Age and growth of the bigeye thresher shark, Alopias superciliosus, from the pelagic longline fisheries in the tropical northeastern Atlantic Ocean, determined by vertebral band counts

The bigeye thresher, Alopias supercilious, is commonly caught as bycatch in pelagic longline fisheries targeting swordfish. Little information is yet available on the biology of this species, however. As part of an ongoing study, observers sent aboard fishing vessels have been collecting set of information that includes samples of vertebrae, with the aim of investigating age and growth of A. supercilious. A total of 117 specimens were sampled between September 2008 and October 2009 in the tropical northeastern Atlantic, with specimens ranging from 101 to 242 cm fork length (FL) (176 to 407 cm total length). The A. supercilious vertebrae were generally difficult to read, mainly because they were poorly calcified, which is typical of Lamniformes sharks. Preliminary trials were carried out to determine the most efficient band enhancement technique for this species, in which crystal violet section staining was found to be the best methodology. Estimated ages in this sample ranged from 2 to 22 years for females and 1 to 17 years for males. A version of the von Bertalanffy growth model (VBGF) re-parameterised to estimate L(0), and a modified VBGF using a fixed L(0) were fitted to the data. The Akaike information criterion (AIC) was used to compare these models. The VBGF produced the best results, with the following parameters: L(inf) = 293 cm FL, k = 0.06 y(-1) and L(0) = 111 cm FL for females; L(inf) = 206 cm FL, k = 0.18 y(-1) and L(0) = 93 cm FL for males. The estimated growth coefficients confirm that A. supercilious is a slow-growing species, highlighting its vulnerability to fishing pressure. It is therefore urgent to carry out more biological research to inform fishery managers more adequately and address conservation issues.

Age and growth of the smooth hammerhead shark, Sphyrna zygaena, in the Eastern Equatorial Atlantic Ocean, using vertebral sections

The smooth hammerhead shark Sphyrna zygaena (Sphyrnidae) is regularly caught as bycatch in pelagic longline fisheries, but is one of the least studied of all pelagic sharks. Recently, ICCAT (International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas) issued recommendations underlining the need for more studies on the life history parameters of this and other pelagic shark species. To this end, the age and growth of S. zygaena were studied in the Eastern Equatorial Atlantic Ocean, in an area where growth parameters were not yet available for this species. Data from 139 specimens, caught between June and September 2009, ranging in size from 136 to 233 cm fork length (FL), were analysed. Preliminary trials were carried out to assess the most efficient growth band enhancement technique. These indicated that sectioning the vertebrae into 500 μm sections followed by staining with crystal violet produced the best results. Growth models were fitted using the traditional von Bertalanffy growth equation and a modification of this equation using a known size at birth. Growth models were compared using the Akaike information criterion (AIC). The von Bertalanffy growth equation seemed to be the most adequate model to describe growth in this species, with resulting growth parameters of L inf = 272 cm FL, k = 0.06 year for males and L inf = 285 cm FL, k = 0.07 year for females. In the first four years of life, S. zygaena grows 25 cm per year on average, but its growth slows down in later life. Future stock assessment models should incorporate these age and growth parameters for species management and conservation.

Café opita, un negocio para catar: análisis organizacional de productores, comerciantes y multinacionales de café en Neiva, Huila

Varias investigaciones sobre el café han enfatizado la dimensión económica e histórica para analizarlo. La estructura económica, los precios, la organización de las empresas de acuerdo a la reducción de costos, los procesos políticos y culturales en fin, han sido los articuladores de estos análisis. Sin embargo, el presente trabajo se enfatizó en el análisis de las organizaciones a partir de la antropología empresarial de Bourdieu para abordar el café en Neiva. Cómo las diferentes organizaciones de intermediación interactúan para establecer, garantizar y perpetuar su posición en el mercado del café.

Evaluación del desempeño pronóstico de dos puntajes de predicción de mortalidad a siete días en pacientes adultos oncológicos críticamente enfermos admitidos a una unidad de cuidados intensivos en Bogotá

Introducción Los sistemas de puntuación para predicción se han desarrollado para medir la severidad de la enfermedad y el pronóstico de los pacientes en la unidad de cuidados intensivos. Estas medidas son útiles para la toma de decisiones clínicas, la estandarización de la investigación, y la comparación de la calidad de la atención al paciente crítico. Materiales y métodos Estudio de tipo observacional analítico de cohorte en el que reviso las historias clínicas de 283 pacientes oncológicos admitidos a la unidad de cuidados intensivos (UCI) durante enero de 2014 a enero de 2016 y a quienes se les estimo la probabilidad de mortalidad con los puntajes pronósticos APACHE IV y MPM II, se realizó regresión logística con las variables predictoras con las que se derivaron cada uno de los modelos es sus estudios originales y se determinó la calibración, la discriminación y se calcularon los criterios de información Akaike AIC y Bayesiano BIC. Resultados En la evaluación de desempeño de los puntajes pronósticos APACHE IV mostro mayor capacidad de predicción (AUC = 0,95) en comparación con MPM II (AUC = 0,78), los dos modelos mostraron calibración adecuada con estadístico de Hosmer y Lemeshow para APACHE IV (p = 0,39) y para MPM II (p = 0,99). El ∆ BIC es de 2,9 que muestra evidencia positiva en contra de APACHE IV. Se reporta el estadístico AIC siendo menor para APACHE IV lo que indica que es el modelo con mejor ajuste a los datos. Conclusiones APACHE IV tiene un buen desempeño en la predicción de mortalidad de pacientes críticamente enfermos, incluyendo pacientes oncológicos. Por lo tanto se trata de una herramienta útil para el clínico en su labor diaria, al permitirle distinguir los pacientes con alta probabilidad de mortalidad.