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.

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.

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

Aguaymanto para la exportación de la región Cajamarca (Perú) : el caso de la Asociación Provincial de Productores Ecológicos de Cajamarca- APPEC

En los últimos años, los frutos exóticos peruanos han experimentado un gran crecimiento en la demanda internacional. Uno de estos es el aguaymanto, un berrie de origen peruano cultivado en las zonas altoandinas. Inicialmente se producía en forma silvestre, sin ningún tipo de coordinación llevando a acciones oportunistas por parte de los compradores. Sin embargo, el constante crecimiento de la demanda de aguaymanto y las exigencias del consumidor en el mercado nacional e internacional, hicieron que los productores de aguaymanto rompan el path dependency de cultivar el aguaymanto de manera individual y familiar, para organizarse y formalizar la producción de este fruto, mejorando las condiciones de producción, poscosecha y comercialización. Es así que nace la Asociación Provincial de Productores Ecológicos de Cajamarca - APPEC, que reúne a productores de la región Cajamarca dedicados a este cultivo, principalmente para el mercado internacional. La APPEC ha logrado con éxito su desarrollo y liderazgo en la producción de aguaymanto en el Perú. Es por ello que el objetivo de este trabajo es identificar y analizar las innovaciones que realizó la APPEC, para comprender su funcionamiento como modelo de negocio innovador y superador al tradicional. Para la ejecución de este trabajo se desarrolló la metodología del Análisis estructural discreto con énfasis en las innovaciones. Los resultados obtenidos muestran que se adaptaron innovando de producción convencional a orgánica para cumplir las exigencias del mercado, los productores cambiaron el path dependency de trabajar de forma individual para trabajar colectivamente y de esta forma poder mejorar las condiciones de cultivo y obtener mayores volúmenes de aguaymanto, las leyes de promoción hicieron que los productores de la APPEC obtengan un apalancamiento estructural y comercial en el negocio de aguaymanto. El éxito de APPEC ha sido producto de la adaptación organizacional, lo que ha generado integrar a los pequeños productores de la región de Cajamarca, fortalecer la cooperación en la producción de aguaymanto y coordinar con los demás actores involucrados en la exportación de aguaymanto para reducir la incertidumbre y los costos de transacción, esto generó un alto impacto social promoviendo la mejora y formalización de la producción de aguaymanto

Relación entre la fragmentación del hábitat primario a escala de paisaje y la avifauna dependiente de bosque tropical en la región caribeña de Guatemala

El estudio de los efectos de la modificación del hábitat sobre la diversidad biológica tropical es un tema fundamental para la biología de la conservación. El objetivo principal de este trabajo fue evaluar el efecto de la modificación del bosque tropical a escala de paisaje, y en particular de la fragmentación del bosque, sobre las comunidades de aves en la región caribeña de Guatemala, e identificar los mecanismos ecológicos principales asociados a dichos efectos. Relevé las comunidades de aves en 123 paisajes, y estudié la relación entre: 1) la presencia de 10 especies blanco; 2) la riqueza, abundancia y composición de las aves dependientes de bosque; 3) la dinámica temporal de dicha comunidad; 4) la riqueza de ocho gremios ecológicos, y la variación en la composición y configuración del hábitat en estos paisajes, mediante modelos lineales generalizados y técnicas multivariadas. Concluí que: 1) la persistencia de las aves en paisajes modificados depende de factores que operan a escalas extra-territoriales; 2) el efecto de la cobertura de bosque sobre la comunidad de aves fue mayor, pero hubo fuertes respuestas a la fragmentación y aumentos del perímetro de las especies de interior de bosque, las granívoras, nectarívoras, e insectívoras residentes de follaje y hojarasca; 3) la dinámica comunitaria de los paisajes con cobertura mayor al 40 por ciento, independientemente del grado de fragmentación, fueron muy similares a la del bosque continuo; 4) las especies más vulnerables a la modificación poseen poca capacidad de utilizar hábitats alternativos, impidiendo la suplementación de recursos en éstos y/o restringiendo su dispersión a otros fragmentos; aquellas que se alimentan y anidan en los estratos inferiores del bosque y construyen nidos abiertos son más vulnerables a los efectos bióticos y abióticos de los bordes de bosque; las especies que son miembros comunes de grupos de alimentación son afectadas por mayores requerimientos de área y una menor amplitud de hábitat.

Análisis integrado del consumo de bienes ecológicos y económicos en ecosistemas agrícolas pampeanos : el uso de la emergía como indicador sistémico de sustentabilidad

Los ecosistemas agrícolas de la Región Pampeana Argentina (RPA) atravesaron en las últimas décadas cambios asociados a procesos de expansión geográfica e intensificación productiva. En este trabajo se estudió el funcionamiento de ecosistemas agrícolas pampeanos mediante la síntesis emergética (de emergía). Este acercamiento analítico evalúa conjuntamente el consumo de bienes y servicios ecológicos y económicos, en una moneda común (emergía) que es la cantidad de energía solar necesaria para obtener todos y cada uno de los recursos intervinientes en el proceso de producción (naturales y comprados en el sistema económico). Este marco de análisis novedoso para el estudio de los ecosistemas agrícolas fue aplicado en la evaluación del desempeño de la rotación maiz-trigo/soja en tres ecosistemas agrícolas, Pergamino (BA), Marcos Juárez (CBA) y Montecristo (CBA), ubicados en la RPA en el período 2006-2010. Posteriormente, a partir de una base de información más extensa en el sitio Marcos Juárez, se amplió el rango temporal del estudió al intervalo 1984-2010, y a escala de cultivo individual en lugar de rotación agrícola, con el objeto de detectar tendencias históricas en los indicadores emergéticos. Los resultados del análisis a nivel de rotación mostraron que los ecosistemas evaluados fueron capaces de duplicar la emergía capturada de los recursos locales a partir del agregado de emergía externa comprada (EYR entre 2 y 2.19). También se determinó que el funcionamiento de dichos ecosistemas estuvo basado en una proporción levemente superior sobre insumos externos que sobre recursos provenientes locales propios del ecosistema (EIR entre 1.01 y 1.16). Sin embargo, los ecosistemas estudiados demostraron tener una habilidad para capturar recursos provenientes de la naturaleza proporcionalmente mayor a la presión ejercida sobre el ambiente a través del proceso productivo (ESI entre 1.99 y 2.45). Los valores obtenidos ubican a los ecosistemas agrícolas de la RPA, entre los de mayor eficiencia y renovabilidad en el contexto mundial de la producción agrícola extensiva. La mayor extensión de este análisis en un contexto histórico permitió identificar tres fases de cambio en los indicadores emergéticos en cuanto a la eficiencia del uso de la emergía y su renovabilidad: una fase de mejora (1984-1995), seguida por una fase de disminución (1996-2001), y una fase final de disminución; pero a tasas menores (2002-2010). Los cambios más importantes asociados al consumo de emergía estuvieron explicadas por la adopción de nuevas tecnologías productivas como la introducción de la siembra directa o el uso de semillas transgénicas. Si bien, la moderación en la caída de los índices en la ultima fase identificada (2002-2010) es un síntoma alentador en términos del grado de explotación ambiental de los ecosistemas estudiados, será necesario que futuros aumentos en el consumo de emergía comprada (e.g. insumos o servicios) estén asociados a retornos más que proporcionales en la captura de la emergía local de fuente renovable. La excepción al patrón de tres fases descripto anteriormente, fue la eficiencia de conversión de la emergía a grano (i.e. la inversa de la transformidad), que exhibió un aumentó consistentemente en el período 1984-2010. Este aumento de la eficiencia (medida en emergía requerida para obtener una unidad de energía cosechada) fue observada a pesar del aumento del flujo de insumos comprados, en el mismo período, lo que esta indicando que a través del tiempo, fue posible cosechar valores crecientes de energía por cada unidad de emergía invertida. La aplicación del análisis de los flujos de emergía resultó util para detectar cambios en los sistemas estudiados. Sin embargo, los resultados obtenidos indicarían que la fortaleza del metodo reside en el monitoreo de cambios a escalas temporales y espaciales mayores a las estudiadas en este trabajo. De este modo, sería posible aumentar la eficiencia de detección de diferencias en el uso de emergía si se analizaran patrones regionales de uso de la tierra, donde los sistemas de producción maximicen los contrastes, tanto en en el consumo de bienes ecológicos (oferta ambiental) como económicos (sistemas de producción contrastantes)

Sistemas de evaluación de tierras y elaboración de modelos de aptitud de uso agrícola, para distintos escenarios climáticos, en un sector de la subregión pampa arenosa (Provincia de Buenos Aires, Argentina)

La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la década del 70. La evaluación de las tierras es una etapa crítica en la planificación del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluación de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones climáticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuajó y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP) y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilización de las tierras (TUTs) : maíz, soja y trigo. La homogeneidad de las series climáticas de precipitaciones se determinó mediante el test de Rachas. La aplicación del test de Pettitt permitió identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostró una tendencia creciente en relación a la precipitación anual. Las tierras con severas (clase III) y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las más frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del área. Se comprobó que el IP de las tierras se incrementó con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su máxima expresión climática en el período posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de área de estudio. Los modelos expertos según los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retención hídrica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones climáticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.

Modelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos

La productividad primaria neta aérea (PPNA) y la biomasa y la calidad forrajeras son clave en los sistemas pastoriles. Dada su variación espacial y temporal, contar con descripciones de dicha variación y con herramientas de monitorización facilita y perfecciona su manejo. Los sensores remotos permiten estimar frecuente y detalladamente la PPNA pero no la biomasa y la calidad. El objetivo de esta tesis es mejorar el conocimiento sobre la PPNA y las posibilidades de monitorización de los recursos forrajeros en general y los de la Pampa Deprimida en particular. Primero, se presentan patrones de variación de la PPNA de los principales recursos forrajeros y modelos de prospección de la PPNA primaveral para distintas unidades de vegetación. Segundo, se presentan modelos de estimación de la biomasa y calidad forrajera basados en sensores remotos y generados mediante ensayos en condiciones controladas y a campo. La variación espacial de la PPNA fue explicada por la precipitación a escala regional, los suelos a escala subregional y los suelos y el pastoreo a escala local. Entre recursos, las pasturas de loma tuvieron mayor PPNA que los pastizales de bajo; dicha diferencia aumentó con la precipitación media. Entre escalas, la variación espacial fue mayor a escala regional y la temporal fue mayor a escala local. La PPNA primaveral se relacionó con variables ambientales de meses previos diferentes según los pastizales estuvieran dominados por especies invernales o estivales, y según las pasturas fueran de suelos profundos o someros. Las estimaciones de la biomasa y calidad forrajera fueron satisfactorias en general, aunque imprecisas bajo ciertas condiciones experimentales como sequía, fertilización, y presencia de biomasa senescente, que requirieron modelos específicos. La estimación de la biomasa total a campo mediante un modelo basado en estimaciones independientes de la biomasa fotosintética y la no fotosintética resultó precisa a lo largo de un año. Los resultados aportan información acerca de los controles ambientales de la PPNA en pastizales subhúmedos y representan un avance en la estimación de la biomasa y calidad forrajera mediante sensores remotos

Sistema de observaciones fenológicas y fenométricas para la calibración de modelos fisiológicos de rendimiento

p.99-108

Sistemas de evaluación de tierras y elaboración de modelos de aptitud de uso agrícola, para distintos escenarios climáticos, en un sector de la subregión pampa arenosa (Provincia de Buenos Aires, Argentina)

La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la década del 70. La evaluación de las tierras es una etapa crítica en la planificación del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluación de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones climáticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuajó y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP)y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilización de las tierras (TUTs): maíz, soja y trigo. La homogeneidad de las series climáticas de precipitaciones se determinó mediante el test de Rachas. La aplicación del test de Pettitt permitió identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostró una tendencia creciente en relación a la precipitación anual. Las tierras con severas (clase III)y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las más frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del área. Se comprobó que el IP de las tierras se incrementó con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su máxima expresión climática en el período posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de área de estudio. Los modelos expertos según los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retención hídrica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones climáticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.

Eficiencia in vitro de antagonistas de Rhizoctonia solani y Sclerotium rolfsii y análisis camparativo de distintos modelos de crecimiento

p.59-65

Estudios preliminares para la elaboración de modelos de respuesta a la aplicación de fósforo en el sud este bonaerense, bajo condiciones de invernáculo

p.47-55

Evaluación de terneza de reses de novillos Hereford bajo distintos modelos de invernada en el partido de Carlos Casares

p.77-85

Modelación agropecuaria mediante programación lineal a partir de modelos Monte Carlo para el partido de Guaminí (Pcia. de Buenos Aires)

p.147-154

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.