales no poseen información completa para todas las variables explicativas maternas. Es común no contar con la identificación de madres (biológicas y/o receptoras), de abuelas maternas y, consecuentemente, de la edad de la madre (EM). Este problema es bien marcado en razas compuestas como Brangus y Braford que tienen políticas para registrar animales de pedigrí "abierto". Además, no existe un consenso sobre cuál es el mejor modelo de predicción, y existen interrogantes sobre la magnitud de los componentes de (co) varianza genético-aditivos y ambientales del modelo de evaluación. La primera investigación de esta tesis consistió en la estimación, mediante métodos bayesianos de los parámetros de dispersión en MAMs con distintas estructuras de (co) varianza, para datos de peso al destete de animales Angus de pedigrí. El análisis se caracterizó por la originalidad en los muestreos de las distribuciones marginales posteriores de las covarianzas genéticas aditivas y de la correlación entre los efectos ambientales maternos permanentes de una vaca y sus hijas también madres. Con el objeto de especificar correctamente la fracción aditiva de las (co) varianzas cuando se desconocen las madres y/o abuelas maternas de los animales con datos, en otro capítulo se desarrollaron MAMs equivalentes que no requieren alargar los vectores de los valores de cría con madres o abuelas fantasmas. Finalmente, se desarrolló un modelo mixto que atenúa el sesgo por error de medición clásico en el efecto EM, e introduce splines penalizadas y una estructura de (co) variación autoregresiva de orden 1 para suavizar las covarianzas residuales Este modelo es apropiado para ajustar datos de animales nacidos por transplante embrionario con madres receptoras desconocidas