996 resultados para Lehner, Erich


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Doutoramento em Finanças.

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Odds ratios for head and neck cancer increase with greater cigarette and alcohol use and lower body mass index (BMI; weight (kg)/height(2) (m(2))). Using data from the International Head and Neck Cancer Epidemiology Consortium, the authors conducted a formal analysis of BMI as a modifier of smoking- and alcohol-related effects. Analysis of never and current smokers included 6,333 cases, while analysis of never drinkers and consumers of < or =10 drinks/day included 8,452 cases. There were 8,000 or more controls, depending on the analysis. Odds ratios for all sites increased with lower BMI, greater smoking, and greater drinking. In polytomous regression, odds ratios for BMI (P = 0.65), smoking (P = 0.52), and drinking (P = 0.73) were homogeneous for oral cavity and pharyngeal cancers. Odds ratios for BMI and drinking were greater for oral cavity/pharyngeal cancer (P < 0.01), while smoking odds ratios were greater for laryngeal cancer (P < 0.01). Lower BMI enhanced smoking- and drinking-related odds ratios for oral cavity/pharyngeal cancer (P < 0.01), while BMI did not modify smoking and drinking odds ratios for laryngeal cancer. The increased odds ratios for all sites with low BMI may suggest related carcinogenic mechanisms; however, BMI modification of smoking and drinking odds ratios for cancer of the oral cavity/pharynx but not larynx cancer suggests additional factors specific to oral cavity/pharynx cancer.

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Las capturas de la anchoveta peruana representan aproximadamente el 95% del total de los recursos hidrobiológicos marinos. Debido a su magnitud e importancia se hace necesario realizar un estudio permanente del esfuerzo de pesca y utilizarse como herramienta para la administración del sector pesquero. El presente trabajo se ha realizado con información del Plan de Seguimiento de la Pesquería Pelágica y Proyecto Bitácoras de Pesca . El área de estudio corresponde .al litoral peruano desde Tumbes (3°24'5) a Tacna {18°21'S), hasta las 200 mn y 100 brazas de profundidad. Entre los principales datos analizados se encuentran: captura de anchoveta, número de viajes con pesca de anchoveta, horas de viaje y tonelaje de registro bruto por embarcación (TRB); además se obtuvo un nuevo indicador de esfuerzo pesquero TRB/HVJ E (Tonelaje de registro bruto por hora de viaje). En base a esa información, se obtuvieron series de índices de captura/ esfuerzo (CPUE) para la pesquería de la anchoveta, por mes, por estación y por año. En 1999 operaron 797 embarcaciones industriales y la flota cerquera representó el87% del total. El índice de CPUE (capt/Vje.stand), mostró una recuperación de los niveles de abundancia relativa de anchoveta. Finalmente, se determinó que existe una alta correlación entre la biomasa de anchoveta obtenida a través de evaluaciones hidroacústicas y el índice de CPUE (TRB-Vje), detectando posibles cambios en la abundancia de la población de anchoveta.

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Se analiza la situación actual de la pesquería de la anchoveta peruana (Engraulis ringens), en el periodo 1950 - 1999 y se presenta un diagnóstico de su situación. En este contexto, el trabajo enfoca el análisis de la pesquería en términos de sus unidades de pesca y los principales aspectos biológico-pesqueros, índice de captura por unidad de esfuerzo y dinámica poblacional del recurso. Finalmente, se presentan las principales medidas de administración para este recurso.

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Análisis del estado del stock de la merluza peruana, mediante un análisis de población virtual, haciendo uso de la información disponible en la Unidad de Investigaciones en Peces Demersales, Bentónicos y Litorales (UIPDBL) del Instituto del Mar del Perú (IMARPE), actualizada y revisada a partir de la información empleada en los paneles de expertos precedentes (2003 y 2004).

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Se plantea la hipótesis de que la merluza requiere un manejo basado en el enfoque ecosistémico para su recuperación. El objetivo es realizar simulaciones con un modelo ecotrófico multiespecífico, con dos estadios de merluza, para entender las interacciones tróficas de la merluza con sus presas, competidores y depredadores. Las simulaciones con factores biológicos y ambientales, sugirieron que la reducción poblacional de la merluza se atribuye más a factores biológicos (relaciones tróficas y presión de pesca) que a factores ambientales. En general, las proyecciones de biomasa del modelo sugirieron que el stock de merluza a bajos niveles poblacionales presenta una limitada resiliencia.

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Se empleó un modelo poblacional estructurado por edades para estimar la abundancia, biomasa, biomasa desovante y el reclutamiento medio del stock norte – centro de la anchoveta peruana entre los años biológicos (octubre a setiembre) 1962-63 y 2007-08. El modelo, basado en un enfoque hacia adelante, fue optimizado minimizando las diferencias de los estimados del modelo y observaciones independientes de biomasa, desembarque y estructuras por edades de los desembarques. Los resultados muestran que han existido tres regímenes de productividad de dicho stock: el primero, entre 1962-63 y 1970-71, con la abundancia, biomasa, biomasa desovante y reclutamiento medio más altos; el segundo, entre 1971- 72 y 1990-91 con los niveles poblacionales más bajos; y el tercero, entre 1991-92 y 2007-08, con niveles intermedios. Parece claro que luego del colapso de las décadas de 1970 y 1980 el stock se ha recuperado de manera significativa aunque sin alcanzar los niveles de la década de 1960. Desde el año 2001-02 la biomasa desovante se ha mantenido por encima de cinco millones de toneladas, y la mortalidad por pesca ha mostrado una tendencia decreciente. Se demostró que el presente modelo estuvo en capacidad de captar la dinámica poblacional del stock norte – centro de la anchoveta validando su utilidad en las evaluaciones y monitoreo de la población de anchoveta.

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Se trabajó utilizando una metodología basada en Modelos Lineales Generalizados (MLG). La CPUE fue expresada en toneladas por duración de viaje. Las variables explicativas utilizadas fueron el año, mes, capacidad de bodega, latitud, inercia espacial y distancia a la costa. El modelo tuvo un coeficiente de determinación de 0,485, explicando casi la mitad de la variabilidad de la CPUE observada. La variable con mayor influencia en el modelo fue la capacidad de bodega (49% de la varianza explicada), debido posiblemente a que la flota anchovetera posee una capacidad elevada de captura y que los recursos pelágicos tienden a hiper-agregarse, incluso cuando están siendo fuertemente explotados. La correlación entre la CPUE estandarizada y biomasa estimada por un modelo de captura a la edad (r=0,74) indica que el método basado en MLG es recomendable para la estandarización de la CPUE. Se propone a esta CPUE como una alternativa para monitorear la biomasa de la anchoveta.

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Estudiode los cambios en distribución, estructura por tamaños y niveles de biomasa de los principales recursos pelágicos. La más alta biomasa de anchoveta se registró entre 6 a 14° S; el rango de tamaños fue polimodal (3,0 a 19,0 cm. LT), con moda principal en 14,5 cm. y modas secundarias en 9,5 y 15,5 cm.

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Se observó la distribución, estructura por tamaños, estado reproductivo y niveles de biomasa de los principales recursos pelágicos

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Référence bibliographique : Rol, 58632

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[Tesis] ( Master en Derecho Laboral ) U.A.N.L.