Abstract Wave data collected near the Caribbean coast of Mexico were used to study the frequency and directional structure of the wave field that was generated during the passing of 3 hurricanes. The data were recorded with 2 different acoustic wave gauges, which were installed at a depth of about 20 m. These records provided 183 directional wave spectra corresponding to the occurrence of hurricanes Wilma (October 2005), Dean (August 2007), and Rina (October 2011). The simultaneity of wind waves and swell was detected from different directions, due to the presence of bimodal spectra. For the 3 events, the relation between the translational speed of hurricanes and wave group celerity can explain the presence or absence of spectral bimodality, in either frequency or direction.

Resumen Datos de oleaje recolectados próximos a la costa caribeña de México se utilizaron para estudiar la frecuencia y la estructura direccional del campo de oleaje que se generó como consecuencia del paso de 3 huracanes. Los datos se registraron con 2 equipos acústicos diferentes que miden oleaje, los cuales fueron instalados a una profundidad cercana a los 20 m. Estos registros permitieron obtener 183 espectros direccionales de oleaje, correspondientes a la ocurrencia de los huracanes Wilma (octubre de 2005), Dean (agosto de 2007) y Rina (octubre de 2011). Fue detectada la simultaneidad de oleaje local y remoto procedente de diferentes direcciones, debido a la presencia de espectros bimodales. Para los 3 eventos, se encontró que la relación entre la celeridad de traslación de los huracanes y la celeridad de grupo de los trenes de olas puede explicar la presencia o ausencia de bimodalidad espectral, ya sea en frecuencia o dirección.

Objective To explore the presence and magnitude of – and change in – socioeconomic and health inequalities between and within Brazil, the Russian Federation, India, China and South Africa – the countries known as BRICS – between 1990 and 2010. Methods Comparable data on socioeconomic and health indicators, at both country and primary subnational levels, were obtained from publicly available sources. Health inequalities between and within countries were identified and summarized by using standard gap and gradient metrics. Findings Four of the BRICS countries showed increases in both income level and income inequality between 1990 and 2010. The exception was Brazil, where income inequality decreased over the same period. Between-country inequalities in level of education and access to sanitation remained mostly unchanged but the largest between-country difference in mean life expectancy increased, from 9 years in 1990 to 20 years in 2010. Throughout the study period, there was disproportionality in the burden of disease between BRICS. However, the national infant mortality rate fell substantially over the study period in all five countries. In Brazil and China, the magnitude of subnational income-related inequalities in infant mortality, both absolute and relative, also decreased substantially. Conclusion Despite the economic prosperity and general improvements in health seen since 1990, profound inequalities in health persist both within and between BRICS. However, the substantial reductions observed – within Brazil and China – in the inequalities in income-related levels of infant mortality are encouraging.

Resumen Objetivo Explorar la presencia y magnitud, así como los cambios en las desigualdades socioeconómicas y sanitarias entre y dentro de Brasil, la Federación de Rusia, India, China y Sudáfrica, los países conocidos como BRICS, entre 1990 y 2010. Métodos Se analizaron fuentes accesibles al público para obtener datos comparables sobre los indicadores socioeconómicos y de salud tanto a nivel nacional como subnacional primario. Se identificaron y resumieron las desigualdades sanitarias entre países con ayuda de métricas de brecha estándar y de gradiente. Resultados Cuatro de los países BRICS mostraron incrementos tanto a nivel de ingresos como de desigualdad de ingresos entre 1990 y 2010. La excepción fue Brasil, donde la desigualdad de ingresos se redujo en el mismo periodo. Las desigualdades entre los países a nivel educativo y de acceso a la sanidad permanecieron en su mayoría sin cambios, si bien la diferencia entre países relativa a la esperanza media de vida más grande aumentó de 9 años en 1990 a 20 años en el año 2010. A lo largo del periodo de estudio se observó una desproporción en la carga de la enfermedad en los BRICS. Sin embargo, la tasa de mortalidad infantil nacional se redujo sustancialmente durante el periodo de estudio en los cinco países. En Brasil y China, la magnitud de las desigualdades relacionadas con los ingresos a nivel subnacional en la mortalidad infantil, tanto en términos absolutos como relativos, también se redujo sustancialmente. Conclusión A pesar de la prosperidad económica y la mejora general de la salud que se observa desde 1990, aún persisten desigualdades muy importantes en materia de salud tanto dentro, como entre los países BRICS. Sin embargo, las reducciones sustanciales de las desigualdades a nivel de ingresos de la mortalidad infantil observadas en Brasil y China son alentadoras.

Résumé Objectif Étudier la présence et l'importance – et les variations – des inégalités socioéconomiques et sanitaires entre et à l'intérieur du Brésil, de la Fédération de Russie, de l'Inde, de la Chine et de l'Afrique du Sud – les pays connus sous le nom de BRICS – entre 1990 et 2010. Méthodes Des données comparables sur les indicateurs socioéconomiques et sanitaires, à la fois aux niveaux national et infranational primaire, ont été tirées de sources accessibles au public. Les inégalités sanitaires entre et à l'intérieur des pays ont été identifiées et synthétisées à l’aide des écarts types et des mesures de gradient. Résultats Quatre pays du groupe BRICS ont montré des augmentations à la fois du niveau des revenus et des inégalités des revenus entre 1990 et 2010. L'exception a été le Brésil, où l'inégalité des revenus a diminué sur la même période. Les inégalités entre les pays dans le niveau de l'éducation et l'accès aux installations sanitaires n'ont pratiquement pas changé, mais la différence la plus marquée entre les pays dans l'espérance de vie moyenne a augmenté, passant de 9 ans en 1990 à 20 ans en 2010. Sur toute la période de l'étude, la charge de morbidité était disproportionnée entre les pays du groupe BRICS. Cependant, le taux national de mortalité infantile a considérablement chuté pendant la période d'étude dans l'ensemble des 5 pays. Au Brésil et en Chine, l'importance des inégalités infranationales en matière de mortalité infantile, à la fois absolue et relative, qui sont liées aux revenus, a également considérablement diminué. Conclusion Malgré la prospérité économique et les améliorations générales en matière de santé observées depuis 1990, de profondes inégalités en matière de santé persistent à la fois entre et à l'intérieur des pays du groupe BRICS. Cependant, les importantes diminutions observées dans les inégalités – à l'intérieur du Brésil et de la Chine –en matière de taux de mortalité infantile, qui sont liées aux revenus, sont encourageantes.

Distributional patterns of the South American species of the freshwater amphipod genus Hyalella were analysed using a panbiogeographic approach. Five generalized tracks were found: (1) northern Andes to Lake Titicaca (H. dielaii, H. meinerti, H. dybowskii, H.jelskii, H. lubominsky, and H. pauperocavae; (2) lake Titicaca (H. armata, H. cuprea, H. latinamus, H. lucifugax, H. montforti, H. neveulemairei, H. robusta, H. tiwanaku, H. simplex simplex, and H. solida); (3) central Andes (H. fossamancinii and H. kochi); (4) Pampas (H. bonariensis, H. caeca, H. castroi, H. longispina, H. montenegrinae, H. pampeana, H. pernix, H. pseudoazteca, and H. warmingii); and (5) Subantarctic (H. patagonica H. costera, H. curvispina, H. chiloensis, H. falklandensis, H. franciscae, H. neonoma, H. patagonica, and H. simplex). One node was found at lake Titicaca (intersection of generalized tracks 1, 2, and 3).

Se estudió el patrón de distribución de especies Sudamericanas del género de anfípodo de agua dulce Hyalella mediante una aproximación panbiogeográfica. Se encontraron cinco trazos (1) Norte de los Andes al Lago Titicaca (H. dielaii, H. meinerti, H. dybowskii, H.jelskii, H. lubominsky, y H. pauperocavae; (2) Lago Titicaca (H. armata, H. cuprea, H. latinamus, H. lucifugax, H. montforti, H. neveulemairei, H. robusta, H. tiwanaku, H. simplex simplex, y H. solida); (3) Andes centrales (H. fossamancinii y H. kochi); (4) Pampas (H. bonariensis, H. caeca, H. castroi, H. longispina, H. montenegrinae, H. pampeana, H. pernix, H. pseudoazteca, y H. warmingii); y b (5) Subantártico (H. araucana, H. costera, H. curvispina, H. chiloensis, H. falklandensis, H. franciscae, H. neonoma, H. patagonica, y H. simplex). Se encontró un nodo en el lago Titicaca que correspondió a la intersección de los trazos 1; 2 y 3.

Se identificaron áreas de endemismo de mamíferos terrestres de México, usando modelos de nicho ecológico proyectados como distribuciones potenciales de especies, con el fin de comparar su desempeño respecto a análisis previos que usan datos puntuales de ocurrencia, incorporando el ajuste de Goloboff al Análisis de Parsimonia de Endemismos (PAE) para mejorar la identificación de áreas de endemismo. Se desarrollaron seis PAE, combinados o no con el ajuste de Goloboff (k=0 y 2) usando distribuciones potenciales de especies de 429 mamíferos terrestres sobrepuestas a 248 y 232 cuadros de 1º de latitud-longitud a lo largo del país. Se utilizaron los índices de consistencia (CI) y retención (RI) para identificar especies endémicas, posiblemente endémicas y características. Con base en el cladograma de consenso estricto con k=0, se identificaron siete áreas de endemismo definidas por dos o más especies: el Altiplano Mexicano, la Península de Baja California (con un patrón de endemismo anidado en el sur y el norte), Chiapas (con un patrón de endemismo anidado en el sur y el norte), la Costa Pacífica Mexicana, el Istmo de Tehuantepec, la Sierra Madre Occidental y la Península de Yucatán. Los cladogramas de PAE usando distribuciones potenciales de las especies mostraron una mejor resolución que aquellos producidos con datos de ocurrencia puntual, mostrando consensos con menor número de pasos y alto número de sinapomorfías. El ajuste de Goloboff (k) permitió menor pesado individual de especies "con ruido", incrementando el número de sinapomorfías en los cladogramas, e identificando más áreas de endemismo. Los cladogramas con k=0 tuvieron el mayor número de sinapomorfías, mientras que k=2 permitió obtener un menor número de cladogramas.

Areas of endemism of Mexican terrestrial mammals using ecological niche modeling projected as species’ potential distributions were identified to compare its performance with a previous analysis that used point occurrence data, and to incorporate Goloboff fit to Parsimony Analysis of Endemicity (PAE) for improving identification of areas of endemism. Six PAE were performed, combined or not, with Goloboff fit (k=0 and 2) using species’ potential distributions of 429 terrestrial mammals overlaid on 248 by 232 quadrats of 1° latitude-longitude countrywide. Consistency (CI) and retention (RI) indices were used for identifying endemic, characteristic, and possibly endemic species. Based on the strict consensus cladogram with k=0, seven areas of endemism defined by two or more species were identified: the Mexican Plateau, the Baja California Peninsula (with a nested pattern of endemism in the south and north), Chiapas (with a nested pattern of endemism in the south and north), the Mexican Pacific Coast, the Isthmus of Tehuantepec, the Sierra Madre Occidental, and the Yucatan Peninsula. PAE cladograms using species’ potential distributions showed a better resolution than those produced using point occurrence data, showing consensus with fewer number of steps and higher number of synapomorphies. Goloboff fit (k) allowed individual down-weighting of "noisy" species, thus increasing the number of synapomorphies in the cladograms, and even identifying more areas of endemism. Cladograms with k=0 had the largest number of synapomorphies, whereas k=2 allowed to obtain a smaller number of cladograms.

Identificaram-se áreas de endemismo de mamíferos terrestres do México, usando modelos de nicho ecológico projetados como distribuições potenciais de espécies, com o fim de comparar seu desempenho em relação a análises prévias que usam dados pontuais de ocorrência, incorporando o ajuste de Goloboff a Análise de Parcimônia de Endemismos (PAE) para melhorar a identificação de áreas de endemismo. Desenvolveram-se seis PAE, combinados ou não com o ajuste de Goloboff (k=0 e 2) usando distribuições potenciais de espécies de 429 mamíferos terrestres sobrepostas a 248 e 232 quadros de 1º de latitude-longitude ao longo do país. Utilizaram-se os índices de consistência (CI) e retenção (RI) para identificar espécies endêmicas, possivelmente endêmicas e características. Com base no cladograma de consenso estrito con k=0, se identificaram sete áreas de endemismo definidas por duas ou mais espécies: o Altiplano Mexicano, a Península de Baixa Califórnia (com um padrão de endemismo aninhado no sul e no norte), Chiapas (com um padrão de endemismo aninhado no sul e no norte), a Costa Pacífica Mexicana, o Istmo de Tehuantepec, a Serra Madre Ocidental e a Península de Yucatán. Os cladogramas de PAE usando distribuições potenciais das espécies mostraram uma melhor resolução que aqueles produzidos com dados de ocorrência pontual, mostrando consensos com menor número de passos e alto número de sinapomorfias. O ajuste de Goloboff (k) permitiu menor pesagem individual de espécies "com ruído", incrementando o número de sinapomorfias nos cladogramas, e identificando mais áreas de endemismo. Os cladogramas con k=0 tiveram o maior número de sinapomorfias, enquanto que k=2 permitiu obter um menor número de cladogramas.