De la publicación científica al hilo de Twitter

En la tarea nº8 de Introducción a la Comunicación Científica se nos propone realizar un texto divulgativo a partir de una publicación científica, ya sea en el formato de un hilo de Twitter, una noticia científica o un archivo de audio.

En mi caso, me he decantado por preparar un hilo de Twitter que, de manera clara, sintetice y explique los resultados de la investigación de un compañero del Basque Center for Applied Mathematics recogidos en el paper Modelling Inoculum Availability of Plurivorosphaerella nawae in Persimmon Leaf Litter with Bayesian Beta Regression.

Aunque no ha sido sencillo adaptarlo a los 240 carácteres de los tuits, y a 300 palabras, he tratado de contextualizar los resultados del paper intentando responder a las preguntas “quién, qué, cómo, cuándo, dónde y porque”. A continuación el resultado:

¿Alguna vez has comido un Caqui? Esta fruta es cada vez más popular entre los consumidores españoles, pero su producción está siendo afectada por una enfermedad causada por el hongo Plurivorosphaerella nawae.

Este hongo produce lesiones foliares y la caída prematura de las hojas del árbol del caqui, haciendo que la fruta madure tempranamente y resultando en serias perdidas económicas para los productores. En España, esta enfermedad de las hojas fue detectada por primera vez en 2012.  

El hongo se forma en invierno pero sus esporas se dispersan con el viento en primavera, cuando las temperaturas aumentan y la lluvia ha creado una película que hace que se adhieran mejor a las hojas del caqui.

Aunque los fungicidas son útiles para el control de la enfermedad en las hojas, solo son efectivos en el periodo de infección, cuando se detecta mediante trampas la presencia de esporas en el aire. Sin embargo, esta predicción de esporas es limitado ya que solo se detectan una vez liberadas en el aire del huerto.

Un equipo de investigadores entre los que se encuentra Joaquín Martínez de BCAM, ha utilizado 2 modelos de regresión beta bayesiana jerárquica con efectos fijos y aleatorios para estimar la producción de esporas usando el enfoque de la Aproximación Integrada Nested Laplace (INLA), una alternativa computacionalmente eficiente.

La investigación se llevó a cabo con las muestras recogidas semanalmente en L’Alcúdia (Valencia) entre 2010 y 2015. Para ello las hojas del caqui se empaparon, se colocaron en un túnel de viento y se contaron las esporas liberadas del hongo P. nawae.

El modelo resultante, que se evaluó en 4 huertos durante 5 años y fue más preciso que los anteriores, facilitará la optimización de los programas de fungicidas para esta enfermedad en España y otros lugares. Además, el modelo prodrá extenderse a otros patógenos vegetales fúngicos

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