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Temas - Coordinación Observado.es

Páginas: [1] 2 3 4
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   Validador   Validaciones
      
1   Enrique García-Barros   4885
2   César Fernández González   2739
3   Juan Pablo González de la Vega   2723
4   Luis García Bona   2408
5   JA Sarry   1442
6   Javier Calzada   1308
7   Paco (Faluke)   1132
8   David Fernández   1109
9   Luis Bonaño   658
10   Pablo Antonio Álvarez Valdés   628
11   Jason Moss   535
12   Ginés Rodríguez Castilla   421
13   Ricardo Zaldívar   411
14   Julio Rabadán González   378
15   Bart Noort   337
16   Albert Savijn   307
17   Jan Tomàs   297
18   C. D. Romay   246
19   pantxo zuazu   242
20   Javier Rengel   225
21   Rafael Carmona González   222
22   Jorge Valella Robledo   159
23   Jon Miguel   144
24   Jacinto Román   125
25   Jose Márquez   90
26   María Harana   88
27   Martiño Cabana   70
28   Jorge Mateos   66
29   Xabi Varela Varela   65
30   Rafael Vicente   62
31   Ana Andueza   59
32   José Ardaiz   33
33   Mikel Lorda López   27
34   Fernando Díaz Fernandez   25
35   Paco García   17
36   Eduardo José Rodríguez Rodríguez   15
37   Francisco Morente   10
38   L. Javier Palomo   6
39   Xosé Pardavila Rodríguez   6
40   Guillermo Carmona   5
41   Juan I. Deán   3
42   Aitor Valdeón   1
43   Alejandro Palomo Rey   1
44   Diego Peinazo   1
45   Florent Prunier   1
46   Gert Arijs   1
47   Ibai Olariaga Ibarguren   1
      
   Total Resultado   23734

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Aves / Censo Nacional de Grajillas 2021 (10-12 de Diciembre)
« en: Noviembre 15, 2021, 10:13:05 am »
El Museo Nacional de Ciencias Naturales está coordinando un censo nacional de dormideros invernales de grajilla, y ha pedido la colaboración de Observation para dar difusión al proyecto y coordinar la información que pueda llegar de esta especie, sobre todo de bandos grandes y dormideros.

 Se trata de una iniciativa colaborativa con ánimo de conocer de la forma más aproximada el tamaño poblacional de esta especie, ya que las estimas disponibles sobrestiman la población real en las Comunidades donde se ha podido comprobar. Esta especie está sufriendo un declive muy importante, asociado a la transformación a gran escala de los paisajes agropecuarios extensivos.

OBJETIVO: Localizar los dormideros comunales y, después, en una fecha señalada y adecuada (10-12 de Diciembre de 2021) realizar un censo simultáneo de todos ellos, para tratar de obtener una estima poblacional regional y nacional.

¿Quieres participar? Ponte en contacto con el coordinador, Guillermo Blanco, en g.blanco@csic.es, indicando cuál es tu zona de control para localizar a tu coordinador provincial y que te indique dónde hacer los censos esos días.

Descarga las instrucciones con más detalles para participar en el fichero adjunto a esta noticia.

Toma tus datos con Observation.org, y automáticamente pasarán al equipo de investigación para su análisis.

Dirección de contacto: Guillermo Blanco (MNCN-CSIC; Email: g.blanco@csic.es; Tfno.: 637253381)

3
Observation.org es una plataforma internacional, con soporte de múltiples lenguas. Actualmente son más de 47 idiomas en los que es capaz de trabajar Observation.org, aunque no todos están traducidos al completo. ¿Has encontrado un error? ¿Falta algo por traducir? Si quieres colaborar con la traducción de un idioma que conozcas solo tienes que ponerte en contacto con nosotros.

¿Quieres saber cómo puedes ayudar en el proceso de traducción de Observation.org? Aquí vamos a explicarte qué elementos componen la plataforma y de qué manera se puede colaborar en su traducción.

Por cada idioma, las partes de la plataforma a traducir son:

  • Los nombres de especies
  • El interfaz del portal Web (menús, botones, frases explicativas, etc.)
  • El contenido de las páginas del portal Web (página de ayuda, términos y condiciones, guía de inicio rápido, etc.)
  • Aplicaciones móviles (ObsIdentify, iObs y ObsMapp)
Dependiendo de la parte en la que quieras colaborar a traducir tendrás que seguir unos pasos diferentes:


Observation.org es un proyecto colaborativo, que se desarrolla gracias al aporte de cada uno de los participantes. La labor de los traductores es fundamental para hacer que más y más gente puedan utilizar la plataforma.

¡Juntos observamos más!



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Traductores, Revisores y Administradores / Traducir nombres de especies
« en: Noviembre 01, 2021, 11:45:25 am »
¿Has encontrado que no están traducidos correctamente los nombres de especies en un idioma que conoces, y quieres echar una mano en su traducción?

La traducción de los nombres de especies es delicada, ya que en la mayoría de los idiomas para los grupos de especies más populares existen listas consensuadas y "oficiales", como por ejemplo aves y mamíferos. Sin embargo, en muchos de los grupos de especies no hay listas estandarizadas de nombres comunes, y sí una gran variedad de nombres vernáculos. Para evitar un desorden en la nomenclatura, para cada idioma existe un responsable encargado de coordinar la traducción de estos nombres.

Si quieres colaborar, escribe a info@observation.org ofreciendo tu ayuda para que te pongamos en contacto con el responsable de nombres comunes de especies de cada idioma.

Muchas gracias!

5
Además de las cadenas de texto que aparecen en Observation.org, se pueden traducir páginas de contenido en la que aparece diversa información.

Aquellos usuarios con permisos suficientes puede pasar por https://observation.org/pages/ para traducir el contenido a otros idiomas pueden recorrer el siguiente listado, y traducir el contenido:


https://observation.org/pages/GBIF/


https://observation.org/pages/Invasive-species-alert/


https://observation.org/pages/code-of-conduct/


https://observation.org/pages/covid-19/


https://observation.org/pages/disclaimer-obsidentify/


https://observation.org/pages/donate/


https://observation.org/pages/donate-by-bank/


https://observation.org/pages/explain-counting-rules/


https://observation.org/pages/faq-obsidentify/


https://observation.org/pages/faq-obsmapp/


https://observation.org/pages/getting-started/


https://observation.org/pages/help/


https://observation.org/pages/help-user-data/


https://observation.org/pages/help-user-personal/


https://observation.org/pages/help-user-privacy/


https://observation.org/pages/home-motd/


https://observation.org/pages/home-panel-1/


https://observation.org/pages/home-panel-2/


https://observation.org/pages/home-panel-3/


https://observation.org/pages/job-mobile-dev/


https://observation.org/pages/mission/


https://observation.org/pages/mobile-apps/


https://observation.org/pages/nia-explain/


https://observation.org/pages/partners/


https://observation.org/pages/privacy/


https://observation.org/pages/publications/


https://observation.org/pages/signup-help/


https://observation.org/pages/signup-help-user-personal/


https://observation.org/pages/signup-help-user-privacy/


https://observation.org/pages/team/


https://observation.org/pages/transect-monitoring/


https://observation.org/pages/user-agreement/







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¿Cómo de bien o mal funciona la NIA (la Inteligencia Artificial de Naturaleza) para la identificación de especies en Observation.org?

Se está entrenando un nuevo modelo de identificación de especies a nivel de Europa, y lo hemos comparado con el modelo actual (de Bélgica-Holanda).

El procedimiento de prueba se ha realizado de la siguiente manera:  Para todas las especies incluidas en el modelo europeo, se han seleccionado aleatoriamente 20 observaciones aprobadas con fotos de observation.org, y se ha ejecutado la NIA sobre ellas utilizando los dos modelos (el nuevo y el antiguo)

Los resultados parecen muy buenos. Por ejemplo, para mamíferos el módelo europeo incorporan 336 taxones nuevos a los 121 existentes. De estos últimos, se mejora la identificación de 66, no presenta mejora con 33 y pierde fiabilidad en 22. De estos nuevos 336, el algoritmo funciona realmente bien con 122 de ellos.

En general, de un total de 457 taxones se identifican correctamente
  • 72 el 100% de las veces
  • 138 entre el 100% y el 80% de las veces
  • 17 entre el 80% y el 50% de las veces
  • 7 entre el 50% y el 0%
  • 224 no es capaz de identificarlas
¿Esto es bueno o malo? Pues depende de lo habitual que sean las 210 especies en las que acierta un 80% o más de las veces.

En cualquier caso, es una mejora sustancial sobre el modelo anterior, que solo era capaz de identificar 121 especies, de las cuales con solo 34 tenía un porcentaje de acierto mayor del 80%. Si nos referimos a esas 121 especies, el nuevo modelo acierta ahora en 91 de ellas más del 80% de las veces.

Para seguir mejorando en el futuro, es importante incorporar más fotos en las observaciones. Y por supuesto, el fundamental trabajo que desarrollan de manera desinteresada los validadores. Sin su colaboración sería imposible obtener un conjunto de datos de calidad con el que entrenar la inteligencia artificial.

Los resultados de esta comparativa están disponibles para su descarga por grupos de especies.
Por ejemplo, el siguiente enlace da información sobre los datos de mamíferos: https://old.observation.org/download/nia/nia_log_2.csv
Para otros grupos de especies hay que cambiar el 2 por el identificador del grupo.
La información obtenida se ha volcado en un CSV con los siguientes campos:

EUR (nuevo modelo europeo):
Código: [Seleccionar]
Identificador de especie
nombre científico
nombre completo
Total de identificaciones correctas
Total de identificaciones incorrectas
Promedio de identificaciones correctas (en porcentaje)
Promedio de identificaciones incorrectas (en porcentajes)
Nombres incorrectos (o los diferentes tipos que se le ocurren a la NIA)

PROD (modelo nl-be):
Código: [Seleccionar]
Identificador de especie
Total de identificaciones correctas
Total de identificaciones incorrectas
Promedio de identificaciones correctas (en porcentaje)
Promedio de identificaciones incorrectas (en porcentajes)
Nombres incorrectos (o los diferentes tipos que se le ocurren a la NIA)
Estas columnas contienen un '-' si la especie no se encuentra en el modelo nl-be

Luego vienen varias columnas que resumen la ecuación
Código: [Seleccionar]
Cambio positivo -> el modelo europeo parece ser una mejora frente al holandés-belga
Cambio negativo -> el modelo europeo parece obtener peores resultados frente al holandés-belga
sin cambios -> sin diferencia
not in current -> la especie no está en el modelo nl / be, por lo que es una mejora.

7
Hola, todos,

Surgen fundadas preocupaciones sobre la aparición de observaciones desde ObsIdentify. El nuevo ObsIdentify está siendo un gran éxito del que estamos muy orgullosos, pero desafortunadamente también conduce a un aumento de observaciones que no deseamos ver en nuestra plataforma. Especialmente los validadores están teniendo dificultades a raiz de la masiva afluencia de observaciones erróneas. Desde Observation.org estamos al tanto, y estamos trabajando duro detrás de las pantallas para mejorarlo.

Acciones que estamos tomando actualmente:

Educar a los nuevos observadores

Casi todas las observaciones no deseadas provienen de nuevos usuarios de ObsIdentify. Necesitamos aclarar en ObsIdentify qué observaciones queremos o no queremos, y que las observaciones se cargan en un sitio web visible para todos. Para ello, en ObsIdentify, estamos incorporando ventanas emergentes adicionales, ofreciendo textos de ayuda y estamos ajustando los diseños actuales. Este proceso está en curso (los primeros cambios están actualmente en prueba) y seguiremos ajustandolos. También estamos trabajando para mejorar nuestra comunicación fuera de la propia aplicación (mailings).

Corregir / eliminar / ocultar observaciones no deseadas

Herramientas de validación: estamos mejorando las herramientas que los validadores tienen a su disposición, para que puedan validar fácilmente las observaciones. Estamos agregando herramientas para sugerir o cambiar el nombre de una especie más fácilmente y estamos mejorando la pantalla de validación pendiente para la validación masiva. Por ejemplo, se construye un botón con el que los validadores pueden rechazar una observación (o la mayor parte de las observaciones) y enviar automáticamente al observador un mensaje al respecto. Tenemos un lanzamiento planeado esta semana para estos cambios.

Bloqueo de usuarios: hemos creado una funcionalidad con la que los administradores pueden bloquear a los usuarios que continúan (después de una advertencia) subiendo observaciones no deseadas. Esto es para los casos más extremos, por ejemplo, los usuarios que publican muchas selfies. Los usuarios reciben un correo electrónico, no pueden guardar observaciones en ObsIdentify y ya no pueden iniciar sesión en el sitio web, donde reciben un mensaje sobre el motivo. Todas sus observaciones no validadas son rechazadas. Podemos desbloquear a los usuarios si nos informan que quieren usar la plataforma de manera seria.

En las rarezas recientes (pantalla de inicio) bloqueamos temporalmente las observaciones de ObsIdentify inciertas hasta que podamos gestionarlas mejor.

Actualmente también estamos pensando en opciones como mostrar solo observaciones inciertas si el observador cumple con ciertos requisitos (por ejemplo, cantidad de observaciones aprobadas). Sin embargo, este es un enfoque a más largo plazo que necesitará más tiempo para configurarse.

Algunos de estos cambios ya están en línea o lo estarán pronto. Otros tomarán algo más de tiempo.

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Cómo usar Observation.org / ¿Cómo subo fotos a Observation?
« en: Mayo 14, 2021, 02:06:37 pm »
Aquí tienes un manual describiendo paso a paso cómo subir fotos a tus observaciones en Observation.


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ObsMapp / Problema: Todos los sonidos se te abren con ObsMapp
« en: Mayo 06, 2021, 04:33:25 pm »
¿Intentas abrir un archivo de sonido y se te abre ObsMapp? ¿Tu teléfono ya no te deja escuchar música u otros audios porque no se abre el reproductor de sonido?

Aquí tienes la solución:
 
Tras instalar ObsMapp, algunas versiones de Android lo reconocen erróneamente como un reproductor de sonidos. Para resolver el problema:

  • Instala otro reproductor de audio cualquiera, por ejemploJoeApollo
  • Abre un fichero de MP3
  • Android te preguntará qué reproductor usar (escoge el reproductor de tu sistema)
  • Problema resuelto
¡¡Un saludo!!

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¿Quieres organizar un evento de naturaleza en tu instituto, colegio o asociación naturalista?

Crea tu propia página en Observation.org en tres sencillos pasos. Verás todos los datos recogidos durante el evento, además de contribuir al conocimiento global sobre biodiversidad al subir las observaciones


Paso 1: Crea la localización donde realizar tu evento

Observation.org te permite definir localizaciones a tu gusto en la sección "Localizaciones personales" del menú de tu perfil.

Pulsa el botón "+ Nueva localización personal"

Dibuja los límites de la localización sobre el mapa, dale un nombre y pulsa "OK"
 
Ya tienes tu localización personal, estarás en su página, con un resumen de las observaciones y los observadores.

De momento esto solo puedes ver tú. Recuerda que si no te ha quedado bien siempre la puedes editar y modificar a tu gusto.

Paso 2: Crea un bioblitz en tu localización

Desde "Localizaciones personales" del menú de tu perfil, pulsa en su nombre para entrar en la página de tu nueva localización. Verás varias pestañas en la parte superior (en el móvil están bajo un "Más+").

Localiza la pestaña "Bioblitzes" para acceder a los eventos organizados en esta localización personal.

Aquí se listarán todos los eventos que organices en esta localización. No hay aún ninguno.

Crea tu bioblitz pulsando sobre Crear un BioBlitz para esta localización.

  • Dale un nombre
  • Incluye una descripción (truco: puedes darle algo de formato)
  • Elige fechas de inicio y fin (no hay límites!)
  • Pulsa Crear
¡¡Listo!! Ya tienes tu bioblitz creado. Copia la URL de la dirección de tu evento y compártelo entre los participantes

Paso 3: ¡A Observar!

Para que otras personas participen del bioblitz solo tendrán que darse de alta en Observation y agregar sus citas ubicadas dentro del polígono que has dibujado. No hace falta apuntarse al evento, sino que sus observaciones se sumarán automáticamente.


Ánimo con tu actividad y recuerda que ¡Juntos observamos más!

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Cuando das de alta una observación puedes elegir de qué manera has contado el número de individuos:

  • Sin especificar (Por defecto)
  • Conteo preciso: Has contado exactamente el número de individuos que había
  • Conteo aproximado: Has contado de manera aproximada el número total de individuos.
  • Extrapolación: Has contado parcialmente el número de individuos, y has extrapolado para llegar a la cifra total.
  • Visto/Sin contar: Has visto la especie pero no has contado el número de individuos. Introduce un 1 en número de individuos
  • Abundancia: Has visto la especie, no has contado el número de individuos pero era muy abundante. Introduce 1 en número de individuos.


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Bugs en Observation.org / Bugs corregidos
« en: Febrero 09, 2021, 05:10:22 pm »
En este hilo se muestran los errores corregidos a día de hoy.

Este listado se actualiza desde el foro holandés (https://forum.waarneming.nl/)

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Aves / Añadida Carina moschata domestica
« en: Febrero 05, 2021, 09:13:43 am »
Cairina moschata es una especie nativa de la América Tropical que se ha extendido por todo el mundo al ser domesticada. La forma doméstica se encuentra en estado semisalvaje por todo el mundo, aunque su habitat natural actual abarca desde México hasta el centro de Argentina y Uruguay, en zonas de clima tropical y subtropical y entre altitudes que van desde el nivel del mar hasta los 1000 m s. n. m.. (más en Wikipedia)

Es por esto que hemos añadido esta forma domestica, y hemos modificado todas las observaciones fuera de su habitat natural.

https://spain.observation.org/soort/maps/1015687?from=2020-02-05&to=2021-02-05

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Coordinador nacional
Julio Rabadán González

Administración Observado.es
Pablo Antonio Álvarez Valdés (Asturias)
Juan I. Deán (Navarra)
Jason Moss (Baleares)
Javier Rengel
Cosme Damián Romay (Galicia, Cantabria, Euskadi*, Cataluña*)
Jose Antonio Sarrión (Andalucía, Canarias)
Rafael Vicente (Castilla y León)
SEZ (Extremadura)
- (Euskadi)
- (Madrid)
- (Cataluña)
- (Castilla La Mancha)
- (Aragón)
- (Comunidad Valenciana)
- (Murcia)

*Provisional

Responsable de Ciencia Ciudadana
Antonio Canepa

Apoyo GIS
Guillermo Castel Sánchez

Gestión de grupos taxonómicos

Aves
Jose Antonio Sarrión
Jorge Valella

Mamíferos
SECEM

Reptiles y anfibios
Eduardo José Rodríguez Rodríguez

Hongos
Luis García Bona

Grupos aún sin responsable específico asignado
Plantas
Algas
Musgos y líquenes
Mariposas
Polillas
Libélulas
Insectos (otros)
Moluscos
Peces
Hemípteros
Ortópteros
Escarabajos
Himenópteros
Dípteros
Otros artrópodos
Otros invertebrados






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¿Cómo descargar los datos?
¿Cómo trabajar con los datos de observaciones que podemos obtener en bruto de la web Observation.org (Observado en España), para procesarlos después con R utilizando una base de datos como intermediario? En colaboración con la Universidad de Burgos hemos realizado un cursillo sobre el manejo de datos de Ciencia Ciudadana, que podéis ver en nuestro canal de YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=zlAeO8PpKhk&list=PLBulBnVr1-h4V-pL-PAysl-gjOlYINx8M

En este pequeño artículo os vamos a explicar una primera parte del curso que tenéis en vídeo, en el que veremos la estructura de la información que nos descargamos de Observation.org.

En este artículo vamos a ver el formato del sitio antiguo de Observation.org o, lo que es lo mismo, en spain.observation.org y cualquiera de los portales regionales.

Si lo que queremos es trabajar con nuestras propias observaciones, podemos ir al menú “Mi observation.org > Exportar/backup” . Seleccionamos los filtros que queramos aplicar para la descarga, como el grupo de especies, nivel de rareza, o un rango de fechas.

Es importante que marquemos la opción “Archivo CSV”, que nos dará el máximo de información.

Formulario de descarga de observaciones propias





Una vez pulsemos el botón “Actualizar” se mostrará justo debajo del botón el enlace que deberemos seguir para descargar la información.



Si lo que queremos es obtener observaciones de todos los usuarios de Observation.org enviaremos un correo a info@observation.org con el detalle de la información que queremos descargar, y nos enviarán el paquete de datos directamente.

¿Qué formato tienen los datos?

Como resultado de ambas operaciones obtendremos un CSV muy similar, con todos los detalles de cada una de las observaciones.

Estos ficheros CSV descargados están en formato UTF-16, idioma español, y con los valores separados por tabuladores. Se pueden abrir de manera directa con LibreOffice o MS Excel, aunque es recomendable usar LibreOffice porque maneja mejor los ficheros CSV que MS Excel.

En la tabla siguiente podemos consultar las columnas presentes en el CSV que se descarga al consultar las observaciones personales desde el portal Observation.org, y qué información se incluye en cada una de ellas:

NombreValores
Nivel  “+” para observación principal
“-” para observación secundaria
Id   Identificador único de la observación (principal)
Nombre científico  Nombre científico de la especie observada
Nombre    Nombre común en el idioma seleccionado
Euring  Código EURING de la especie -si tiene-
Species id  Identificador único de la especie
Familia   Familia taxonómica
Grupo de especies   Grupo de especies al que pertenece la observación
Status de la especie  Status de la especie en el área observada (nativa o exótica)
Fecha   Fecha de la observación
Hora   Hora de la observación
Fecha de envío   Fecha de envío de la observación
timestamp   Fecha y hora de envío de la observación
Tipo de observación   Orígen de la observación: ObsMapp, iObs, Sitio Web, copiada de otro observador, importada de eBird, etc.
Registros   Número de individuos observados
sexo   Valor seleccionado
Método de conteo  Valor seleccionado
Aspecto   Valor seleccionado
Actividad   Valor seleccionado
X   Coordenada decimal X (longitud) en datum WGS84, con precisión de 5 decimales
Y   Coordenada decimal Y (latitud) en datum WGS84, con precisión de 5 decimales
lat/Lat Latitud en decimal con datum WGS84, a máxima precisión
lng/Lon   Longitud en decimal con datum WGS84, a máxima precisión
Biotopo   Siempre en “onbekend”, ignorar
Área   Nombre del polígono más pequeño donde se encuentra la observación
Término   Provincia donde se encuentra la observación
País   País donde se encuentra la observación
correctamente identificado   ATENCIÓN: A percepción del observador.
Valores:
“Y” si el observador está seguro de la observación
“N” si la marcó como “Con dudas”
Individuo escapado   “N” si es una observación un individuo silvestre
“Y” si es una observación de un individuo escapado de una colección
link   URL a la observación
precisie   Precisión en metros de la ubicación
loc_methode   Método de ubicación
status   Estado de validación de la observación.
Valores:
“O” -> Observación sin evaluar por un experto
“A” -> Observación aprobada automáticamente en base al conocimiento previo
“J”-> Observación aprobada manualmente por un experto
“N” -> Observación marcada como incorrecta por un experto
“P” -> Observación aprobada por un experto, basada en conocimiento previo
“U” -> Observación con dudas y que no se puede validar apropiadamente
“I” -> Observación bajo estudio
Fotos    “1” si adjunta fotos. “0” en caso contrario
Nº de muestra  Valor introducido
Planta nutricia    Especie secundaria de la observación
Substrato    Valor introducido
Método    Valor introducido
Observaciones   Comentarios adicionales del observador
Transectos/Listas   Identificador de lista/muestreo asociada

Las columnas cambian un poco en caso de que hayamos solicitado información general de otros usuarios. En este caso se agregan las siguientes columnas:

NombreValores
HIDDEN_UNTILFecha de embargo de la observación
25830-XCoordenada E en sistema EPSG:25830
25830-YCoordenada N en sistema EPSG:25830
UsuarioNombre de usuario del observador
AdministradoresNombre de usuario del administrador que realiza la validación

¿Cómo analizo los datos?
   
Podríamos empezar a trabajar con estos dicheros directamente en R, pero en esta serie de artículos vamos a explicar cómo manejar ficheros grandes, de varios cientos de megas, de manera óptima. En vez de introducir directamente los ficheros en R o filtrarlos con AWK, como hacen otras bibliotecas de manejo de datos, vamos a avanzar un paso más utilizando un motor de base de datos real, tal como se explica en el curso de análisis de Ciencia Ciudadana de Observation.org:  https://www.youtube.com/watch?v=zlAeO8PpKhk&list=PLBulBnVr1-h4V-pL-PAysl-gjOlYINx8M


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