Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Procesos adaptativos y dimensiones del comportamiento biosocial en cazadores recolectores del SW de la provincia de La Pampa.

Resumen del proyecto: Este resumen se incluirá en la base de datos de la Biblioteca Digital del Ministerio, por lo que se debe elaborar el mismo sobre la base de la siguiente estructura y completar todos los campos que se indican a continuación: identificación y caracterización del problema objeto del estudio, hipótesis, planteo de objetivos, materiales y métodos a utilizar, resultados esperados, importancia del proyecto (extensión del campo 4000 caracteres). Proyecto diseñado para aportar al conocimiento de los procesos adaptativos y la dinámica biosocial de las sociedades del pasado prehistórico argentino. Propone analizar y evaluar el potencial documental de los restos bioarqueológicos con fehaciente asociación contextual para posibilitar la realización de inferencias sobre procesos biosociales de naturaleza adaptativa o no adaptativa. Está centrado en el análisis osteológico y biocultural de materiales esqueletales (aproximadamente cien individuos) correspondientes a poblaciones aborígenes prehistóricas del actual territorio de la provincia de La Pampa (Médano Petroquímica, Departamento Puelén). Entre otros muchos aspectos, la importancia de estos materiales reside en que son asignables a sociedades con economía cazadora-recolectora y cuya cronología corresponde al Holoceno tardío final (Entierros datados en 393 ± 41 cal AP AMS.), una época particularmente interesante por la dinámica sucesión de eventos socioculturales y poblacionales que la caracterizan. La evidencia recuperada da cuenta de prácticas funerarias complejas que consisten en la realización de enterratorios colectivos, indirectos, secundarios, y presencia de eventos de violencia y/o tensión social. Los métodos y técnicas consisten en la descripción e identificación basados en observación y registro de marcadores esqueléticos conforme a prácticas estándares de nuestro laboratorio: Planillas de observación y registro durante excavaciones de la Archaeological Summer Field School (ASFS) de la Universidad de Chicago y planillas de los “Standards” de Buikstra y Ubelaker, modificadas y adaptadas por nuestro grupo de trabajo, entre otros). Los datos obtenidos serán empleados para graficación (estadística descriptiva) y también se realizará sobre ellos análisis multivariados y estadística no paramétrica (etapa inferencial). Se tendrán en cuenta aspectos descriptivos y analíticos vinculados con el reconocimiento de la edad y el sexo, hábitos dietarios (marcadores morfológicos y químicos de hueso y dientes), economía de subsistencia, patrones de diferenciación social, exploración de eventuales relaciones de parentesco, roles vinculados con el sexo, el uso del cuerpo, dieta, salud y enfermedad, en relación con la economía de subsistencia, etc. (Buikstra y Beck 2006, Larsen, 1997, White y Folkens 2000). Dado la naturaleza y complejidad de los hallazgos, caracterizados por la conformación de entierros colectivos secundarios e indirectos, un capítulo de interés lo constituye el análisis de las dimensiones sociales del comportamiento mortuorio y la discusión de los indicadores de violencia y/o tensión social asociados a los hallazgos (O´Shea 1984, Rakita et al. 2005, entre otros). Dado el hecho de que se cuenta con la disponibilidad de materiales adecuados para este tipo de estudios, la información relevante y los datos a analizar serán obtenidos mediante la aplicación de métodos y técnicas bioarqueológicas específicas antes mencionados, con la finalidad de observar y discutir tendencias y proponer modelos de interpretación sujetos a ulterior validación, particularmente toda vez que se cuente con una mayor representación numérica y casuística tanto a nivel de individuos como de sitios bioarqueológicos excavados. El proyecto se enmarca en la firma de un Convenio Específico de Trabajo entre la UNRC y el Gobierno de La Pampa. Palabras clave: Ingrese hasta 5 palabras clave, distintas de las utilizadas en el título del proyecto y que describan la naturaleza del objeto de estudio. bioarqueología economía cazadora-recolectora adaptación biosocial comportamiento mortuorio Violencia y tensión social. Abstract: Resumen del proyecto en inglés (extensión del campo 2000 caracteres). This project has been designed to improve the knoledge on adaptive processes and biosocial dynamics among aborigine past societies in Argentina. This research is focused on the analysis and evaluation of documentary potential of bioarchaeological skeletal remains with reliable contextual associations. It is specifically centered in the osteological as well as cultural analysis of more than one hundred skeletons from native prehistoric populations from a prehistoric collective burial site in La Pampa province. (Médano Petroquímica, Departamento Puelén). Among other aspects, the importance of the materials to be analyzed lies in the fact that they correspond to a subsistence economy based on hunting and gathering, and have been chronologically assigned to Late Holocene times (burials dated 393 ± 41 cal AP AMS), a period denoting particular interest due to the dynamic succession of sociocultural events that characterized it. Evidence so far recovered accounts for complex funerary practices consisting of indirect, secondary collective burials, as well as the presence of events of violence and/o social tension. Methods and techniques consist in the description and identification based on the observation, and recording of skeletal markers, according to laboratory as well as field work standards: The University of Chicago Archaeological Summer Field School (ASFS) forms, and the “Standards” forms from Buikstra y Ubelaker (1994), modified and adapted by our research team, among others. Data obtained shall be used for graphic (descriptive statistics) as well as multivariate analyses and non parametric statistics (inferential stage). Descriptive as well as analytical aspects such as those related to age and sex determination, feeding habits (morphological as well as chemical markers of bones and teeth), subsistence economy, patterns of social differentiation, kinship patterns, sex-linked roles, body use, diet, health and disease, all of them in close relationship with the hunter-gatherer subsistence economy (Buikstra y Beck 2006, Larsen, 1997, White y Folkens 2000). Given the nature and complexity of the burial disposals, characterized by complex collective burials, a core chapter of our interest is that of social dimensions of mortuary behavior as well as the discussion and interpretation of markers of violence and/or social tension. Given the amount of evidence gathered so far, relevant information as well as data to be analyzed will be obtained by specific bioarchaeological methods and techniques, trying to observe and discuss possible trends as well as to formulate interpretive models to be verified or rejected with the arrival of new, reliable data both at individual level as well as at the archaeological sites to be excavated. This project has been particularly considered in a bilateral agreement between UNRC and the Government of La Pampa Province.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.