1000 resultados para Artesanos - Estadísticas
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8 documentos : ilustraciones, fotografas.
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22 hojas : ilustraciones, grficos estadsticos.
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21 hojas.
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36 hojas : ilustraciones, grficos estadsticos.
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El objetivo de este proyecto, enmarcado en el rea de metodologa de anlisis en bioingeniera-biotecnologa aplicadas al estudio del cancer, es el anlisis y caracterizacin a travs de perfiles de expresin de protenas y genes de las vas metabolicas asociadas a progresin tumoral. Dicho estudio se llevar a cabo mediante la utilizacin de tecnologas de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/protenas en forma simultnea, generando as una gran cantidad de datos de expresin. Se hipotetiza que para un anlisis e interpretacin de la informacin subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podra realizarse mediante tcnicas estadstico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y tcnias de aprendizaje automtico. Para que el anlisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenmeno biolgico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la informacin subycente y as perder informacion relavante en el contexto de progresin tumoral. La identificacin de estos efectos permitir obtener, eficientemente, los perfiles de expresin molecular que podran permitir el desarrollo de mtodos de diagnstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposicin de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de anlisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genmicos/protemicos que permitan extraer informacin biolgica relevante pertinente al anlisis, clasificacin o prediccin de cncer, el diseo de tratamientos y terapias especficos y el mejoramiento de los mtodos de deteccin como as tambien aportar al entendimieto de la progresin tumoral mediante anlisis computacional intensivo
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El objetivo general es mejorar el ingreso del pequeo productor artesano de las reas de la Escuela Martn Fierro y el cerro Los Linderos, mediante el mejoramiento de la calidad del producto y de la diversificacin de los productos obtenidos. Para esto se implementan los siguientes objetivos especiales: Capacitar a grupos de artesanos en el mejoramiento productivo de las artesanas de lana. Distribuir una tropa de Llamas (CSD), capacitar a un grupo de productores artesanos en su crianza y disear un esquema de estos animales. Capacitar a los artesanos en el procesamiento de la fibra de Llama: descerdado, peinado, cardado, hilado y tejido. Estimular el sentido de la calidad en los productos artesanales obtenidos tanto en la forma tradicional como la mejorada. Realizar evaluaciones de calidad por panelistas sobre los productos artesanales tradicionales y los mejorados. Explorar estrategias de mercado (interno y externo) para poder disear esquemas de comercializacin ms eficientes que los actuales. La metodologa a utilizar en las tareas de capacitacin consistir bsicamente en dos pasos: Exposiciones didcticas terico prcticas de comprensin conceptual (por qu se hace) y de elaboracin aplicada (cmo se hace). Elaboracin y desarrollo de proyectos de artculos artesanales a partir de lana o de fibra de Llama. El proceso final de la capacitacin terminar con una evaluacin de cada productor-artesano participante
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El objetivo de este proyecto, enmarcado en el rea de metodologa de anlisis en bioingeniera-biotecnologa aplicadas al estudio del cncer, es el anlisis y caracterizacin a travs de perfiles de expresin de protenas y genes de las vas metablicas asociadas a progresin tumoral. Dicho estudio se llevar a cabo mediante la utilizacin de tecnologas de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/protenas en forma simultnea, generando as una gran cantidad de datos de expresin. Se hipotetiza que para un anlisis e interpretacin de la informacin subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podra realizarse mediante tcnicas estadstico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y tcnicas de aprendizaje automtico. Para que el anlisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenmeno biolgico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la informacin subyacente y as perder informacion relevante en el contexto de progresin tumoral. La identificacin de estos efectos permitir obtener, eficientemente, los perfiles de expresin molecular que podran permitir el desarrollo de mtodos de diagnstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposicin de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de anlisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genmicos/protemicos que permitan extraer informacin biolgica relevante pertinente al anlisis, clasificacin o prediccin de cncer, el diseo de tratamientos y terapias especficos y el mejoramiento de los mtodos de deteccin como as tambien aportar al entendimiento de la progresin tumoral mediante anlisis computacional intensivo.
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A partir de las ltimas dcadas se ha impulsado el desarrollo y la utilizacin de los Sistemas de Informacin Geogrficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en trminos agronmicos, econmicos y ambientales. Estas nuevas tecnologas permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad elctrica aparente y otros atributos del terreno as como el efecto de las mismas sobre la distribucin espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-especfico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroqumicos, la proteccin del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnolgicos propios de la agricultura de precisin para capturar variacin espacial a travs de los sitios dentro del terreno. El ptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisin depende fuertemente de las capacidades para explorar la informacin relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariacin espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a travs de modelos geoestadsticos clsicos que se basan en la teora de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadsticos contemporneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Ms an, debido a la naturaleza multivariada de las mltiples variables registradas en cada sitio, las tcnicas de anlisis multivariado podran aportar valiosa informacin para la visualizacin y explotacin de datos georreferenciados. La comprensin de las bases agronmicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en produccin, es hoy posible con el uso de stas nuevas tecnologas. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodolgicas basadas en la complementacin de tcnicas de anlisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificacin de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlacin espacial de los trminos de error que permitan explorar patrones de correlacin espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.
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En port.: Unidad Estadstica
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Presenta datos basicos del numero cachalotes capturados cada aos desde 1947 en la region del Pacifico Sureste. Datos sobre el esfuerzo y la captura por unidad de esfuerzo de las operaciones de caza de Pisco para el periodo 1954-1961 y de Paita para el 1957-1961. Ademas, la estructura de la poblacin, la abundancia de la poblacion y su relacion con el esfuerzo.
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Reporta los desembarques de las principales 113 especies comercialmente ms frecuentes entre peces, crustceos, moluscos, equinodermos, quelonios, toninos y algas, de la abundante fauna y flora marina peruana.
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Resultados de las estadísticas de los desembarques de la pesquera marina peruana correspondiente a 1992, 1993 y 1994.
