2 resultados para real genetic algorithm


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Nuevo paradigma para algunos, o simple eslogan político-mediático para otros, el concepto de desarrollo sustentable levanta reacciones contradictorias en el mundo científico. Existen notables diferencias en el acercamiento al desarrollo sustentable entre los representantes de las ciencias naturales y los de las ciencias humanas. El carácter nómada del concepto (Stengers, 1987) de desarrollo sustentable es percibido por ciertos investigadores en geografía como una verdadera tara genética, cuando otros piensan por el contrario que puede servir de palanca para renovar el acercamiento geográfico a los grandes problemas contemporáneos. ¿Para la investigación en geografía, qué postura es conveniente adoptar? ¿El desarrollo sustentable, como concepto nómada, puede convertirse en una herramienta eficaz e innovadora? ¿O bien su incertidumbre semántica nos conduce de manera inexorable hacia un vagabundeo de las ideas? El objetivo central de esta reflexión es intentar situar el concepto de desarrollo sustentable en la órbita del pensamiento geográfico, en una óptica comparativa con disciplinas vecinas y cuestionando a su vez su interés para la investigación en nuestro campo disciplinario. Para ello, es necesario en primer lugar acercarse sin tabúes a los problemas planteados por este concepto: ¿Debe considerarse el nomadismo conceptual del desarrollo sustentable como una especie de pecado original que lo convertiría en un instrumento inoperante para la geografía? En segundo lugar, desmitificando la novedad aparente del concepto, conviene analizar cuáles son sus filiaciones con la geografía y otras disciplinas. Y finalmente, plantear casos concretos de utilización del concepto en la investigación geográfica (ciudad sustentable; bosques sustentables), subrayando sus aportes, pero también poniendo a la luz sus límites.

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The aim of this study was to assess genetic diversity among 40 alfalfa (Medicago sativa L.) genotypes of different non-dormant (FD=8) cultivars. Biomass yield, regrowth speed and reaction to spring black stem, lepto leaf spot, and rust were evaluated. Analyses of variances were performed using a mixed model to examine the agronomic variation among individuals. A principal component analysis on standardized agronomic data was performed. Agronomic data were also used to calculate Gower's distance and UPGMA algorithm. For the molecular analysis, six SSR markers were evaluated and 84 alleles were identified. The genetic distance was estimated using standard Nei's distance. Average standard genetic diversity was 0.843, indicating a high degree of variability among genotypes. Finally, a generalized procrustes analysis was performed to calculate the correlation between molecular and agronomic distance, indicating a 65.4% of consensus. This value is likely related to the low number of individuals included in the study, which might have underestimated the real phenotypic variability among genotypes. Despite the low number of individuals and SSR markers analyzed, this study provides a baseline for future diversity studies to identify genetically distant alfalfa individuals or cultivars.