En esta investigación se evaluó la diversidad de especies nativas e introducidas en el río Churute, el cual atraviesa la Reserva Ecológica Manglares Churute, en Ecuador, utilizando para ello un enfoque empírico-inductivo, con diseño no experimental de corte transversal-explicativo. Las capturas se realizaron con atarraya, arte de pesca tradicional en época de sequía, a lo largo del río Churute. Se muestrearon 25 sitios, considerando 33 lances como esfuerzo de pesca por cada sitio, y los peces capturados fueron clasificados taxonómicamente, contados y pesados para estimar los índices ecológicos de riqueza, abundancia, diversidad y dominancia en el área de estudio. Se identificaron 20 especies ícticas (19 nativas y 1 introducida) distribuidas en 18 géneros de 13 familias y 5 órdenes; las familias con mayor número de especies fue CICHLIDAE con cuatro especies, BRYCONIDAE, CHARACIDAE, ELEOTRIDAE y HEPTAPTERIDAE con dos especies cada una. De las especies identificadas, siete calificaron como importantes, sobresaliendo la tilapia, pez introducido con un Índice de Importancia Relativa (IRI) de 40.075,58, dominando en los sitios de muestreo en un 61,13 %. Se concluye que la tilapia es una especie dominante, con tasas de reproducción superiores al de las especies nativas presentes en el río Churute, por lo que su presencia constituye una seria amenaza a la biodiversidad de este ecosistema.

Existen aplicaciones cuya solución algorítmica, requiere del uso de una cantidad considerable de recursos computacionales (CPU, memoria y almacenamiento). Resolver estas aplicaciones en computadoras secuenciales pudiera generar costos considerables en términos de desempeño y tiempo. Por otro lado, avances recientes en tecnologías de redes permiten a un conjunto de computadoras conectadas en red, colaborar de manera coordinada en la solución de un problema particular. Esto ha impulsado el cómputo paralelo en red como una alternativa viable en la solución de aplicaciones complejas. La idea es particionar una tarea compleja en tareas más pequeñas que se ejecutan de manera coordinada entre las diferentes computadoras de la red. Los algoritmos de asignación de tareas a computadoras se vuelven fundamentales al buscar reducir el tiempo de ejecución de la aplicación particionada entre las computadoras de la red. Este artículo busca fomentar el estudio del cómputo paralelo entre las instituciones de educación superior en México. Pulpo es una herramienta de simulación creada para evaluar algoritmos de asignación de tareas en plataformas distribuidas. Se pretende que pulpo sea una herramienta útil a la comunidad académica interesada en el área y a su vez permita crear un ambiente colaborativo en el estudio del cómputo paralelo. Proporcionamos resultados experimentales y enseñamos a utilizar las librerías de pulpo con un ejemplo.

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