El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude”
- Autores
- Lacelli, Gabriel Angel; Urcola, Hernan Alejandro; Cabrini, Silvina María; Fillat, Francisco Antonio; Ghida Daza, Carlos Alberto; Alvarez, Ruben Manuel; Martin, Guillermo Daniel; Sabadzija, Gabriela Noemi; Piccolo, Maria Alejandra; Bravo, Gonzalo Carlos; Iurman, Daniel Eduardo; Engler, Patricia Laura; Pellerano, Liliana Laura; Quirolo, Maria Eugenia; Acosta, Fabian Arturo; Teran, Juan Cruz; Calvi, Mariana
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El propósito de este trabajo fue diseñar indicadores que nos permitan medir el riesgo en los sistemas agropecuarios de un modo simple pero potente. Medimos el riesgo o la probabilidad de obtener ingresos por debajo de un umbral que consideramos crítico. Para ello trabajamos con los costos en condiciones de certeza y distribuciones probabilísticas de precios y rendimientos. Propusimos dos indicadores: el primero (llamado índice de desastre) mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del umbral crítico; el segundo (llamado índice de intensidad del desastre), cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores construimos una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, medimos el riesgo desde cinco niveles críticos o ingresos para garantizar la cobertura de: el consumo de la familia, el pago del trabajo familiar, la depreciación de las mejoras y los activos fijos, la retribución a los capitales invertidos y una renta fundiaria. Los resultados obtenidos muestran la pertinencia de la metodología y alienta a futuros trabajos de aplicación de la misma.
The aim of this work was to design indicators to measure risk in agricultural systems in a simple but powerful way. The risk risk or the probability of obtaining an income below a critical threshold was measured. The costs under certainty conditions were considered as well as the probabilistic distributions of prices and yields. Two indicators were proposed: the first one (called “disaster index”) measured the number of times that income falls below the critical threshold; the second one (called “disaster intensity index”), quantified the magnitude of the fall. Both indicators were used to designed a risk typology matrix to characterize the different situations, from the least vulnerable to the most complicated. Additionally, it was measured the risk from five critical levels or incomes to ensure coverage of: the consumption of the family, the payment of family labor, the depreciation of improvements and fixed assets, the remuneration to the capital invested and a land rent. Results obtained show the relevance of the proposed methodology and encourages future work on its application.
EEA Reconquista
Fil: Lacelli, Gabriel Angel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina
Fil: Urcola, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina
Fil: Cabrini, Silvina M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina
Fil: Fillat, Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina
Fil: Ghida Daza, Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; Argentina
Fil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.
Fil: Martin, Guillermo Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia de Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.
Fil: Sabadzija, Gabriela Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Catamarca; Argentina
Fil: Piccolo, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina
Fil: Bravo, Gonzalo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina
Fil: Iurman, Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina
Fil: Engler, Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina
Fil: Pellerano, Liliana Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina
Fil: Quirolo, Maria Eugenia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; Argentina
Fil: Acosta, Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina
Fil: Teran, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Agencia de Extensión Rural Monte Vera; Argentina
Fil: Calvi, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mercedes; Argentina - Fuente
- Revista AE&N 3 (3) : 1-26 (mayo 2020)
- Materia
-
Estructura Agraria
Análisis de Riesgos
Estructura Agrícola
Análisis Económico
Agrarian Structure
Risk Analysis
Agricultural Structure
Economic Analysis - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
- OAI Identificador
- oai:localhost:20.500.12123/16959
Ver los metadatos del registro completo
| id |
INTADig_8cbeef8026584f21b075eccdc178125f |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:localhost:20.500.12123/16959 |
| network_acronym_str |
INTADig |
| repository_id_str |
l |
| network_name_str |
INTA Digital (INTA) |
| spelling |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude”Lacelli, Gabriel AngelUrcola, Hernan AlejandroCabrini, Silvina MaríaFillat, Francisco AntonioGhida Daza, Carlos AlbertoAlvarez, Ruben ManuelMartin, Guillermo DanielSabadzija, Gabriela NoemiPiccolo, Maria AlejandraBravo, Gonzalo CarlosIurman, Daniel EduardoEngler, Patricia LauraPellerano, Liliana LauraQuirolo, Maria EugeniaAcosta, Fabian ArturoTeran, Juan CruzCalvi, MarianaEstructura AgrariaAnálisis de RiesgosEstructura AgrícolaAnálisis EconómicoAgrarian StructureRisk AnalysisAgricultural StructureEconomic AnalysisEl propósito de este trabajo fue diseñar indicadores que nos permitan medir el riesgo en los sistemas agropecuarios de un modo simple pero potente. Medimos el riesgo o la probabilidad de obtener ingresos por debajo de un umbral que consideramos crítico. Para ello trabajamos con los costos en condiciones de certeza y distribuciones probabilísticas de precios y rendimientos. Propusimos dos indicadores: el primero (llamado índice de desastre) mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del umbral crítico; el segundo (llamado índice de intensidad del desastre), cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores construimos una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, medimos el riesgo desde cinco niveles críticos o ingresos para garantizar la cobertura de: el consumo de la familia, el pago del trabajo familiar, la depreciación de las mejoras y los activos fijos, la retribución a los capitales invertidos y una renta fundiaria. Los resultados obtenidos muestran la pertinencia de la metodología y alienta a futuros trabajos de aplicación de la misma.The aim of this work was to design indicators to measure risk in agricultural systems in a simple but powerful way. The risk risk or the probability of obtaining an income below a critical threshold was measured. The costs under certainty conditions were considered as well as the probabilistic distributions of prices and yields. Two indicators were proposed: the first one (called “disaster index”) measured the number of times that income falls below the critical threshold; the second one (called “disaster intensity index”), quantified the magnitude of the fall. Both indicators were used to designed a risk typology matrix to characterize the different situations, from the least vulnerable to the most complicated. Additionally, it was measured the risk from five critical levels or incomes to ensure coverage of: the consumption of the family, the payment of family labor, the depreciation of improvements and fixed assets, the remuneration to the capital invested and a land rent. Results obtained show the relevance of the proposed methodology and encourages future work on its application.EEA ReconquistaFil: Lacelli, Gabriel Angel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; ArgentinaFil: Urcola, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Cabrini, Silvina M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Fillat, Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Ghida Daza, Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Martin, Guillermo Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia de Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Sabadzija, Gabriela Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Catamarca; ArgentinaFil: Piccolo, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Bravo, Gonzalo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Iurman, Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Engler, Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Pellerano, Liliana Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; ArgentinaFil: Quirolo, Maria Eugenia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; ArgentinaFil: Acosta, Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Teran, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Agencia de Extensión Rural Monte Vera; ArgentinaFil: Calvi, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mercedes; ArgentinaFacultad de Administración, Economía y Negocios, Universidad Nacional de Formosa2024-03-07T12:49:38Z2024-03-07T12:49:38Z2020-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/169592618-5326Revista AE&N 3 (3) : 1-26 (mayo 2020)reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariaspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-10-30T11:24:37Zoai:localhost:20.500.12123/16959instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-10-30 11:24:37.93INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
| title |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
| spellingShingle |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” Lacelli, Gabriel Angel Estructura Agraria Análisis de Riesgos Estructura Agrícola Análisis Económico Agrarian Structure Risk Analysis Agricultural Structure Economic Analysis |
| title_short |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
| title_full |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
| title_fullStr |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
| title_full_unstemmed |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
| title_sort |
El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Lacelli, Gabriel Angel Urcola, Hernan Alejandro Cabrini, Silvina María Fillat, Francisco Antonio Ghida Daza, Carlos Alberto Alvarez, Ruben Manuel Martin, Guillermo Daniel Sabadzija, Gabriela Noemi Piccolo, Maria Alejandra Bravo, Gonzalo Carlos Iurman, Daniel Eduardo Engler, Patricia Laura Pellerano, Liliana Laura Quirolo, Maria Eugenia Acosta, Fabian Arturo Teran, Juan Cruz Calvi, Mariana |
| author |
Lacelli, Gabriel Angel |
| author_facet |
Lacelli, Gabriel Angel Urcola, Hernan Alejandro Cabrini, Silvina María Fillat, Francisco Antonio Ghida Daza, Carlos Alberto Alvarez, Ruben Manuel Martin, Guillermo Daniel Sabadzija, Gabriela Noemi Piccolo, Maria Alejandra Bravo, Gonzalo Carlos Iurman, Daniel Eduardo Engler, Patricia Laura Pellerano, Liliana Laura Quirolo, Maria Eugenia Acosta, Fabian Arturo Teran, Juan Cruz Calvi, Mariana |
| author_role |
author |
| author2 |
Urcola, Hernan Alejandro Cabrini, Silvina María Fillat, Francisco Antonio Ghida Daza, Carlos Alberto Alvarez, Ruben Manuel Martin, Guillermo Daniel Sabadzija, Gabriela Noemi Piccolo, Maria Alejandra Bravo, Gonzalo Carlos Iurman, Daniel Eduardo Engler, Patricia Laura Pellerano, Liliana Laura Quirolo, Maria Eugenia Acosta, Fabian Arturo Teran, Juan Cruz Calvi, Mariana |
| author2_role |
author author author author author author author author author author author author author author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Estructura Agraria Análisis de Riesgos Estructura Agrícola Análisis Económico Agrarian Structure Risk Analysis Agricultural Structure Economic Analysis |
| topic |
Estructura Agraria Análisis de Riesgos Estructura Agrícola Análisis Económico Agrarian Structure Risk Analysis Agricultural Structure Economic Analysis |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
El propósito de este trabajo fue diseñar indicadores que nos permitan medir el riesgo en los sistemas agropecuarios de un modo simple pero potente. Medimos el riesgo o la probabilidad de obtener ingresos por debajo de un umbral que consideramos crítico. Para ello trabajamos con los costos en condiciones de certeza y distribuciones probabilísticas de precios y rendimientos. Propusimos dos indicadores: el primero (llamado índice de desastre) mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del umbral crítico; el segundo (llamado índice de intensidad del desastre), cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores construimos una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, medimos el riesgo desde cinco niveles críticos o ingresos para garantizar la cobertura de: el consumo de la familia, el pago del trabajo familiar, la depreciación de las mejoras y los activos fijos, la retribución a los capitales invertidos y una renta fundiaria. Los resultados obtenidos muestran la pertinencia de la metodología y alienta a futuros trabajos de aplicación de la misma. The aim of this work was to design indicators to measure risk in agricultural systems in a simple but powerful way. The risk risk or the probability of obtaining an income below a critical threshold was measured. The costs under certainty conditions were considered as well as the probabilistic distributions of prices and yields. Two indicators were proposed: the first one (called “disaster index”) measured the number of times that income falls below the critical threshold; the second one (called “disaster intensity index”), quantified the magnitude of the fall. Both indicators were used to designed a risk typology matrix to characterize the different situations, from the least vulnerable to the most complicated. Additionally, it was measured the risk from five critical levels or incomes to ensure coverage of: the consumption of the family, the payment of family labor, the depreciation of improvements and fixed assets, the remuneration to the capital invested and a land rent. Results obtained show the relevance of the proposed methodology and encourages future work on its application. EEA Reconquista Fil: Lacelli, Gabriel Angel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina Fil: Urcola, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina Fil: Cabrini, Silvina M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina Fil: Fillat, Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina Fil: Ghida Daza, Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; Argentina Fil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina. Fil: Martin, Guillermo Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia de Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina. Fil: Sabadzija, Gabriela Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Catamarca; Argentina Fil: Piccolo, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina Fil: Bravo, Gonzalo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina Fil: Iurman, Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina Fil: Engler, Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina Fil: Pellerano, Liliana Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina Fil: Quirolo, Maria Eugenia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; Argentina Fil: Acosta, Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina Fil: Teran, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Agencia de Extensión Rural Monte Vera; Argentina Fil: Calvi, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mercedes; Argentina |
| description |
El propósito de este trabajo fue diseñar indicadores que nos permitan medir el riesgo en los sistemas agropecuarios de un modo simple pero potente. Medimos el riesgo o la probabilidad de obtener ingresos por debajo de un umbral que consideramos crítico. Para ello trabajamos con los costos en condiciones de certeza y distribuciones probabilísticas de precios y rendimientos. Propusimos dos indicadores: el primero (llamado índice de desastre) mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del umbral crítico; el segundo (llamado índice de intensidad del desastre), cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores construimos una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, medimos el riesgo desde cinco niveles críticos o ingresos para garantizar la cobertura de: el consumo de la familia, el pago del trabajo familiar, la depreciación de las mejoras y los activos fijos, la retribución a los capitales invertidos y una renta fundiaria. Los resultados obtenidos muestran la pertinencia de la metodología y alienta a futuros trabajos de aplicación de la misma. |
| publishDate |
2020 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2020-05 2024-03-07T12:49:38Z 2024-03-07T12:49:38Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12123/16959 2618-5326 |
| url |
http://hdl.handle.net/20.500.12123/16959 |
| identifier_str_mv |
2618-5326 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Facultad de Administración, Economía y Negocios, Universidad Nacional de Formosa |
| publisher.none.fl_str_mv |
Facultad de Administración, Economía y Negocios, Universidad Nacional de Formosa |
| dc.source.none.fl_str_mv |
Revista AE&N 3 (3) : 1-26 (mayo 2020) reponame:INTA Digital (INTA) instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria |
| reponame_str |
INTA Digital (INTA) |
| collection |
INTA Digital (INTA) |
| instname_str |
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria |
| repository.name.fl_str_mv |
INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria |
| repository.mail.fl_str_mv |
tripaldi.nicolas@inta.gob.ar |
| _version_ |
1847419483896938496 |
| score |
12.573905 |