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Envíos recientes

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La génesis de la institución política. Los paradigmas de Aristóteles y de Hobbes
(UNR Editora, 2024) Zícari, Julián; https://orcid.org/0000-0002-8575-2636
El presente trabajo busca cuestionar los ejes centrales sobre los cuales el canon académico tradicional estableció la contraposición entre los paradigmas políticos de Aristóteles y Hobbes con vistas a la génesis de la institución política. Uno, sobre pautas naturales, evolutivas y armónicas, mientras que el otro, artificiales, rupturistas y conflictivas.Uno sobre pautas naturales, evolutivas y armónicas, mientras que el otro artificiales, rupturistas y conflictivas. Para ello se revisará la letra de sus planteos y se señalarán diferencias pocas veces consideradas, entre ellas el desigual rol jugado por los individuos en sus esquemas.
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Constraints on metastable superheavy dark matter coupled to sterile neutrinos with the Pierre Auger Observatory
(American Physical Society, 2024-04-08) Binet, V.; Micheletti, M. I.; The Pierre Auger collaboration
Dark matter particles could be superheavy, provided their lifetime is much longer than the age of the Universe. Using the sensitivity of the Pierre Auger Observatory to ultrahigh energy neutrinos and photons, we constrain a specific extension of the Standard Model of particle physics that meets the lifetime requirement for a superheavy particle by coupling it to a sector of ultralight sterile neutrinos. Our results show that, for a typical dark coupling constant of 0.1, the mixing angle θm between active and sterile neutrinos must satisfy, roughly, θm ≲ 1.5 × 10−6ðMX=109 GeVÞ−2 for a mass MX of the dark-matter particle between 108 GeV and 1011 GeV.
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El Fondo Monetario Internacional y América Latina. Las relaciones tras la pandemia de COVID-19
(UNR Editora, 2024-01) Breczko, Agata; https://orcid.org/0000-0003-3084-3829
La crisis provocada por la pandemia de COVID-19, las crecientes necesidades de financiamiento y el consiguiente deterioro de las finanzas públicas de muchos países han creado un escenario propicio para el regreso del Fondo Monetario Internacional (FMI) a América Latina después de casi una década y media de distanciamiento. El artículo tiene como objetivo analizar las relaciones entre la organización y la región en el contexto del coronavirus. Buscamos comprender hasta qué punto las renovadas relaciones serán el espejo de las “viejas” preferencias del FMI que han caracterizado sus intervenciones en las últimas dos décadas del siglo XX y principios del siglo XXI. Primero, examinamos la postura oficial del Fondo reflejada en sus publicaciones emblemáticas. Afirmamos que la institución, en su discurso, es cada vez más permisiva con el uso del estímulo fiscal y frente al protagonismo del Estado en la resolución de crisis. Posteriormente, confrontamos la retórica del FMI con sus acciones concretas, reflejadas en la condicionalidad y las recomendaciones de política contenidas en los acuerdos firmados con los países latinoamericanos en el contexto de la crisis sanitaria. Concluimos que el enfoque ortodoxo persiste en las prácticas del FMI, pero está acompañado por crecientes cambios adaptativos.
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Juegue! : tu hijo tampoco va a llegar
(Facultad de Ciencia Política y Relaciones Internacionales, 2024-11-27) Weiss, Mauro; Parodi, Martín
Este proyecto se desarrolló en el marco de una tesina de grado. Consta de una producción sonora de cinco episodios en soporte podcast donde se relata lo que acontece a lo largo de la fecha de un torneo de fútbol infantil. Al escuchar los episodios, vas a poder conocer las diferentes miradas y perspectivas atraviesan el escenario del fútbol baby por parte de todos los actores sociales involucrados
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Garbage in, garbage out: how reliable training data improved a virtual screening approach against SARS-CoV-2 MPro
(Frontiers, 2023-06-22) Ruatta, Santiago M.; Prada Gori, Denis N.; Fló Díaz, Martín; Carlucci, Renzo; Medrán, Noelia Soledad; Labadie, Guillermo Roberto; Martínez Amezaga, Maitena; Delpiccolo, Carina M. L.; Mata, Ernesto Gabino; Talevi, Alan; Comini, Marcelo A.; Dr. Hilgenfeld, R. provide the MPro expression vector
Introduction: The identification of chemical compounds that interfere with SARS-CoV-2 replication continues to be a priority in several academic and pharmaceutical laboratories. Computational tools and approaches have the power to integrate, process and analyze multiple data in a short time. However, these initiatives may yield unrealistic results if the applied models are not inferred from reliable data and the resulting predictions are not confirmed by experimental evidence. Methods: We undertook a drug discovery campaign against the essential major protease (MPro) from SARS-CoV-2, which relied on an in silico search strategy –performed in a large and diverse chemolibrary– complemented by experimental validation. The computational method comprises a recently reported ligand-based approach developed upon refinement/learning cycles, and structure-based approximations. Search models were applied to both retrospective (in silico) and prospective (experimentally confirmed) screening. Results: The first generation of ligand-based models were fed by data, which to a great extent, had not been published in peer-reviewed articles. The first screening campaign performed with 188 compounds (46 in silico hits and 100 analogues, and 40 unrelated compounds: flavonols and pyrazoles) yielded three hits against MPro (IC50 ≤ 25 μM): two analogues of in silico hits (one glycoside and one benzo-thiazol) and one flavonol. A second generation of ligand-based models was developed based on this negative information and newly published peer-reviewed data for MPro inhibitors. This led to 43 new hit candidates belonging to different chemical families. From 45 compounds (28 in silico hits and 17 related analogues) tested in the second screening campaign, eight inhibited MPro with IC50 = 0.12–20 μM and five of them also impaired the proliferation of SARS-CoV-2 in Vero cells (EC50 7–45 μM). Discussion: Our study provides an example of a virtuous loop between computational and experimental approaches applied to target-focused drug discovery against a major and global pathogen, reaffirming the well-known “garbage in, garbage out” machine learning principle.