Patrón espacio-temporal de larvas y huevecillos de nemátodos gastrointestinales en pastizales ganaderos de Veracruz, México / Spatio-temporal pattern of larvae and eggs of gastrointestinal nematodes in cattle pastures in Veracruz, Mexico

The spatial and temporal distribution of gastrointestinal nematodes of cattle has been little studied in Mexico. Previous studies have described periods of higher larval presence, vertical and horizontal migration in grasslands, and the frequency of adult nematodes; as well as the effect of pasture trichomes on the migration and survival of Haemonchus larvae. The aim of this study was to determine the time-space layout and spread of gastrointestinal nematode larvae on pasture, and to estimate the effect of ivermectin applied to cattle on the time-dependent abundance of their eggs in a ranch in Veracruz. To determine the spatio-temporal arrangement, monthly morning grass samples were obtained from 30 sampling points from July 2008 to June 2009. Third stage larvae (L3) from each point were counted, and aggregation patterns were estimated through variance/mean and negative binomial K indices. Additionally, the number of eggs per gram in cattle feces was determined, from samples with (CI) and without ivermectin (SI), using standard techniques. A total of 20 276L3 larvae were recovered in the pasture, of which an 80% corresponded to Haemonchus contortus. The highest nematode density with more than 5 000L3/kgDM was detected in October 2008, and the lowest in February and March 2009. The L3 showed an aggregated spatial pattern of varying intensity throughout the year. The number of eggs in the stool was not reduced with the ivermectin application to cattle, which suggested a failure of control. However, the highest parasite loads were observed from July to November 2008. We concluded that the application of ivermectin was not effective to control nematodes eggs, and that L3 populations fluctuated on pasture for ten months, providing an infection source to grazing animals afterwards. Rev. Biol. Trop. 61 (4): 1747-1758. Epub 2013 December 01.

El conocer la disposición espacio-temporal y diseminación de las larvas de nematodos gastrointestinales en los pastizales, y estimar el efecto de la ivermectina aplicada a bovinos sobre la abundancia de sus huevecillos, permite estimar dónde y cuándo se presentan las poblaciones más altas, que puede servir para establecer planes de muestreo y orientar medidas de control, así como para definir el riesgo de contaminación de los pastizales de manera diferencial. Para la determinación de la disposición espacio-temporal de L3 en el pastizal, se recolectaron, contaron e identificaron mensualmente las larvas en 30 puntos de muestreo, posteriormente se generaron mapas de disposición espacial con los datos obtenidos de los conteos de L3 en cada punto y mes de muestreo, y se calculó el patrón de disposición mediante los índices varianza/media y K binomial negativa. El número de huevecillos por gramo de heces de los bovinos con (CI) y sin ivermectina (SI), se calculó con la técnica de McMaster. En el pastizal se recuperaron 20 276L3, correspondiendo el 80% a H contortus. En octubre 2008 se detectó la más alta densidad de nematodos con más de 5 000L3/kgMS. Las L3 presentaron un patrón espacial agregado de intensidad variable durante todo el año. Las mayores densidades poblacionales de nematodos fueron en octubre 2008 y las menores en febrero y marzo 2009. La aplicación de ivermectina a los bovinos no redujo el número de huevecillos presentes en las heces, debido a que los tratamientos fueron estadísticamente iguales. De julio a noviembre 2008, se observaron las mayores cargas parasitarias.

Análisis de sensibilidad del nivel tecnológico adoptado en fincas ganaderas de doble propósito del Estado Zulia, Venezuela / Sensitivity analysis of the technological level adopted in the dual purpose cattle farms located in the Zulia State, Venezuela

El objetivo de esta investigación fue simular con base en los factores determinantes del nivel tecnológico en fincas ganaderas de doble propósito, la probabilidad de que una finca o productor pertenezca a un grupo de fincas con alto nivel de tecnología, de acuerdo a escenarios distintos a los que originalmente posee, creados por la combinación de los factores determinantes. Estos factores resultaron del ajuste de un modelo Probit Ordenado sobre una muestra de 102 fincas localizadas en los municipios Jesús Enrique Lossada, La Cañada de Urdaneta y Rosario de Perijá, del estado Zulia, Venezuela, previamente estratificada en tres grupos tecnológicos: Bajo (GT1), Medio (GT2) y Alto (GT3), utilizando el algoritmo K-medias. Los factores determinantes: localización geográfica de la finca, nivel educativo del productor, frecuencia de la asistencia técnica y el tamaño de la finca fueron utilizados para evaluar su efecto sobre la probabilidad, producto del cambio de las condiciones originales de la finca, la cual se interpreta como sensibilidad. De los resultados obtenidos se desprende que, existe una relación positiva entre el tamaño de la finca, la educación del productor, localidad geográfica, la frecuencia con que es utilizada la asistencia técnica, y el nivel de tecnología existente en la finca. Se puede inferir que un productor con un nivel educativo universitario que posea una finca con más de 200 unidades animales, que ésta se encuentre localizada en la zona de Rosario de Perijá, y que además de ello haga uso de la asistencia técnica como parte del manejo de su finca, presenta una alta probabilidad de que este productor tienda a ser más innovador y alcance un nivel tecnológico más alto que el GT1.

The objective of this research was to simulate the probability of the farmer of belonging to a specific technological level according to the presence of the determinant factors in scenarios created different from original conditions. These factors were obtained of applying the Ordered Probit model on a sample of 102 farms, located in Jesus Enrique Lossada, La Cañada de Urdaneta y Rosario de Perijá Municipalities of the Zulia State, Venezuela. The sample was previously stratified in three technological groups: Low (TG1), Middle (TG2) and High (TG3) by the K-means algorithm. The geographic locations of the farm, educative level of the farmer and farm size resulted to be the determinant factors. These factors were utilized to evaluate their effect on the probability due to the changes of original conditions of the farm. These changes in the probability are called sensitivity. The results showed that there is a positive relationship between the determinant factors and technological level of the farm. Therefore, a farmer with university degree, his or her farm is located in Rosario de Perijá with more than 200 animal units. In addition, the farmer utilizes the frequently technical assistance; it is much more probably that this farmer tends more innovated and reaches a higher technological level than the TG1.