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Dating of recent sediments using radioactive isotopes in the Rio Verde, Oaxaca state, Mexico
José Alfredo González Verdugo EDITH ROSALBA SALCEDO SANCHEZ MARIA JOSELINA CLEMENCIA ESPINOZA AYALA MANUEL MARTINEZ MORALES (2013, [Artículo])
Con objeto de conocer la evolución de los procesos sedimentarios en la parte baja del río Verde, Oaxaca, se realizaron mediciones en dos núcleos de sedimentos. El fechado y determinación de la tasa de sedimentación, se realizó utilizando los isótopos radioactivos Plomo-210 y Cesio-137, que sirven como indicadores de períodos de deposición de los últimos 100 años. La velocidad de sedimentación en el Río Verde obtenida por medio del isótopo Pb -210 es 0.69 a 0.89 cm/año. Por otro lado, la velocidad de sedimentación en la zona de estudio mediante el isótopo Cs-137 es del orden de 0.61 cm/año y 0.87 cm/año. El método de Cesio-137 proporciona marcadores distintivos de eventos, mientras que el método de Plomo-210 proporciona pendientes de concentración, que al aplicarse de manera conjunta proporcionan una validación de ambos métodos. En este estudio, los dos métodos coinciden en los valores de sedimentación para la zona del Río Verde. Los resultados de este trabajo permiten conocer la dinámica de los procesos de transporte de sedimentos en la zona, información que resulta útil para la planeación de obras hidráulicas y estimación de los impactos ambientales, así como la implementación de las medidas de mitigación correspondientes.
Sedimentación Datación Isótopos radiactivos Marcadores Morfología de ríos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
Mesut KESER fatih ozdemir Pietro Bartolini (2022, [Artículo])
Germplasm Exchange International Nurseries Multi-Locations CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WINTER WHEAT BREEDING GERMPLASM YIELDS DATA
Andrea Gardeazabal (2023, [Documento de trabajo])
This report describes the process carried out a pilot project to evaluate a scalable disruptive approach to integrating data for agronomy research that also incentivizes sustainable production and enables traceability using open data sharing protocol with self-sovereign identity (SSI).
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DIGITAL TECHNOLOGY DATA AGRICULTURAL RESEARCH
Product development for Eastern Africa: EA-PP1
Berhanu Tadesse Ertiro Aparna Das Yoseph Beyene Dan Makumbi Manje Gowda Suresh L.M. Anani Bruce Walter Chivasa Vijay Chaikam Juan Burgueño Prasanna Boddupalli (2023, [Objeto de congreso])
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PRODUCT DEVELOPMENT TESTING DATA MAIZE
Editorial: Model organisms in plant science: Maize
Manje Gowda (2023, [Artículo])
Model Organism Genomic Selection CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE PLANT SCIENCES RESEARCH CROP IMPROVEMENT PLANT PHYSIOLOGY PLANT BREEDING
Paresh Shirsath Dakshina Murthy Kadiyala (2022, [Artículo])
Rainfall Datasets Satellite Rainfall Estimates CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA RAIN RAINFED FARMING DATA SATELLITES
Socio-technological responses to COVID-19 in Mexico: Spin-offs, repositories and 3D printing
Max Matus (2023, [Artículo, Artículo])
The objective of the article is to analyze two sociotechnical initiatives, one citizen and the other governmental, that were configured in Mexico as a response to the shortage and hoarding of medical devices in the context of the COVID-19 pandemic. The citizen response analyzed is the coronavirus_maker_mx movement, while the governmental initiative under scrutiny are the Gätsy and Ehecátl 4T ventilators developed under the coordination of the National Council on Science and Technology. The methodology used involved online tracking of coronavirus_maker groups, open interviews with community members, and review of second-hand sources in the case of the government initiative. By unraveling the networks of actors that were behind the design and production or printing of devices to address COVID-19, we conclude that the cases analyzed represent different models of technological development that invite us to think about some alternatives for the promotion of "sovereign" technology in Mexico.
Impresión 3D manufactura aditiva makers ciencia abierta CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES 3D printing additive manufacture open science
Rachel Voss Jill Cairns Michael Olsen Esnath Tatenda Hamadziripi (2023, [Artículo])
The integration of gender concerns in crop breeding programs aims to improve the suitability and appeal of new varieties to both women and men, in response to concerns about unequal adoption of improved seed. However, few conventional breeding programs have sought to center social inclusion concerns. This community case study documents efforts to integrate gender into the maize-focused Seed Production Technology for Africa (SPTA) project using innovation history analysis drawing on project documents and the authors’ experiences. These efforts included deliberate exploration of potential gendered impacts of project technologies and innovations in the project’s approach to variety evaluation, culminating in the use of decentralized on-farm trials using the tricot approach. Through this case study, we illustrate the power of active and respectful collaborations between breeders and social scientists, spurred by donor mandates to address gender and social inclusion. Gender integration in this case was further facilitated by open-minded project leaders and allocation of funding for gender research. SPTA proved to be fertile ground for experimentation and interdisciplinary collaboration around gender and maize breeding, and has provided proof of concept for larger breeding projects seeking to integrate gender considerations.
Crop Breeding On-Farm Trials Tricot CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENDER CROPS BREEDING ON-FARM RESEARCH SOCIAL INCLUSION CITIZEN SCIENCE MAIZE
Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant traits
Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa Francisco Javier Martin Vallejo (2018, [Artículo])
Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES
Multi-environment genomic prediction of plant traits using deep learners with dense architecture
Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2018, [Artículo])
Shared Data Resources Deep Learning Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ACCURACY GENOMICS NEURAL NETWORKS FORECASTING DATA MARKER-ASSISTED SELECTION