Estudios etiológicos de la marchitez del aguacate en Antioquia-Colombia

El cultivo de aguacate en Colombia ha presentado un incremento en el área sembrada durante la última década, especialmente en clima frío moderado, entre 1.800 y 2.500 msnm. La variedad Hass se destaca por tener la mayor área sembrada en este clima, en el departamento de Antioquia-Colombia. Este cultivo presenta grandes retos tecnológicos para su expansión; entre ellos el manejo de enfermedades ocupa un lugar predominante por las implicaciones que tiene en costos, impacto en la salud, ambiente y restricciones para exportaciones. La marchitez, ocasiona la muerte de numerosos árboles en todas las etapas del cultivo y presenta la mayor incidencia y severidad de las enfermedades identificadas para este cultivo. El desconocimiento de los agentes causales de esta enfermedad, ha llevado a realizar prácticas de manejo encaminadas principalmente al control del oomycete Phytophthora cinnamomi Rands, como único agente causal. Esta investigación tuvo como objetivo identificar los distintos agentes causales de la marchitez del aguacate y la relación de su incidencia con las prácticas de manejo en lotes cultivados en el departamento de Antioquia-Colombia. Los resultados encontrados muestran que la marchitez es el principal problema del cultivo de aguacate. Los microorganismos P. cinnamomi, Phytophthora heveae Thompson, Phytophthora citrícola Sawada, Verticillium sp., y Cylindrocarpon destructans (Zinss) Scholten fueron aislados y reprodujeron los síntomas asociados a marchitez. Las condiciones de bajo contenido de oxigeno el suelo también reprodujeron la sintomatología de marchitez, involucrando también un origen abiótico en la etiología.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Artificial neural networks for automatic modelling of the pectus excavatum corrective prosthesis

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax and usually comprises Computed Tomography (CT) examination for pre-operative diagnosis. Aiming at the elimination of the high amounts of CT radiation exposure, this work presents a new methodology for the replacement of CT by a laser scanner (radiation-free) in the treatment of pectus excavatum using personally modeled prosthesis. The complete elimination of CT involves the determination of ribs external outline, at the maximum sternum depression point for prosthesis placement, based on chest wall skin surface information, acquired by a laser scanner. The developed solution resorts to artificial neural networks trained with data vectors from 165 patients. Scaled Conjugate Gradient, Levenberg-Marquardt, Resilient Back propagation and One Step Secant gradient learning algorithms were used. The training procedure was performed using the soft tissue thicknesses, determined using image processing techniques that automatically segment the skin and rib cage. The developed solution was then used to determine the ribs outline in data from 20 patient scanners. Tests revealed that ribs position can be estimated with an average error of about 6.82±5.7 mm for the left and right side of the patient. Such an error range is well below current prosthesis manual modeling (11.7±4.01 mm) even without CT imagiology, indicating a considerable step forward towards CT replacement by a 3D scanner for prosthesis personalization.

Comparative analysis between statistical and artificial intelligence models in business failure prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Satisfacción con el empleo de extensionista rural: un estudio cualitativo en Caldas, Colombia

Como aporte al posicionamiento de la extensión rural como objeto multidimensional de estudio, se analizan las valoraciones realizadas por extensionistas rurales acerca de situaciones inherentes a su experiencia cotidiana de trabajo, seguido de la identificación de factores de satisfacción/insatisfacción laboral. En consonancia con la esencia cualitativa del estudio, la información se generó a partir de entrevistas semiestructuradas a 23 extensionistas rurales adscritos las Unidades Municipales de Asistencia Técnica (UMATA) de cinco municipios del departamento de Caldas, Colombia. El análisis de discurso permitió identificar ocho factores: a) gusto por la profesión ejercida, b) posibilidades de proyección social, c) alcance y visualización de logros, d) reconocimiento público, e) posibilidades de ascenso, f) posibilidades de aprendizaje continuo, g) autonomía, y h) estabilidad laboral. Se concluye que desconocer el estado emocional de los extensionistas hacia el trabajo produce el riesgo de crear o conservar escenarios que limiten el compromiso con la labor social realizada y el mantenimiento de la vocación extensionista.

Comparative Analysis between Statistical and Artificial Intelligence Models in Business Failure Prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Applications of artificial intelligence to condition-based maintenance

In this paper we discuss interesting developments of expert systems for machine diagnosis and condition-based maintenance. We review some elements of condition-based maintenance and its applications, expert systems for machine diagnosis, and an example of machine diagnosis. In the last section we note some problems to be resolved so that expert systems for machine diagnosis may gain wider acceptance in the future.

Aspectos ecológicos da leishmaniose tegumentar americana: 2. ecótopo artificial como abrigo de Psychodopygus intermedius e observações sobre alimentação e reprodução sob influência de fatores físicos naturais

As observações levadas a cabo em um galinheiro experimental mostraram que Psychodopygus intermedius tem a capacidade de nele abrigar-se. Para se chegar a este resultado, a metodologia utilizada consistiu na coleta total diurna e exame do estado de alimentação e digestão sangüínea dos Ps. intermedius como parâmetro da sua maior ou menor permanência no ecótopo estudado. Além disso, observou-se paralelamente, os tempos para o repasto sangüíneo, digestão completa, oviposição, sobrevivência e cópula sob a influência direta dos fatores físicos naturais. A importância epidemiológica dos resultados reside em novas elucidações experimentais sobre a viabilidade da transmissão da leshmaniose tegumentar ocorrer em ambiente domiciliar.

Biologia de Anopheles (Kerteszia) neivai H., D. & K., 1913 (Diptera: Culicidae) en la costa Pacífica de Colombia: I. Fluctuación de la población larval y características de sus criaderos

En Charambirá, localidad del município de Istmina (Chocó) en la costa Pacífica de Colombia, donde existe un problema de malaria endémica, se estudió la fluctuación de la población larval y las características de los criaderos de Anopheles (Kerteszia) neivai, especie considerada como posible vectora de malaria en esa región del país. La vegetación circundante fue dividida en tres estratos de acuerdo al grado de cobertura foliar. Se demarcaron cuadrantes de 100 m² en cada estrato para el muestreo de plantas epífitas de la família Bromeliaceae, en las cuales se acumula agua que sirve como criadero para esta especie de anofelino. Se tomaron datos de temperatura, pH y volumen del agua contenida en cada bromelia. El mayor número de larvas se detectó en el estrato 1 (manglar) a una altitud inferior a 4 m, pero no se encontró evidencia significativa de estratificación vertical de la población larval de A. neivai hasta los 8 m. Se evidenció una correlación lineal positiva entre el número de larvas y el volumen de agua contenida en cada bromelia; por otra parte se observó también una correlación directa entre la precipitación mensual acumulada y la fluctuación poblacional de esta especie. Los índices larvales mas altos se observaron entre los meses de marzo a abril y de julio a agosto. La mortalidad larval fue alta en el primer estadío (43,5%) y solo un 23,7% sobrevivió hasta el cuarto.

Biologia de Anopheles (Kerteszia) neivai H., D. & K., 1913 (Diptera: Culicidae) en la costa Pacífica de Colombia: II. Fluctuación de la población adulta

En la localidad de Charambirá, situada en el município de Istmina (Chocó) en la costa Pacífica de Colombia, se presenta un problema de malaria endémica asociada con grandes poblaciones de mosquitos Anopheles del subgénero Kerteszia (A. neivai). Estos se crían en las colecciones de agua formadas por plantas epífitas de la família Bromeliaceae, que son muy abundantes en los árboles de mangle. En esa localidad se estudiaron: fluctuación poblacional y algunos aspectos ecológicos y etológicos de los adultos de esa especie de mosquito, con el objetivo de determinar su papel en la transmisión de malaria. Todos los mosquitos fueron colectados por cebos humanos. Los picos máximos de actividad ocurrieron en las horas crepusculares de la mañana y de la tarde (5:30 a 6:30 y 18:00 a 19:00 horas). En el período nocturno la actividad intradomiciliar fue baja y no hubo ninguna durante el día. El estado gonadotrófico de las hembras colectadas durante nos picos de actividad, mostró la existencia de dos poblaciones de mosquitos: una, en su mayoría individuos jóvenes que buscan su alimento en las horas de la tarde y la otra compuesta por individuos mas longevos, que buscan su alimento en la mañana. El estudio de la variación estacional mostró que las poblaciones son bajas en los meses de poca precipitación, pero a medida que aumenta el índice pluviométrico, aumenta el número de mosquitos. Se discute la relación que existe entre la presencia de los mosquitos y la prevalencia de malaria humana; se sugiere que A. neivai puede ser el responsable de la transmisión de malaria en la zona estudiada.

Biologia de Anopheles (Kerteszia) neivai H., D. & K., 1913 (Diptera: Culicidae) en la Costa Pacífica de Colombia: III. Medidas de luminosidad y el comportamiento de picadura

El estudio del comportamiento de picadura de mosquitos capturados picando humanos en un área despejada del poblado de Charambirá, Chocó, en la costa Pacífica de Colombia, indico que cambios en la intensidad de la luz, influenciaban el início y el fin de la actividad de vuelo de Anopheles (Kerteszia) neivai, especie con marcados hábitos crepusculares. Esta especie está considerada como vectora de esa enfermedad, malaria, en la costa pacífica colombiana.

Biología de Anopheles (Kerteszia) neivai H., D. & K., 1913 (Diptera: Culicidae) en la Costa Pacifica de Colombia: IV - Estructura etárea y transmisión de malaria

Con el fin de determinar la dinamica de transmisión de malaria en el poblado de Charambirá (Chocó), Colombia, se estudió la estructura etárea de Anopheles neivai (reconocido vector en la Costa Pacífica) con base en su estado gonadotrófico. Se recolectaron mosquitos intradomiciliarmente durante el crepúsculo vespertino con cebos humanos y aspiradores bucales. Los mosquitos recolectados se mantuvieron en cajas cilíndricas de cartón con papel humedecido y dispensadores alimenticios hasta su disección al día siguiente. De los 200 mosquitos disecados entre septiembre y octubre de 1986,68 (34%) presentaban huellas de menos de tres oviposturas y los restantes (66%) habían efectuado al menos tres oviposturas. La diferencia entre el primer grupo considerado como mosquitos "no infectivos" y el segundo considerado como los "potencialmente infectivos" fue altamente significativa (X² = 10,68; P = 0,001). El 1,5% de A. neivai estudiados presentaban huellas correspondientes a 10 oviposturas mostrando una marcada longevidad y múltiples alimentaciones sanguíneas. Los resultados sugieren que existe un alto riesgo de contraer malaria en Charambirá durante el crepúsculo vespertino.

Opinião de médicos brasileiros sobre fecundação artificial do ponto de vista ético

Foi realizado levantamento da opinião dos médicos que compareceram ao "XIV Congresso Brasileiro de Reprodução Humana", sob o ponto de vista ético, a respeito da fecundação artificial. Foram analisados os resultados, chegando-se a selecionar alguns itens comportamentais como preliminarmente aceitos. Propõe-se a realização de estudos mais profundos que objetivam abordar os vários aspectos aceitos ou não pela sociedade.