Evaluación del nivel técnico de procesamiento de las principales especies de la zona reservada del Mazan

Describe principalmente, los aspectos técnicos empleados en la preservación, manipuleo de los productos pesqueros a bordo delas embarcaciones, se incluye también los procesos de transformación empleados tales como: seco - salado y el denominado salpreso. Además, se hace una descripción de las características principales de la zona de trabajo donde la actividad pesquera está determinada por el cambio de régimen de aguas del río Mazán, iniciándose la época de vaciante en el mes de setiembre y culminándose en febrero, alcanzando su máxima actividad pesquera en los meses de diciembre y enero.

Análisis técnico de la industria de harina de pescado en el Perú

Estudio de la industria harinera, volumen, caracterìsticas de la materia prima, ubicaciòn de la fàbrica, capacidad fabril, capacidad de almacenaje y rendimientos.

Relatório Técnico do TCTP 2007

Com a celebração, em 2006, do convênio entre o Japão, por meio da ‘Japan International Cooperation Agency – JICA’, e o Brasil, por meio da ‘Agência Brasileira de Cooperação – ABC’, do Ministério das Relações Exteriores - MRE, a Embrapa Hortaliças realizou no período de 5 de novembro a 7 de dezembro de 2007, o ‘II CURSO INTERNACIONAL SOBRE PRODUÇÃO SUSTENTÁVEL DE HORTALIÇAS’. De acordo com o memorando de entendimento, o ‘II Curso’ estava programado para os técnicos que atuam em instituições de assistência técnica e extensão rural de países da América Latina, exceto os do Cone Sul (Argentina, Chile e Uruguai). Entretanto, por solicitação da JICA, esta cláusula foi alterada em discussões posteriores com a Embrapa e a ABC, e o curso foi realizado exclusivamente para os técnicos de instituições de países de Língua Portuguesa da África.

Informe técnico sobre la situación de la merluza. Paita: 1990 - 1995

Da a conocer la real recuperación del recurso merluza tanto en niveles extractivos como en tallas, por tanto, establece que no existe indicios de explotación intensa y que, por el contrario, la pesca de la merluza ha sido sostenida en el período de 1994 - 1995. El estudio recomienda intensificar el seguimiento de la pesquería del recurso en el área de Chimbote, mediante un sistema de observación periódica.

Model selection and error estimation

We study model selection strategies based on penalized empirical loss minimization. We point out a tight relationship between error estimation and data-based complexity penalization: any good error estimate may be converted into a data-based penalty function and the performance of the estimate is governed by the quality of the error estimate. We consider several penalty functions, involving error estimates on independent test data, empirical {\sc vc} dimension, empirical {\sc vc} entropy, andmargin-based quantities. We also consider the maximal difference between the error on the first half of the training data and the second half, and the expected maximal discrepancy, a closely related capacity estimate that can be calculated by Monte Carlo integration. Maximal discrepancy penalty functions are appealing for pattern classification problems, since their computation is equivalent to empirical risk minimization over the training data with some labels flipped.

Random measurement error and regression dilution bias.

Summary points: - The bias introduced by random measurement error will be different depending on whether the error is in an exposure variable (risk factor) or outcome variable (disease) - Random measurement error in an exposure variable will bias the estimates of regression slope coefficients towards the null - Random measurement error in an outcome variable will instead increase the standard error of the estimates and widen the corresponding confidence intervals, making results less likely to be statistically significant - Increasing sample size will help minimise the impact of measurement error in an outcome variable but will only make estimates more precisely wrong when the error is in an exposure variable

Protocolo técnico para la evaluación acústica de las áreas de distribución y abundancia de recursos pelágicos en el mar peruano. Versión 2009

En este Protocolo se describe la metodología utilizada durante el periodo1996 a 2009. Para ello, se ha estratificado el mar frente al Perú en Áreas Isoparalitorales (AIP) formadas por la proyección imaginaria de la línea de costa cada 10 mn, las que son cortadas cada 30 minutos por los paralelos de latitud hasta una distancia de 300 millas náuticas desde la línea de costa (Gutiérrez y Peraltilla 1999).

Aplicação de um sistema automatizado (ALES - Automated Land Evaluation System) na avaliação das terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê, Oeste Catarinense, para o cultivo de grãos

A avaliação de terras é o processo que permite estimar o uso potencial da terra com base em seus atributos. Grande variedade de modelos analíticos pode ser usada neste processo. No Brasil, os dois sistemas de avaliação das terras mais utilizados são o Sistema de Classificação da Capacidade de Uso da Terra e o Sistema FAO/Brasileiro de Aptidão Agrícola das Terras. Embora difiram em vários aspectos, ambos exigem o cruzamento de inúmeras variáveis ambientais. O ALES (Automated Land Evaluation System) é um programa de computador que permite construir sistemas especialistas para avaliação de terras. As entidades avaliadas pelo ALES são as unidades de mapeamento, as quais podem ser de caráter generalizado ou detalhado. A área objeto desta avaliação é composta pelas microrregiões de Chapecó e Xanxerê, no Oeste catarinense, e engloba 54 municípios. Os dados sobre os solos e sobre as características da paisagem foram obtidos no levantamento de reconhecimento dos solos do Estado, na escala de 1:250.000. O presente estudo desenvolveu o sistema especialista ATOSC (Avaliação das Terras do Oeste de Santa Catarina) e, na sua construção, incluiu-se a definição dos requerimentos dos tipos de utilização da terra, bem como foi feita a subseqüente comparação destes com os atributos de cada unidade de mapeamento. Os tipos de utilização da terra considerados foram: feijão, milho, soja e trigo, em cultivos solteiros, sob condições de sequeiro e de manejo característicos destas culturas no Estado. As informações sobre os recursos naturais compreendem os atributos climáticos, de solos e das condições da paisagem que interferem na produção destas culturas. Para cada tipo de utilização da terra foram especificados, no ATOSC, o código, o nome e seus respectivos requerimentos de uso da terra. Os requerimentos de cada cultura foram definidos por uma combinação específica das características das terras selecionadas, que determina o nível de severidade de cada um deles em relação à cultura. Estabeleceram-se quatro níveis de severidade que indicam aumento do grau de limitação ou diminuição do potencial para determinado tipo de uso da terra, a saber: limitação nula ou ligeira (favorável); limitação moderada (moderadamente favorável), limitação forte (pouco favorável); e limitação muito forte (desfavorável). Na árvore de decisão, componente básico do sistema especialista, são implementadas as regras que permitirão o enquadramento das terras em classes de adequação definidas, baseado na qualidade dos requerimentos de acordo com o tipo de uso. O ATOSC facilitou o processo de comparação entre as características das terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê e os requerimentos de uso considerados, por permitir efetuar automaticamente a avaliação das terras, reduzindo, assim, o tempo gasto neste processo. As terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê foram enquadradas, em sua maior parte, nas classes de adequação pouco favorável (3) e desfavorável (4) para os cultivos considerados. Os principais fatores limitantes identificados nestas microrregiões foram a fertilidade natural e o risco de erosão, para o feijão e o milho, e condições de mecanização e risco de erosão, para a soja e o trigo.

Etnopedologia e transferência de conhecimento: diálogos entre os saberes indígena e técnico na Terra Indígena Malacacheta, Roraima

O conhecimento indígena sobre a pedodiversidade é o objeto principal da etnopedologia. Nesse sentido, a tradição agrícola e cultural dos índios Uapixana, do tronco lingüístico Aruaque, em Roraima, constitui relevante acervo imaterial de valor etnocientífico, sendo valorizada pela Universidade Federal de Roraima em seus cursos superiores de Educação Indígena no Estado. Neste trabalho confrontou-se a experiência etnopedológica dos índios Uapixana com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos, durante o levantamento de solos da Terra Indígena (TI) Malacacheta. O sistema de classificação etnopedológica existente na comunidade indígena Uapixana da TI Malacacheta identifica e separa todos os principais compartimentos ambientais de ocorrência na área, permitindo relacionar aspectos de simples percepção e identificação (cor, textura, profundidade, vegetação) com aspectos cognoscíveis (uso, tipo de cultivo, vocação, etc.). Os índios Uapixana identificam e classificam oito tipos básicos de solos, que ocorrem individualmente ou formando associações: Imii Wyzda'u (Terra Amarelada), Imii Wyza'u (Terra Vermelha), Imii Pudiidiu (Terra Preta), Imii Pudiidiza'u (Terra Roxa), Katy Bara Pudiidiu (Barro Arenoso), Imii Kaxidia'u (Estopa Preta), Imii Katy Bara Pudiidiu Naik Baraka'u (Terra Arenosa Preta e Branca) e Imii Wyzadaza'u Rik Pudiidiu (Miscelânea de Terra Amarela, Roxa e afloramentos de rocha), abordando características morfológicas, físicas e químicas e as principais limitações quanto ao uso agrícola. Há relação evidente entre a dimensão do saber etnopedológico o saber etnoecológico, em sentido amplo. A experiência etnopedológica representa, assim, a extensão de uma abrangente cadeia de inter-relações homem-meio, dentro do princípio universal da ecologia humana da paisagem. O diálogo etnopedológico travado entre a comunidade indígena e os pedólogos trouxe contribuições muito relevantes e mutuamente benéficas: facilitou a transferência de conhecimento entre dois saberes, in loco, desvendando boa parte das relações etnopedológicas e etnoecológicas e refletindo sobre "como" e "por que" cada grupo identificava um dado tipo de solo. Permitiu ainda delinear o esboço da distribuição dos solos com base no saber indígena, utilizando a extrapolação cartográfica disponível ao pedólogo; esse fato facilitou o próprio mapeamento convencional, especialmente no reconhecimento de inclusões e associações de solos. De forma mais destacada, a experiência permitiu ainda uma real comunicação e aproximação entre os agentes do saber (indígenas e técnico), com base na troca e em descobertas mútuas de conhecimentos, gerando uma sinergia que aproxima o técnico e o indígena, com resultados práticos palpáveis, que extrapolam o próprio objetivo inicial do levantamento de solos da TI Malacacheta.

Spatio-temporal Brain Dynamics Mediating Post-error Behavioral Adjustments.

Optimal behavior relies on flexible adaptation to environmental requirements, notably based on the detection of errors. The impact of error detection on subsequent behavior typically manifests as a slowing down of RTs following errors. Precisely how errors impact the processing of subsequent stimuli and in turn shape behavior remains unresolved. To address these questions, we used an auditory spatial go/no-go task where continual feedback informed participants of whether they were too slow. We contrasted auditory-evoked potentials to left-lateralized go and right no-go stimuli as a function of performance on the preceding go stimuli, generating a 2 × 2 design with "preceding performance" (fast hit [FH], slow hit [SH]) and stimulus type (go, no-go) as within-subject factors. SH trials yielded SH trials on the following trials more often than did FHs, supporting our assumption that SHs engaged effects similar to errors. Electrophysiologically, auditory-evoked potentials modulated topographically as a function of preceding performance 80-110 msec poststimulus onset and then as a function of stimulus type at 110-140 msec, indicative of changes in the underlying brain networks. Source estimations revealed a stronger activity of prefrontal regions to stimuli after successful than error trials, followed by a stronger response of parietal areas to the no-go than go stimuli. We interpret these results in terms of a shift from a fast automatic to a slow controlled form of inhibitory control induced by the detection of errors, manifesting during low-level integration of task-relevant features of subsequent stimuli, which in turn influences response speed.

A new estimator to minimize the error due to breathing in the measurement of respiratory impedance

This paper presents a new respiratory impedance estimator to minimize the error due to breathing. Its practical reliability was evaluated in a simulation using realistic signals. These signals were generated by superposing pressure and flow records obtained in two conditions: 1) when applying forced oscillation to a resistance- inertance- elastance (RIE) mechanical model; 2) when healthy subjects breathed through the unexcited forced oscillation generator. Impedances computed (4-32 Hz) from the simulated signals with the new estimator resulted in a mean value which was scarcely biased by the added breathing (errors less than 1 percent in the mean R, I , and E ) and had a small variability (coefficients of variation of R, I, and E of 1.3, 3.5, and 9.6 percent, respectively). Our results suggest that the proposed estimator reduces the error in measurement of respiratory impedance without appreciable extracomputational cost.

Local and global error models to improve uncertainty quantification

In groundwater applications, Monte Carlo methods are employed to model the uncertainty on geological parameters. However, their brute-force application becomes computationally prohibitive for highly detailed geological descriptions, complex physical processes, and a large number of realizations. The Distance Kernel Method (DKM) overcomes this issue by clustering the realizations in a multidimensional space based on the flow responses obtained by means of an approximate (computationally cheaper) model; then, the uncertainty is estimated from the exact responses that are computed only for one representative realization per cluster (the medoid). Usually, DKM is employed to decrease the size of the sample of realizations that are considered to estimate the uncertainty. We propose to use the information from the approximate responses for uncertainty quantification. The subset of exact solutions provided by DKM is then employed to construct an error model and correct the potential bias of the approximate model. Two error models are devised that both employ the difference between approximate and exact medoid solutions, but differ in the way medoid errors are interpolated to correct the whole set of realizations. The Local Error Model rests upon the clustering defined by DKM and can be seen as a natural way to account for intra-cluster variability; the Global Error Model employs a linear interpolation of all medoid errors regardless of the cluster to which the single realization belongs. These error models are evaluated for an idealized pollution problem in which the uncertainty of the breakthrough curve needs to be estimated. For this numerical test case, we demonstrate that the error models improve the uncertainty quantification provided by the DKM algorithm and are effective in correcting the bias of the estimate computed solely from the MsFV results. The framework presented here is not specific to the methods considered and can be applied to other combinations of approximate models and techniques to select a subset of realizations