Ecología Forense: al rescate de los manglares

Diana Jacqueline Cisneros de la Cruz JORGE ALFREDO HERRERA SILVEIRA CLAUDIA TEUTLI HERNANDEZ (2022, [Artículo])

Cuando hablamos de series en la tv, no cabe duda de que las más populares son las de detectives y forenses que resuelven crímenes. Pero ¿ecología forense en manglares? Si, cuando los manglares mueren o se degradan, antes de cualquier intento de rescate, o mejor dicho, de restauración, es fundamental descubrir cuál fue la causa. La ecología forense durante la restauración ecológica de manglares es parte de una estrategia que, además de la cooperación entre diferentes sectores, será fundamental para recuperar diversos servicios que nos brindan los manglares y con ello ser aliados ante el cambio climático.

CAMBIO CLIMATICO CARBONO AZUL ECOSISTEMAS COSTEROS RESTAURACION ECOLOGICA VARIABLES INDICADORAS BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

Predicción de la evapotranspiración de referencia mediante redes neuronales artificiales

JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO ROCIO CERVANTES-OSORNIO WALDO OJEDA BUSTAMANTE IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2008, [Artículo])

La evapotranspiración de referencia (ETo) es una variable climática esencial para el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos. Su previsión a corto plazo es importante para programar la distribución de volúmenes de agua en las zonas de riego. En este trabajo se presenta la aplicación de un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) tipo feedforward backpropagation para predecir la ETo a partir de datos diarios de temperatura del aire, radiación solar, humedad relativa y velocidad del viento. La arquitectura adoptada del modelo de RNA contiene cuatro neuronas en la capa intermedia, una neurona en la capa de salida y funciones de activación tangente hiperbólica en ambas capas. Este modelo fue aplicado a un conjunto de datos climáticos con cinco años de observaciones de la red agroclimática “Valle del Fuerte” del distrito de riego 075, localizada en el norte de Sinaloa, México. El algoritmo de entrenamiento supervisado de Levenberg-Marquardt permitió obtener un buen desempeño de la red en términos del error cuadrático medio y del coeficiente de determinación R2 para estimar la ETo en los diferentes escenarios considerados. Las predicciones de las RNA fueron comparadas con las predicciones de modelos de regresión lineal múltiple y lineal por partes; los resultados muestran que ambos modelos presentan niveles de ajuste muy similares a los datos experimentales.

Evapotranspiración Requerimientos de riego Variables climáticas Distritos de riego Regresión no lineal Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Worldwide selection footprints for drought and heat in bread wheat (Triticum aestivum L.)

Ana Luisa Gómez Espejo Carolina Sansaloni Juan Burgueño Fernando Henrique Toledo Adalberto Benavides-Mendoza M. Humberto Reyes-Valdés (2022, [Artículo])

Genome–Environment Associations Climatic Variables Hormonal Elicitors CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ADAPTATION DROUGHT STRESS HEAT STRESS LANDRACES TRITICUM AESTIVUM

Intimate partner violence and its relationship to labor income

Yei Javier Zepeda Hernández Alma Sofia Santillan (2024, [Artículo, Artículo])

In Mexico, 70.1% of women have been victims of violence in their lifetime and the main perpetrator is her intimate partner. Gender violence is a public health problem that has multiple negative impacts in woman and their offsprings. The relation violence and income is an issue that has been scarcely studied for Mexico. The objective of this article is to analyze the intimate partner violence and its relationship to labor income for Mexican women, data used are from the National Survey on the Dynamics of Households Relationships (ENDIREH 2021). The principal component method is used to estimate five kinds of violence; physical, emotional, economic, sexual and, harassment. The instrumental variables method is used to consider the endogeneity of income and violence variables. Except harassment, the results indicate a negative relationship between income and violence. Specifically, sexual violence has the greatest negative effects; women who are victims of sexual violence have an average reduction of 17.4% in monthly labor income. This negative effect represents a loss of just over two month of working days per year and, in the aggregate terms, is equivalent to 0.87% of GDP. The above highlights the importance of orienting public policy actions to work in prevention, attention, punishment and eradications any kind of violence against women. 

Intimate partner violence Labor income Endogeneity Instrumental variables Cost of violence Violencia de pareja Ingresos laborales Endogeneidad Variables instrumentales Costo de la violencia. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES