Volumen 13, Número 4, Octubre-Diciembre, 2025, Páginas 94 al 115-6351841500DOI: https://doi.org/10.37787/z2whae41ARTÍCULO ORIGINAL Ruta metodológica para la validación de instrumentos en investigación de ingenieríaMethodological pathway for instrument validation in engineering researchAbanto, R., Cabrera, F., Gonzáles, J., Ruiz, J., y Rodríguez, J.RESUMENEl proceso de validación de instrumentos de medición es fundamental en la investigación, particularmente en el campo de la ingeniería, para garantizar que los datos obtenidos sean confiables, este proceso consta de dos fases principales: una cualitativa y una cuantitativa, la fase cualitativa se basa en el juicio de expertos, quienes evalúan la pertinencia del instrumento, para cuantificar este consenso y reducir la subjetividad, se emplea el coeficiente V de Aiken, posteriormente, la fase cuantitativa se enfoca en medir la fiabilidad interna del instrumento utilizando el Alfa de Cronbach, con un valor aceptable entre 0.7 y 0.9 tras la validación, se evalúa la normalidad de los datos utilizando pruebas como la de Shapiro-Wilk para muestras pequeñas (menos de 50) o la de Kolmogorov-Smirnov para muestras grandes (50 o más), esta evaluación es crucial para la selección de las pruebas estadísticas adecuadas: si los datos siguen una distribución normal, se aplican pruebas paramétricas como la t de Student; de lo contrario, se opta por pruebas no paramétricas como la U de Mann-Whitney.Palabras clave: Coeficiente V de Aiken; Alfa de Cronbach; Prueba de normalidad.ABSTRACTThe process of validating measurement instruments is fundamental to research, especially in engineering, to ensure that the data obtained is reliable. This process consists of two main phases: a qualitative and a quantitative one. The qualitative phase is based on the judgment of experts, who evaluate the instrument's relevance. To quantify this consensus and reduce subjectivity, Aiken's V coefficient is used. Subsequently, the quantitative phase focuses on measuring the instrument's internal reliability using Cronbach's Alpha, with an acceptable value between 0.7 and 0.9. After validation, the normality of the data is evaluated using tests such as Shapiro-Wilk for small samples (less than 50) or Kolmogorov-Smirnov for large samples (50 or more). This evaluation is crucial for selecting the appropriate statistical tests: if the data follows a normal distribution, parametric tests like the t-Student are applied; otherwise, non-parametric tests like the Mann-Whitney U are chosen.Keywords: Coefficient V of Aiken’s; Cronbach’s Alpha; Normality Test.* Autor para correspondenciaINTRODUCCIÓNLa validación de instrumentos es fundamental en la investigación, especialmente en ingeniería, para asegurar la credibilidad y fiabilidad de las mediciones (Santos et al., 2025), por ello se presenta una ruta para validar y analizar la consistencia de los instrumentos de investigación en ingeniería, este proceso garantiza que el instrumento evalúe lo que se diseñó y asegura la calidad y fiabilidad de los datos (Lages y Martínez, 2023), lo que impacta la validez de los resultados; la construcción de un instrumento incluye fases cualitativas y cuantitativas (Díaz y Terrazas, 2023) para evaluar la claridad, pertinencia y suficiencia de los ítems. La consistencia interna y la validación son clave para obtener resultados confiables y relevantes (Cascaes et al., 2015).Esta ruta, centrada en técnicas como, el juicio de expertos asegura la adecuación y fiabilidad de los instrumentos (Galicia et al., 2017), pues especialistas evalúan la claridad, coherencia, relevancia y suficiencia de los ítems (Rodríguez, 2021), apoyado en las herramientas virtuales, que han optimizado este proceso al facilitar la organización y registro de opiniones, agilizando tiempos y reduciendo ambigüedades (Molina et al., 2016; López et al., 2019). Para cuantificar el consenso entre expertos se usa el coeficiente V de Aiken, esta medida robusta incorpora un enfoque probabilístico que reduce la subjetividad y permite calcular intervalos de confianza, generalmente con el método score de Wilson, mejorando la precisión (Rodríguez, 2015), evaluando la validez de contenido, cuantificando el acuerdo sobre la relevancia de los ítems en una escala de 0 a 1, destacando por su simplicidad y solidez metodológica (Robles, 2018).Una vez validado el contenido, es esencial evaluar la fiabilidad del instrumento, específicamente su consistencia interna, usando el Alfa de Cronbach (Roco et al., 2024), un valor entre 0.7 y 0.9 es generalmente aceptable, aunque desde 0.6 puede ser tolerable en ciertos contextos, por ello es importante determinar los intervalos de confianza del Alfa (Caycho, 2017), ya que ofrecen una visión más precisa de su valor real. El Alfa puede variar por factores como el número de opciones en escalas Likert, la presencia de valores atípicos y el tamaño muestral (Toro et al., 2022).Para una validación integral, se consideran otras pruebas estadísticas:4949190899355950095Pruebas de normalidad (Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk); esenciales para evaluar si los datos siguen una distribución normal, basándose en la hipótesis nula de normalidad (Roco et al., 2023). Kolmogorov-Smirnov con corrección de Lilliefors evalúa el ajuste a una distribución normal mediante la prueba de significancia de la hipótesis nula (Domínguez, 2018). Pruebas de correlación (Pearson y Spearman), que evalúa relaciones lineales, mientras que Spearman analiza relaciones monotónicas sin requerir linealidad (Apaza et al., 2022).Test de Chi-cuadrado; útil para analizar la relación entre variables cualitativas, comparando datos observados con los esperados bajo la hipótesis de independencia; el valor del estadístico y su p-valor indican la existencia de asociación (Cerda y Villaroel, 2007).En consecuencia, el objetivo de esta investigación es proponer y describir una ruta metodológica para la validación de instrumentos en ingeniería, integrando el juicio de expertos y el análisis de consistencia interna, este estudio se centra en la propuesta procedimental, validando su operatividad técnica mediante el cálculo de intervalos de confianza y la verificación de supuestos de normalidad para asegurar la fiabilidad de los datos en ciencias aplicadasEs importante precisar que la ruta metodológica propuesta en este trabajo está diseñada primordialmente para investigaciones cuantitativas en el ámbito de la ingeniería que requieren el uso de instrumentos estructurados de medición, si bien los procedimientos descritos proporcionan un marco robusto para garantizar la validez y fiabilidad técnica, su aplicación en enfoques de carácter cualitativo o mixto debe considerarse de forma parcial y complementaria, quedando siempre condicionada al paradigma epistemológico que sustente la investigación; asimismo, aunque esta ruta es transversal a diversos campos de la ingeniería donde se empleen escalas de medición de actitudes, conocimientos o percepciones, su validez se circunscribe a contextos donde la cuantificación de variables sea el eje central del análisis estadístico, previniendo así extrapolaciones indebidas en estudios de naturaleza puramente fenomenológica o interpretativaMATERIALES Y MÉTODOS 49236921960685960096Para garantizar la calidad y fiabilidad de los resultados, se valida el instrumento mediante juicio de expertos utilizando el coeficiente V de Aiken, que mide el consenso sobre la relevancia de los ítems. Participaron entre 5 expertos, quienes evaluaron relevancia, claridad y coherencia en escala ordinal (1 a 5). Se aplicó la fórmula original de Aiken y la modificada por Penfield y Giacobbi (2004), además del intervalo de confianza del valor V según el método de Wilson. Los criterios de interpretación serán: liberal (V₀=0.50), moderado (V₀=0.70) y estricto (V₀=0.80). La fiabilidad interna se mide con el Alfa de Cronbach, que evalúa la consistencia entre ítems. Se considerará aceptable un valor entre 0.70 y 0.90, y admisible desde 0.60 en ciertos casos, según Nunnally y Bernstein (1994), se calcula también intervalos de confianza del Alfa con el método de Feldt (1965), factores como el tipo de escala Likert, valores atípicos y tamaño muestral pueden influir en su valor. A través de una prueba piloto, que incluya al menos 30 encuestados; previo al análisis inferencial, se verificará la normalidad de los datos. Para muestras < 50, se usará la prueba de Shapiro-Wilk; para muestras ≥ 50, la Kolmogorov-Smirnov con corrección de Lilliefors. Si p > 0.05, se asume distribución normal; si p ≤ 0.05, se rechaza la normalidad. Según los resultados, se aplicarán pruebas paramétricas (como t de Student y correlación de Pearson) o no paramétricas (como Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis y correlación de Spearman).Validación por juicio de expertos (V de Aiken)Fórmula original de Aiken (1980, 1985)V=n=1rri-ln(c-1)ri Puntuación otorgada por el juez ic Número de categorías de la escalal Valor mínimo de la escalan Número total de juecesEl coeficiente V de Aiken para determinar la validez de contenido del instrumento, un panel de entre 3 y 10 expertos en la temática evaluó la relevancia, claridad y coherencia de cada ítem, en una escala ordinal (de 1 a 5).V de Aiken modificado (Penfield y Giacobbi, 2004)V=X-lkDonde: V Índice de validez de contenido (modificado)X Media de las puntuaciones asignadas por los jueces al íteml Valor mínimo posible en la escala de calificaciónk Rango efectivo de la escala, definido como c - 1, es decir, el número total de opciones menos 1Intervalo de confianza de V (score de Wilson)5090746791308970097El intervalo de confianza (IC) indica con qué grado de certeza podemos afirmar que el valor de V se encuentra dentro de un rango determinado.Límite inferior L=2nkV+z2-z*4nkV1-V+z22*nk+z2Límite superior L=2nkV+z2+z*4nkV1-V+z22*nk+z2Donde:L, ULímite inferior y superior del intervalo de confianza, respectivamentenNúmero de jueceskRango de la escala (k=c−1)VValor del coeficiente V de Aiken modificadozValor crítico de z según el nivel de confianza (por ejemplo: 1.96 para 95%)No existe una "única tabla oficial" universal de intervalos de confianza (IC) para el V de Aiken, pero sí hay tablas críticas desarrolladas por Aiken CITATION Aik85 \n \t \l 10250 (1985) para valores mínimos aceptables de V según el número de jueces y categorías de la escala, basadas en el valor crítico de V = 0.50; sin embargo, con la propuesta de Penfield y Giacobbi CITATION Pen04 \n \t \l 10250 (2004) y Soto y Segovia CITATION Mer09 \n \t \l 10250 (2009), se reemplazan esas tablas por intervalos de confianza construidos analíticamente, usando el método de Wilson.Dicho eso, algunos autores sí presentan tablas prediseñadas de límites inferiores críticos de V para diferentes combinaciones de jueces y categorías, como orientación. Tabla de referencia: Valores críticos del límite inferior del IC95% de V de Aiken, (Rango de escala: 1–5; k = 4)4879731474149980098Tabla 1 Valores mínimos aceptables del límite inferior del Intervalo de Confianza (IC 95%) para el coeficiente V de Aiken según el número de jueces.N.º de jueces (n)Límite inferiorMínimoaceptable (IC95%)30.7540.7850.7960.8070.8180.8290.83100.84Nota: El coeficiente V de Aiken, que solía depender de tablas críticas, ahora se analiza con intervalos de confianza (IC) para mayor precisión. A pesar de esto, las tablas siguen siendo útiles como guía, ya que establecen el límite inferior mínimo aceptable del IC según el número de jueces, facilitando la validación de un instrumento.Tabla 2Criterios para el nivel de VNivel de V0Nombre del criterioSignificadoV0=0.50Criterio liberal Vincent, CITATION Vin81 \n \t \l 10250 (1981)Acepta ítems con baja concordancia entre jueces. Útil en estudios exploratorios o con pocas restricciones. Mayor tolerancia a ítems con validez moderada.V0=0.70Criterio moderado o recomendado Charter, CITATION Cha03 \n \t \l 10250 (2003)Considera válidos solo ítems con alta concordancia entre jueces. Es el criterio más comúnmente usado en validación de instrumentos.V0=0.80Criterio estrictoExige muy alta concordancia, se usa en estudios donde se requiere máxima precisión o rigurosidad (evaluación clínica, psicometría avanzada, educación de alta calidad).Nota: El coeficiente V de Aiken tiene tres criterios de validación: el liberal (V0=0.50) para estudios exploratorios con baja concordancia; el moderado (V0=0.70), el más común, que exige alta concordancia; y el estricto (V0=0.80), que requiere la máxima concordancia para estudios de alta precisión.EVALUACIÓN DE FIABILIDAD INTERNA (ALFA DE CRONBACH)El análisis de consistencia interna es un proceso que evalúa la fiabilidad de una prueba, examinando cómo cada ítem contribuye al conjunto, y puede complementarse con herramientas gráficas que permiten visualizar patrones de respuesta y el impacto de incluir o eliminar ítems en la escala (Ledesma et al., 2022).4914900957726990099De acuerdo con Soler y Soler CITATION Sol12 \n \t \l 10250 (2012), el análisis de consistencia interna permite evaluar la fiabilidad de un instrumento identificando ítems problemáticos y mostrando cómo su eliminación o la estandarización de escalas mejora la coherencia de las respuestas, optimizando así la precisión del instrumento.Para Oviedo y Campo CITATION Ovi05 \n \t \l 10250 (2005), la consistencia interna como la medida de la correlación entre ítems de una escala, evaluada principalmente mediante el alfa de Cronbach. Este coeficiente debe aplicarse en escalas unidimensionales y su valor puede variar según la población, por lo que debe interpretarse con cautela y reportarse en cada estudio.Posterior a la aplicación piloto del instrumento (mínimo 30 encuestados), se calcula el coeficiente alfa de Cronbach para estimar la consistencia interna del instrumento.α=kk-11-i=1kσi2σT2α Coeficiente alfa de Cronbach k Número de ítems del instrumentoσi2 Varianza de cada ítemσT2 Varianza total del test (suma total de ítems por persona)Tabla 3El valor del alfa fue interpretado como sigue:Valor de αInterpretación (Nunnally & Bernstein, 1994)α< 0.6Mala consistencia (debe revisarse el instrumento)0.6 ≤ α < 0.70Aceptable en estudios exploratorios0.7≤ α < 0.80Buena consistencia0.8 ≤ α < 0.90Muy buena consistenciaα ≥ 0.9Excelente, aunque podría implicar redundanciaNota: Se considera aceptable α≥0.70, deficiente α<0.60 y posible redundancia α≥0.90, según Nunnally & Bernstein (1994).Método basado en la distribución F (Feldt, 1965)Este es el método clásico y el más utilizado. El intervalo se calcula usando fórmulas relacionadas con la distribución F de Fisher (Feldt, 1965).Fórmulas (IC del 95%):4897120110797710000100Si α es el valor calculado, con k ítems y n sujetos, el intervalo de confianza al 95% se estima así:Límite inferior=1-(1-α)F1-α2,v1,v2α; Límite superior=1-(1-α)Fα2,v1,v2αDonde:v1=n-1v2 = (n-1)(k-1) Fp,v1,v2= es el valor crítico de la distribución F para el nivel de confianza deseado PRUEBA DE NORMALIDADAntes de realizar el análisis estadístico inferencial, se verificó la distribución de los datos mediante pruebas de normalidad:Tabla 4Pruebas de normalidadPruebaTamaño muestralventajasShapiro-Wilkn < 50Más potente para muestras pequeñasKolmogorov-Smirnovn ≥ 50Bueno para distribuciones generalesAnderson-DarlingCualquier nSensible en las colasLillieforsn ≥ 50Adaptación de KS para μ y σ desconocidosNota: Normalidad evaluada con prueba de Shapiro-Wilk (n<50). Se asumió distribución normal si p>0.05 y no normal si p≤0.05.Shapiro-Wilk (n < 50)El p-valor fue el criterio de decisión:Si p>0.05: los datos se asumen con distribución normalSi p≤0.05: se rechaza la hipótesis de normalidadLa prueba de Shapiro-Wilk fue desarrollada por Samuel Shapiro y Martin Wilk (1965). Evalúa si una muestra proviene de una población con distribución normal, comparando el orden de los datos observados con los valores esperados de una distribución normal.Es una prueba muy potente y sensible para tamaños de muestra pequeños o moderados (usualmente n < 50, aunque puede usarse hasta n ≈ 2000 en software como SPSS o R).W=(i=1naix(i))2i=1n(xi-x)2x(i) Valores ordenados de menor a mayor (orden estadístico)x Media de la muestraai Constantes derivadas de los coeficientes esperados de los cuantiles de la normaln Tamaño de la muestra W Estadístico de Shapiro-Wilk (varía entre 0 y 1)Kolmogorov-Smirnov (n ≥ 50)492369271120010100101La prueba de Kolmogorov-Smirnov (K-S) compara la distribución empírica acumulada de los datos observados con la función de distribución acumulativa de una distribución teórica (normal, uniforme, etc.). Fue desarrollada por Kolmogorov (1933) y extendida por Smirnov (1939).Para que sea adecuada como prueba de normalidad, se aplica normalmente con la corrección de Lilliefors, ya que los parámetros (media y desviación estándar) son estimados de la muestra, no fijados.D=xsupFnx-F(x)Donde D Estadístico de la pruebaFnx Función de distribución acumulada empírica (de los datos)F(x) Función de distribución acumulada teórica (normal estándar)sup Supremum: el valor máximo de la diferencia entre ambas funcionesSELECCIÓN DE PRUEBAS ESTADÍSTICASLa elección de pruebas estadísticas depende de la distribución de los datos: CITATION Flo17 \l 10250 (Flores Ruiz, Miranda Novales, & Villasís Keever, 2017), la prueba estadística adecuada garantiza resultados válidos y confiables, depende del diseño del estudio, tipo de variables y distribución de datos, un mal uso puede invalidar el análisis y afectar la credibilidad científica. CITATION Sán24 \l 10250 (Sánchez Solis, Raqui Ramirez, Huaroc Ponce, & Huaroc Ponce, 2024), la prueba de normalidad asegura un análisis estadístico válido. Shapiro-Wilk se usa en muestras <50 y Kolmogorov-Smirnov en >50. Determina si aplicar pruebas paramétricas o no paramétricas, y combinar métodos numéricos y gráficos mejora su precisión.Si los datos son normales (paramétricas):Comparación de medias: t de Student, t=X1- X2s12n1+s22n2Donde:X1;X2​ Medias de los grupos 1 y 2.​s12; s22 Varianzas muestrales de los grupos.n1; n2 Tamaños de las muestras.473583055328110200102Grados de libertad (df):df=s12n1+s22n22s12/n12n1-1+s22/n22n2-1(Fórmula de Welch-Satterthwaite para varianzas desiguales).Casos específicosa) Muestras con varianzas iguales s12=s22 , , se usa una varianza combinada sp2t=X1- X2sp1n1+1n2, donde sp2=n1-1s12+(n2-1)s22n1+n2-2Grados de libertad (df): df= n1+n2-2b) Muestras pareadas (datos dependientes)Para comparar mediciones antes/después en los mismos sujetos:Si las varianzas se asumen iguales t=DsDnDonde:D Media de las diferencias entre pares.sD Desviación estándar de las diferenciasn Número de pares.Grados de libertad df=n-1InterpretaciónValor crítico: Comparar el valor t calculado con el valor crítico de la tabla t (según df y nivel de significancia α, ej. 0.05).Decisión:Si ∣t∣>tcrıítico​, se rechaza la hipótesis nula H0​: no hay diferencia entre medias).Si p-valor<α, la diferencia es significativa.Correlación: Pearsonr=(Xi-X)(Yi-Y)(Xi-X)2(Yi-Y)2Interpretación de r:+1: Correlación positiva perfecta.-1: Correlación negativa perfecta.0: No hay correlación lineal.458891622345210300103Valores intermedios (ej.: 0.7, -0.3): Intensidad de la relación.B) Si los datos no son normales (no paramétricas):Comparación de medianas: Mann-Whitney U, Kruskal-WallisMann-Whitney UEs una prueba no paramétrica para comparar dos grupos independientes, alternativa a la prueba t de Student para muestras independientes.Supuestos:Muestras independientesVariables ordinales, de intervalo o razónNo requiere normalidadSe tienen dos grupos con tamaños n1​ y n2​. Se combinan todos los datos y se les asignan ranks (rangos).U1=n1n2+n1(n1+1)2-R1U2=n1n2+n1(n1+1)2-R2R1 suma de rangos del grupo 1R2 suma de rangos del grupo 2Se escoge el menor entre U1 y U2 como estadístico de prueba U=min⁡(U1,U2)Si las muestras son grandes (n>20), se puede aproximar a una normal:Z=U-μUσUDondeμU=n1n22 , σU=n1n2(n1+n2+112Kruskal-Wallis HEs una extensión del Mann-Whitney para más de dos grupos independientes. Alternativa no paramétrica al ANOVA.473778942361310400104Supuestos:Grupos independientesMedición ordinal o superiorNo requiere homogeneidad de varianzasH=12N(N+1)i=1kRi2ni-3(N+1)N número total de observacionesk número de gruposRi suma de rangos del grupo ini número de observaciones en el grupo iCorrección por empates Si hay rangos empatados, se ajusta H:HCorregida=H1-TN3-NDonde T=t3-t para cada conjunto de empates (t: número de observaciones empatadas)Distribución:Para k≥3 y ni​≥5, H sigue una distribución χ2 con k−1 grados de libertad.Correlación Spearman: La correlación de Spearman es una medida no paramétrica del grado de asociación monótona entre dos variables. Evalúa si a medida que una variable aumenta, la otra tiende a aumentar (o disminuir), sin requerir que la relación sea linealrs=1-6di2n(n2-1)Donde:n: Número de observaciones.di=RXi-RYi diferencia entre los rangos de cada par de valoresCasos especiales:Si hay empates: Se usa la fórmula de Pearson aplicada a los rangos:rs=cov(Rx,Ry)σRxσRyDonde:Rx,Ry rangos de las variables X y Y473583053721010500105cov(Rx,Ry) covarianza entre los rangosσRxσRy desviaciones estándar de los rangosEs fundamental precisar que el presente estudio se define como una evaluación empírica de la ruta metodológica propuesta, por tanto, los análisis estadísticos presentados en las secciones posteriores no pretenden establecer hallazgos sustantivos sobre variables finales de ingeniería, sino que funcionan como evidencia demostrativa del desempeño y rigor de la ruta aplicada a un instrumento piloto, de este modo, el objeto real de evaluación es el procedimiento de validación en sí mismo, asegurando su aplicabilidad y reproducibilidad científicaRESULTADOSLa propuesta de esta ruta metodológica establece de forma secuencial las etapas necesarias para garantizar la validez y fiabilidad de un instrumento de medición en el campo de la ingeniería, se plantea un proceso estructurado que inicia con el juicio de expertos empleando el coeficiente V de Aiken y sus intervalos de confianza mediante el método score de Wilson, considerando criterios liberal, moderado y estricto para la toma de decisiones sobre cada ítem.Para el Ítem 1 en los criterios de Suficiencia, Relevancia y Claridad.Vij=V1S=n=1rri-ln(c-1)= 4-1+4-1+5-1+5-1+(4-1)5*(5-1)=0,850Vij=V1R=n=1rri-ln(c-1)= 5-1+4-1+5-1+5-1+(5-1)5*(5-1)=0,950Vij=V1C=n=1rri-ln(c-1)= 4-1+4-1+5-1+4-1+(4-1)5*(5-1)=0,800Vij=V para item i y creterio j;para i=1-20 y J=Suficiencia S, RelevanciaRy Claridad (C)Luego, para todos los ítems: V=n=1rri-ln(c-1)=0,896Los valores obtenidos mediante el coeficiente V de Aiken confirman una alta validez de contenido del instrumento, al situarse todos por encima de 0,80. El promedio general de 0,896 evidencia un sólido consenso entre los expertos sobre la claridad, relevancia y suficiencia de los ítems, garantizando que el cuestionario es técnicamente apto para medir las variables de investigación de manera precisa.473484428622310600106Tabla 5Validación del instrumento con V-Aiken VariableDimensiónSubdimensiónÍtemSuficienciaRelevanciaClaridadPromedio VVID1 (SD1)10.8500.9500.8000.86720.9001.0000.8000.90030.9000.9500.8500.900D1 (SD2)40.8500.8500.8500.85050.9500.9000.9500.93360.8500.8500.9000.867D2 (SD3)70.8500.9501.0000.93380.9000.8001.0000.90091.0000.8500.9000.917VDD1 (SD1)100.9000.9000.9000.900110.8500.9000.9000.883120.8500.8500.9000.867130.9000.8500.9500.900D1 (SD2)140.8500.8500.9000.867150.9500.9500.9500.950161.0000.8500.9000.917D2 (SD3)170.9000.8501.0000.917180.8000.8500.9000.850190.9000.9000.9000.900200.9000.900-0.900TOTAL0.896485340072712910700107Nota: Instrumento diseñado y aplicado a 5 jueces, donde la variable independiente (VI) tiene 2 dimensiones (D), 3 subdimensiones (SD) y 9 ítems; mientras que la variable dependiente (VD) posee 2 dimensiones, 3 subdimensiones y 11 ítems.Tabla 6Fiabilidad del instrumento con Alfa de Cronbach EncuestadoÍtemsI1I2I3I4I5II6I7I8I9I10I11I12I13I14I15I16I17I18I19I20E152235533344333444433E253335534434334443334E351245433334433334433E451145533433343443343E553345444343333344443E652325543333443433333E752325544333343443343E851135433333433344434E951335534433343344443E1053335443344443444443E1152335534343343444443E1251135543433443334434E1351335534344343433334E1453335543434444333343E1552335444433333444443E1651144444334434343344E1753345443444443343343E1852213344443434433344E1953315543433443343344E2053315543344344343333E2152314534343343333334E2252315444443333343334E2353324533333334334433E2453324443444443444443E2552324444333433433334E2653325444433333344433E2753325544333444333334E2853325443333333343343E2952325443434443443333E3053325444333333444443α=kk-11-i=1kσi2σT2=3030-11-21,02379,2=α=1,03448275862069*0,944567510548523=0,9771388040157144635108118420810800108El instrumento posee una validez de contenido óptima (V de Aiken = 0,896) y una consistencia interna excelente (Alfa de Cronbach = 0,977), garantizando que es altamente preciso y apto para su aplicación.Se incorpora la evaluación de la consistencia interna a través del Alfa de Cronbach con sus intervalos de confianza calculados mediante el método de Feldt, lo que permite estimar la estabilidad del instrumento antes de su aplicación definitiva, el diseño contempla la verificación de supuestos estadísticos previos, particularmente la normalidad de los datos (Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov), a fin de seleccionar pruebas paramétricas o no paramétricas de manera justificada; con ello, la ruta metodológica ofrece un marco replicable, ordenado y adaptable a distintos contextos de investigación.Límites de fiabilidad (F para α IC del 95%) y un alfa de Cronbach 0,977138804015714:Cálculo de grados de libertad:Fp,v1,v2= es el valor crítico de la distribución F con V1 y V2 grados de libertad y probabilidad p V1=n-1=30-1=29;V2=n-1k-1= 30-120-1=551α/2=0,025F0,975;29;551=Valor Crítico inferior (2,5%)F0,025;29,551=Valor Crítico superior (97,5%)Tabla 7Valores críticos la fiabilidad Función ExcelValor Crítico=+DISTR.F.INV(0,025;29;551)1,603418431744420=+DISTR.F.INV(0,975;29;551)0,547956532238049Para una prueba de hipótesis con α=0.05 (95% de confianza), los valores críticos de F son:Rechazamos H0​ sí F < 0,547956532238049 o F > 1,603418431744420Límite inferior=1-(1-0,977138804015714)(1,603418431744420)0,977138804015714=1-0,0366560630129257 4589861172594310900109 Límite superior=1-(1-0,977138804015714)(0,547956532238049)0,977138804015714=1-0,0668959321704030IC95%0,9331040678295970;0,9633439369870740 Esto significa que, con un 95% de confianza, el verdadero valor del coeficiente Alfa de Cronbach se encuentra entre 0,9331040678295970 y 0,9633439369870740, lo que confirma la robusta fiabilidad del instrumento.DISCUSIÓNLos resultados obtenidos en la validación del instrumento mediante el coeficiente V de Aiken reflejan un alto nivel de consenso entre los expertos, con un valor global de V = 0,896, lo que supera ampliamente el criterio moderado (V₀ = 0,70) recomendado por Charter (2003) y se acerca al criterio estricto (V₀ = 0,80). Esto confirma la validez de contenido del instrumento en cuanto a suficiencia, relevancia y claridad de los ítems, tal como señalan Galicia et al. (2017) y Rodríguez Medina et al. (2021). La consistencia en las evaluaciones de los cinco jueces respalda la adecuación del instrumento para medir las variables de interés en el contexto de la ingeniería, reduciendo la subjetividad mediante un enfoque cuantitativo robusto (Penfield & Giacobbi, 2004; Merino Soto & Livia Segovia, 2009).La novedad de este estudio reside en la implementación de una ruta metodológica secuencial que optimiza el juicio de expertos mediante herramientas virtuales (Molina et al., 2016) y trasciende el uso convencional del coeficiente V de Aiken al incorporar un enfoque probabilístico con intervalos de confianza de Wilson, permitiendo una toma de decisiones más robusta y precisa (Rodríguez, 2015; Robles, 2018), Esta propuesta integral se complementa con el análisis de la consistencia interna mediante el Alfa de Cronbach y sus intervalos de confianza (Roco et al., 2024; Caycho, 2017), junto con una rigurosa evaluación de la normalidad (Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk) y asociación de variables (Pearson, Spearman y Chi-cuadrado), asegurando que la elección de las pruebas estadísticas finales sea metodológicamente coherente con la naturaleza de los datos.47320202008505110001104853354273440711000110La fiabilidad interna medida through el alfa de Cronbach resultó en un valor de α = 0,977, con un intervalo de confianza del 95% entre 0,933 y 0,963, calculado mediante el método de Feldt (1965); este valor no solo supera el umbral de 0,70 establecido por Nunnally y Bernstein (1994), sino que se sitúa en el rango de excelencia, lo que indica una consistencia interna muy alta, no obstante, como advierten Oviedo y Campo (2005) y Cascaes et al. (2015), valores excesivamente altos pueden sugerir redundancia en los ítems, por lo que en futuras aplicaciones podría considerarse una revisión para optimizar la longitud del instrumento sin comprometer su confiabilidad.La metodología propuesta integra validación cualitativa, cuantificación del consenso, evaluación de la fiabilidad y verificación de supuestos, que frece un marco replicable y riguroso para la validación de instrumentos en ingeniería, tal como destacan Lages Ruíz y Martínez Trujillo (2023) y Díaz Vega y Terrazas Rodríguez (2023); este enfoque sistemático no solo mejora la credibilidad de los datos, sino que también facilita la adaptación del instrumento a distintos contextos de investigación.CONCLUSIONESLa implementación de la ruta metodológica propuesta, que integra de forma secuencial la validación por juicio de expertos mediante el coeficiente V de Aiken y la evaluación de la fiabilidad interna a través del Alfa de Cronbach, demuestra ser un procedimiento robusto y eficaz para garantizar la validez y confiabilidad de instrumentos de medición en el ámbito de la investigación en ingeniería. Los resultados obtenidos, con un V de Aiken global de 0,896 y un Alfa de Cronbach de 0,977 (IC95%: 0,933 - 0,963), confirman que el instrumento desarrollado posee una excelente validez de contenido y una consistencia interna muy alta, superando los criterios establecidos en la literatura especializada.Este estudio evidencia la importancia de emplear métodos mixtos (cualitativos y cuantitativos) en la validación de instrumentos, tal como recomiendan autores como Díaz y Terrazas (2023) y Cascaes et al. (2015). El uso del coeficiente V de Aiken, complementado con intervalos de confianza mediante el método de Wilson, permitió cuantificar el consenso entre expertos de manera precisa y reducir la subjetividad inherente al juicio de expertos. Asimismo, el cálculo del Alfa de Cronbach junto con sus intervalos de confianza mediante el método de Feldt (1965) proporcionó una estimación más exacta y confiable de la consistencia interna del instrumento.4735830200464611100111La aplicabilidad de esta ruta metodológica se extiende más allá del contexto inmediato de este estudio, ofreciendo un marco replicable, ordenado y adaptable para la validación de instrumentos en diversas áreas de la ingeniería y otras disciplinas. La incorporación de pruebas de normalidad y la subsequent selección justificada de pruebas estadísticas (paramétricas o no paramétricas) aseguran que los análisis inferenciales se basen en supuestos válidos, mejorando así la credibilidad y solidez científica de los hallazgos futuros.REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Apaza Zúñiga, E., Cazorla Chambi, S., Condori Carbajal, C., Arpasi Meléndez, F. R., Tumi Figueroa, I., Yana Viveros, W., & Quispe Coaquira, J. E. (2022). La Correlación de Pearson o de Spearman en caracteres físicos y textiles de la fibra de alpacas. Revista de Investigación Veterinaria, 33(3), e22908. doi:10.15381/rivep.v33i3.22908Oviedo, H. C., & Campo Arias, A. (2005). Aproximación al uso del coeficiente alfa de Cronbach. Revista Colombiana de Psiquiatría, 34(2), 572-580.Robles Pastor, B. F. (2018). Índice de validez de contenido: Coeficiente V de Aiken. Pueblo continente, 29(1), 193-197.Aiken, L. R. (1980). Content Validity and Reliability of Single Items or Questionnaires. Educational and Psychological Measurement, 44(4), 955–959. doi:10.1177/001316448004000419Cascaes da Silva, F., Gonçalves, E., Valdivia Arancibia, B. A., Graziele Bento, G., da Silva Castro, T. L., Soleman Hernandez, S. S., & da Silva, R. (2015). Estimadores de consistencia interna en las investigaciones en salud: el uso del coeficiente alfa. Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica, 32(1), 129-138. Obtenido de http://www.scielo.org.pe/scielo.php?pid=S1726-46342015000100019&script=sci_abstract Caycho Rodríguez, T. (2017). Confidence Intervals for Cronbach's alpha coefficient: contributions to pediatric research. Acta Pedíadrica de México, 4, 291-292. doi:10.18233/APM38No4pp291-2941440. Obtenido dehttps://www.redalyc.org/journal/4236/423659205011/html/ Cerda L., J., & Villaroel del P., L. (2007). Interpretación del test de Chi-cuadrado (X2) en investigación pediátrica. Revista chilena de pediatría, 414-417. doi:10.4067/S0370-41062007000400010.Charter, R. A. (2003). A breakdown of reliability coefficients by test type and reliability method, and the clinical implications of low reliability. J Gen Psychol, 130(3), 290-304. doi:10.1080/00221300309601160Díaz Vega, G., & Terrazas Rodríguez, L. D. (2023). Construcción y validación de un instrumento para evaluación de crisis familiares. Acta Médica Peruana, 40(4), 314-319. doi:10.35663/amp.2023.404.2696 Dominguez Lara, S. (2018). Magnitud del efecto para pruebas de normalidad en investigación en salud. Revista en Investigación Médica, 7(27), 92-93. doi:10.22201/facmed.20075057e.2018.27.1776Flores Ruiz, E., Miranda Novales, M. G., & Villasís Keever, M. Á. (2017). El protocolo de investigación VI: cómo elegir la prueba Mestadística adecuada. Estadística inferencial. Revista alergia México, 64(3), 364-370. Obtenido de https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2448-91902017000300364 Galicia Alarcón, L. A., Balderrama Trápaga, J. A., & Edel Navarro, R. (2017). Validez de contenido por juicio de expertos: propuesta de una herramienta virtual. Apertura (Guadalajara, Jal.), 9(2), 42-53. doi:10.32870/Ap.v9n2.993Lages Ruíz, J., & Martínez Trujillo, N. (2023). Validación de instrumentos para estudio de referenciación en enfermería oftalmológica. Revista Cubana de Enfermería. 2023, 39, e5652. Obtenido de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-03192023000100003 Ledesma, R., Molina Ibañez, G., & Valero Mora, P. (2022). Análisis de consistencia interna mediante Alfa de Cronbach: un programa basado en gráficos dinámicos. Revista Psico-USF, 7(2), 143-152. Obtenido de https://www.scielo.br/j/pusf/a/psJ44DfZRngHRYRp9C9PTKg/?format=pdf&lang=es López Fernández, R., Avello Martínez, R., Palmero Urquiza, D. E., Sánchez Gálvez, S., & Quintana Álvarez, M. (2019). Validación de instrumentos como garantía de la credibilidad en las investigaciones científicas. Revista Cubana de Medicina Militar, 48(2), 441-450. Obtenido de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0138-65572019000500011 4827334124142511300113Merino Soto, C., & Livia Segovia, J. (2009). Intervalos de confianza asimétricos para el índice la validez de contenido: Un programa Visual Basic para la V de Aiken. Anales de psicología, 25(1), 169-171. Obtenido de https://revistas.um.es/analesps/article/view/71631/69111 Molina Achury, N., Forero Nieto, S., Ramos Caballero, D. M., Benavides Piracón, J., & Quintana Cortés, M. A. (2016). Diseño y validación de un instrumento de evaluación de condiciones de salud y trabajo de los fisioterapeutas en Colombia. Revista de la Facultad de Medicina Humana, 64, S59-67. doi: 10.15446/revfacmed.v64n3Supl.51655Nunnally, J. C., & Bernstein, I. B. (1994). Psychometric Theory. McGraw-Hill Companies, Incorporated. doi:10.1177/014662169501900308Penfield, R. D., & Giacobbi, P. R. (2004). Applying a Score Confidence Interval to Aiken's Item Content-Relevance Index. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 8(4), 213-225. doi:10.1207/s15327841mpee0804_3Roco Videla, Á., Vladimir Flores, S., Olguin, M., & Maureira Carsalade, N. (2024). Alpha de Cronbach y su intervalo de confianza. Nutrición Hospitalaria, 41(1), 270-271. doi:10.20960/nh.04961Roco Videla, Á., Landabur Ayala, R., Maureira Carsalade, N., & Olguin Barraza, M. (2023). ¿Cómo determinar efectivamente si una serie de datos sigue una distribución normal cuando el tamaño muestral es pequeño? Nutrición hospitalaria, 40(1), 234-235. doi:10.20960/nh.04519 Rodríguez Cordón, J. (2015). Analizando la V de Aiken Usando el Método Score con Hojas de Cálculo. 1-7. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/277556053 Rodríguez Medina, M. A., Poblano Ojinaga, E. R., Alvarado Tarango, L., González Torres, A., & Rodríguez Borbón, M. I. (2021). Validation by Expert Judment of an Evaluation Instrument for Evidence of Conceptual Learning. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 12(22), e240. doi:10.23913/ride.v11i22.960S. Feldt, L. (1965). The Approximate Sampling Distribution of Kuder-Richardson Reliability Coefficient Twenty. Psychometrika, 30(3), 589-600. doi:10.1007/BF02289499Sánchez Solis, Y., Raqui Ramirez, C. E., Huaroc Ponce, E. J., & Huaroc Ponce, N. M. (2024). Importancia de Conocer la Normalidad de los Datos Utilizados en los Trabajos de Investigación por Tesistas. Revista Tecnológica-Educativa Docentes(17), 404-413. doi:10.37843/rted.v17i2.554480939287859611400114Santos, P. A., Chuquisengo, E., & Vasquez, A. E. (2025). Diseño y validación de un instrumento para medir el uso de la herramienta Julius AI en estudiantes universitarios peruanos. Revista Espacios, 46(2), 204-212. doi:10.48082/espacios-a25v46n02p16Soler Cárdenas, S. F., & Soler Pons, L. (2012). Usos del coeficiente alfa de Cronbach en el análisis de instrumentos escritos. Revista Médica Electrónica, 34(1), 1-6. Obtenido de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18242012000100001Toro, R., Peña Sarmiento, M., Avendaño, B. L., & Mejía Vélez, S. (2022). Análisis Empírico del Coeficiente Alfa de Cronbach según Opciones de Respuesta, Muestra y Observaciones Atípicas. Revista Iberoamericana de Diagnostico y Evaluacion Psicologica, 2(63), 17-30. doi:10.21865/RIDEP63.2.02Vincent Cicchetti, D., & Sparrow, S. A. (1981). Developing Criteria for Establishing Interrater Reliability of Specific Items: Applications to Assessment of Adaptive Behavior. American Journal of Mental Deficiency, 86(2), 127-37.4735830431756811500115 Universidad Nacional de Trujillo, Perú. Email: rabantod@unitru.edu.pe ; jgonzalez@unitru.edu.pe; jrodriguezmon@unitru.edu.pe; jsirlopu@unitru.edu.pe Universidad Señor de Sipán, Perú. Email: csernaqueflorro@uss.edu.peAbanto et al.0635000Ruta metodológica para la validación de instrumentos en investigación de ingeniería06350004632960-194513111001114735830-18463911200112Recibido: 2/12/2025Aceptado: 26/12/2025https://revistas.unj.edu.pe/index.php/pakamuros 94iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWMAAAA+CAYAAAD+pXp8AACAAElEQVR4XtS9B4BW1dE+voUixZpo NGpi9DPFNKOxJRoLnWXZviCKiPS+he0NtsHSe1Wa9N57770jTXoHBVRAysLzm2fm3N2VYtAv/r/8 3+TIvve995Q5M8+Uc85cH9+IbNxdybIS3g6+YR3l3w7wiciBT2SmK9ny3e7T7zWyUDwsC8XC+D0H fvKcX1gH91yeXMuVa5koHt5G/rW6tb6IXP3bPyxHSrb+5heeLfXwb7bB37P1t2LhbCMT/uFt4ReR qc/xHr8waSuc9+XcZhy3Fr9wtsX+ZGu/+Bzrt9+sfo6tsN5b67hd4XhYF+v1leeMXmxD6pFx+IW1 V7po/ZHsP9vKUjr5RLQXGvJeoY1891Oat5NrbF/mIJx1kbYce1utg88rfcM6y/15co31efRpo3PC uWD7Wr/W4/WL/9r4fSLlt8g8vcdP6GLz4Makz8uYItLhG5mq81MstKM+46t9aaN9I51YiskY/UM5 Hrmnptyjc2u/Gb94/MP+s5AX5N/IDG2DfbcifBLBa7zHo7G7V+rQede5MZqQNqQj6aC04N+8R3nE +lcslP3IMrpIfaQ9SwGve/PIOdDnvML59HjL8ZyWHEdPR1Pvd50fq8+nJvvH30n/vEJ5qEG6Gg3I cwX1cWweXyj/OxmgPMl9lAHSk3NZMI+RUmdkJ/iEd5QxdpDfpa2alEmjldblaKY8pfPN+nJEnnKU zwvmRevkd3tGxxfeyfEXx2Ry59FK6UMe0Dkg7TjGPK33ntC28i/H52jh7lde9uRa+ZhzwnGwTo61 vesnrxv/GR34u8iqPE98MD53fKT8w9LGrrs2rY9W/FmK8LbiheNb4k8hz2c5rGG7pJXj53CWPKFx O/2tkC9/XPG5+cKdiyMyCaUTb4Llp4JCgjpQ08kwBjcCmQCbAHDCObEcFDtv92pHlNBkAI/hbXAG OHYfgcUmnkRzpQBw7T6tVwn6A4hDIXaCXFQQjUGkHhVGG1/hxP37UqhcPBDj9SKg6zGhG4tfhCkd gpcyoNZD2pqiIP3JbFRwLDYXrNvdRwEqaLNwvooCh2/BXBUyuY3fBMMTeq8UPFd0bO5eVSCkjSoJ 9tcE2uaM46Rgd0Dx0PZWbyQVb6YqIQMhEzhVgEVoa21bP21+XdF77G8dN5WVKiy2015ByaODB5pG Cze/jqYGbrzHo7s9Y/dwDDZmD/iM39lXbw4NAAsUWQE/kpbuXtdHnQfXF+MDm3cDAfZDrpMGqigp 9AawNkYDWM6ZJxOqSFVRUo4crdgfVVZtjJ4FNCM/mTL1qZkhbZAfWB/pz+LR0/rl8UrReSHY+FKh hVOW+TwNEycXpJHOvxt/AY8Y6GsdNQzsTTEbcHr0Uf7gXKgC8viO8+AUFp8rkB/H5+GeYebaZh0F 8st+2G8F/OPmpHCuis4t++DmVb+7OfJ4hhgXTqUp/Y7gvJjsmhIxLONvNo/8rYiM/Ijyw8DYNWgM YYxvlhw7REbPc8QzgTRLxSZWBb3A0i0KHB6jE4yp0USTEWg84pFJaxijqACJttP+6O82YR74mIXF CflhYOzjBMisEMdI2jda8NSEdp8B1U3A9H1FmdQTYuuPWUkGqgQy+41jIf0MdGnJ+KsV7gTEe07G XkyVXyHYmNAaLTyBMM9E6BSZrs/rWJS5TXALni1gYptbaztbvY1itGAoeE4ZGrgaIKjVG1YEdNw4 dP4VaNkO54nP0PKXuRMrV63pAjC2efOEjv3gvJtAuvnTOTZeM8BmcRYg6as8Y/xoYOyNn3TJUkG3 /nm84PhSQIt01DpUuE2YCDwsxjtG+6JGhIGL0cOse7uPSpQgw2LAUFS4PSVj4GPPZqOEtEkr0YyV tsr7plRYj/GPjdO14ebMaOZA2t1jfTAL0ECQ9Tr6a79IJ7NWtQ9UhOFU+MZjnGeP7wvopHNLenRw YEzgNKvT65cZAsZfHvgbaBfxMBREvTlgv73igafx8ncVrxsn+cnxjk8kFY0pDzPyTC60baW39bmA pxWAPT4zL9CbE+NX117Bs57cevLC3zjHnkJ0v6kceN6L0dqLDtwi/z+w3DUYm6DaAAvBmNfMKlGz PZLFQhCqPdTd4W+FIFxYKCgcqLnf2o4yC8HYYzpvwj2isy/Uzo5R2Y5aZGQ4I5K6MUWA6W6KByr6 vLpm3jXPenOAqEBx6/N3KmQaWgNWt02eASnB0iueO0eaGsPoeBzDWZsmcKb15R66cDW8OfH6ZYBk 4G9Mo4xc1O0rcP0K58H6akrIY2gPWApARcfvMSCvO8vKhUssRGSWsAlBDkqEcqxtnHvsAbqNze53 QK91tHNAbPXfTpEWCJIrHIMqDAUoE2L9W3mCvFFo5ZuAs30P9NiOU3w6JwytsC8EqY5KS48mOmdq XXoKv/B5c2WNzl5I7rsK2+NFD4CsH2zXrERTah6AGq95StnV4ebBUw6FNLF2ChWayafS0YV3VMGH 0yo1+bPnTamaEjYZ5vfCkBYVMes2MCqw9J1lqrTXa8QBXjd6eP0hTcwaN4vc5NLxQA2Ow5SY1x9v zMb7lLlCRcP7ODfFwtOMj1U5sxBbWL9Z98afheBs4MvfzAv3xugVM/xIp8I589pj8WSE/EWlbfWy Xwz/GC3M66SCMAOwUOH/+HLXYMxiwk4wyFarhB3VmK0CjhHKBJmDM5D2LBmP+U1o3N8kLt0g/e5c cS0e0Z1g6neCPN0ze74QKAy4aN2YJef6+gNA04oBjk2staExU/ZHgcoA+oeAPBnJLBRaHhbvtH55 DGjMRhqWKIhdeaBk/dBxa/HGm+tA1cDAQKyo8HiM3E7DHRr7VgbzLAQDUQOiwue0Do0Dc6y0iGxd wGjvBLGAtjk2b/xbBZ+WvtdntudZjTkFffXatnZJCwICwaOdALerUy1kXjPw8HjBA/hC2hSdXxOw wmsmZN41L2bOe00hsJjAqgei80urUQSLCibMA2N3L8egliQNDfJ+USuIYzMQ8SyyoorEDAh3XefK jVPrdvykYOGBmdFJFVw4++sAQL2DouDF797YHU/I9eKh7dTi1vnQduiVmBXurYFwnORFWuWUX4sD s5+2HkKe8EJgNtce6Hs84FmyNtbC0KHNu86zi4Mb4Hv9LpQfs5xdWEXHZmEXDxNs/NYulSTHQIAv CG0pXbmeUcgrlINC+ho9CmXBANdwws2NWtmeMePJAOlVVBkUpYOHO1a3GQSePBTlxx9ffgAY24QV WnkWjC/uAYcylxCQkxzKCeZAbXJ1MnWRwdXFASnTiEvMyWcdoe5+pxkpdATYYqFkjhx7XictT0CG Cw0eM0gdck8JfvesxBCpTxnq5jHcqXDSCeYiaIHJ8KmUAJ+KCfZvEBlbxsbYFxmGltwtz9++kEZ0 YT0A9A0lHeS7jNWH3gTHFCr3hEj/Q4RReN0xqoK4Mj8BTECDddagpUmFQVrSEm4ntOMCmSkttmVj cfQOIZ098PGsEfaH4Cb0VkYjCFLRyTVajeqK8ne6iM5l5xxSCOm5qBCxTtKB/WQoxECFwlVcFY4T CBmXT+U0KakyTloj7J/FCFVBkAYE4jCpR+O/7AvbEf4JYxiH33ON9pzrCKfgwopaW+Q/9sOe0fln uEL5jcIj9QZlSB9kXgOkLxrKkPEyzFJFrlfLUBr5hcq4OBfaHxmb0o3ASyDh3BcBF7dAaF6YFVPg pJXNQaEV7wl6ps0F2+Xf+lw75W+jhVwPyVE6+dKw8O5RxcCxGDCQx40vsnVebK7JN7koFmIK1vjD GS76TJbjhVyloxd3tcU0joWKspPShvzngb8P5zqUitPGwWt+kekoodYqx0tAZBtWJ0OUHhAaz5lM Ub419Ci0ZfHhwmmE0cQMDtJb+kT+VcCzcRQYIwULsR1tXkKpOA03LKRpNCqUZfIOvSCPR4xWBuoO 5NlnDW/x2cKYdnH20Y3Hh4W0ZRsEe3e9UHl5C/Dkt1vl/4eWHwTGSjRlOhLLXC1lJAUrMogDZmUO FgNVG5hZgmoVeKCuBG2LkgRCBVKL2Vm8JkuBmoKnlrcKF5+jNSO/h7ItAxjV+qFmQRUs9Dngubti wuQbnIrnY7shIK0vqqf2QXB6f/zmI6k3iIDDeywkcuvzty8GYKSPWJghYrVUS0KpgCiUrBaFe6rG oHRALMrIv8UqtBTwj5Yx0PWhQuLYGCcjM1nowY/j5QIeY+pkfBVwAx71RiJIfzJhhtAjHcWDElG8 emsUC06U73xGAD+CcWcKZDtlMrVQCSg1XHiJglgtRfvhz/ZU0HJV+M2qz9D5LHDLNKzE+eRagQEl FahPkAhCpVb4WXgCKicOQPn4fngghMqtldybpnWUDEkXOiSgWGBr+Z5ilqkKUIb9q6Anbbg1A1Mm XviG/XGArEqB19INxKnoq0tdVZMN3IJz8PB7uaiU8THeyh2FBz7sLr+lomTV1ngjoT9eiumJMkHx KFU9HqWrtdR//ajcFFBlDmrSepP+OOvSQELarUmeL7TCPaPD+/7dkIpYp6HJKCljLRGYgFLVolEs KFn7WiwsQ0BU3HChRSnhB/JHKemPXxh5zo2VAEJLTuotoQBk9KHhc09QHIpXawW/4AQFVx2/zJ0q HgI7FZ/wwj3SbvHqaUXkxrwqq1/+DpG5qxarPKOhmRChUbUYlJI+k58oz+QDfzEIGIIijXzVUKCs 2lyYzJl8KBCT/6X94sJPpdjX6sky9jj4B1MBUlaznQKlgra+8DoVRUkaMuRx6Ye/zEmJ6qlisOTI 8/EoU60FSko/S4Smm+yr8iCfWtusiwpaecozMPQ3A3rPKLFCEHeeeSiNw1xVhvT8i4el4R7pb4kA aZ/zoaESU4BmCLLY80Ut5R9bfgAYZxvY6SRaTKggRhmQJFZGrBQRtsrRInSt5e84EQaZRCGYT2X5 u4rcUzXWSmURzCpyjxDaV4DCp4p8r8zneY9YUVUpEGSopML6KrrCesNSBDRa22+VY1z9rghj+zJO WeBK/vtibrkoi8pRmLhjL/i5rv8F6vcYCZ/y0TBXhIx36/N3LmnGEEKrEgLozfpPxNglqzFq1QZM 3bgDU9Zvw6S12/DporWIGjId90UkmyDReqBA0yIkUErfihF0VHDMgi5BcFL3mhYUQYxWs62Y+4ck 490eEzBl42fImLlCBFYAOYSeCBnNXO5i4QwPpJmVSTCVdksKo7+dPQZP1BPvI1jAgn1Q19zig2r5 qHVlAGiAZK6exYjl/urp+EWtLER9Ogtzt3ymNLwiZZqMs/nHU3CfzJ1vYCoekbH2XbQewzfuxJMN pf6gVBVOz50tAFkqkHBvx04Ri12FiKDXUe835SXPitA+XTcXNXrNQhnSrlIqmn08U/vRe8VuPCwA +vi7bdBnzjp8IdeOXr2GlgMnokanQZi1YTvq95sifJTi5tksLPMGOPdF3FTG7Gkp0oiIoDK030ww WWh4sA4qhAw8UzcDPWYuxsjFazFxyRrU6jxc+pYodE/Bw5Fx6DJ7BcYuXYtJS9eg8YApAroELHne Aae1Ydas0pngEZiCGu2GyHNrEDdyHsrWlHarpeGBsGQEtB+PR+p2ha+A/EeD52Ca8EKLEctkngTc RC6VnyPMmvULSMGr0Z0wftk6pI6ZBb9KUXixVReMX/8ZOs9fi1Ih8SJXtoDGsJO/hrBomBjYcmGZ 4GsWuRk27K8q90gLlRSrEo+oEXMxd9MulGszSGQ8Ta3NYuE0HqjkKV+c807KT1TWfgHJ+LDXeIxd thZNP54Ov8rx+KDXJMzZsBXRQ2bgHumTWaRsxwGsYhS3MrYTYKUyo3cqc8hwGUM+NTobbxFQ1fOh /JiyN4PELGwfMZxeSeyJmUK3dtOW4eeRYkQEE5BtjtVLYejR855cCO9/U34QGHtxK2pqtRKEMcqI 9vhHfE9UTeyCoKROqJ7UWUpXVEvuit/Uz8Kj7yajYkI3+d4DVVM6I0DuCUzugmpJHUUoEvGQWHLl U/ujqjxXVZ6pJPe9Ft1BBp+Cv7WUe+X+aonyb4KUxG4oF9cNv3w3Ba/LvwGJXeW57qgizwSm9kCF xO549D1qU7r4d28Zq6XIIsA+XsDBAxB+3u86WpQAgYlMaAscNz9/p2KrzzJRwdkoE5iEcWt2aJ2H Ll3E0j17sXTffqw4eBjncEPBP2fiUrOQlSnbm5tPK1MAzodKy8Wz1euQMdKN9HmXYMn+Z9k9Arq+ QW1QZ+BsLNu7D91EwIuHJArA55ilGCjMU13qFOXgH0plQYDNQWmxsPrNXomDV67jhWa5qlwVHFlv sDxTjf3I1np0twUF0MVfbWG3o7b9iMzN5DXbdZyn8/Mxb+sOHesNR88uU5ehZEA0HoxIwPBNn2H6 5wfxZKOOGkrQsTGcUV2UbbAAogopww9mGfrQIqSbSsWpY0lT+tCKL8ZnA9Px96adsPn4eaw6fhFl BfjvC0nC8A37MVBA5SEq8Xea4/0uI7Uvu0+dRVS/iajefhTq9h2LdXsPoPmQWfCtnKh90RAAQxzi LTBcpbFQCrOAvIIQ3WXOT7V0oyn7pGsBLM77036l4oUm2Th8+VtHBWD82t0oI5aqT9UEvB3TARcK fgE+Xb0bpTi3DC1oaIuWmIEagVSVNektRk36mCX6zMLPz6CMWPKP1UjB1E37sO3sZfy2bns1JKJG L8OKzw8gYcp6sToJgrT2qSTk32pi/LzdCu/mDNB6lh08Ad93muGFmK5YJM8MWrkRZUI4H8YnaiwE SvtB8q+GA4gDtGwJdgw7kb/kfrGCLUQmXiH3GguQpkxchM1796Nau2EybgsP+QSzP84AoUcTxHlm WI48mIg+C7Zov0au2wVf8WY++mQW1nx+GEnjl6JkKGlOfmBfCJRtjFfJ40E0XAxYfWuyTrkWIvcH SrvVha/kbyrTgsVl1kOPnn0iX1WMwZtpvbFWZKjX4nX4GddTNLyYZ/McQs9DaCcA7a3l3Cz/P7Tc NRhbg2RQK6rJxJp5rEYSVp+9oMLGki/lMsyyjBVrr2JMF5y4Zt95/aq7h5824xbh4epxmLXvpH7n byxrTpzFC41zMWzdPr1OYGThc7u+uoxKAu5rTn2j7fG6x+K0dALajlEL+4eEKbywC631cRvNmsu/ YbZx7a5jLe5Jy9CLTd6mjjsVhmo4efcGJWHEwvVaZ+Yosb5eCsI9FRug5Dt1EdNnjF5fc/gUfvFB jlp3PsJ4D4fG4R8tOuOv9TNRNjhGGZx9vS88FQ+FtBa3jyCbpZZYCfn74aAY/EwAp1RoBu4NbIVH ytfEg1UbiHsn9VVLlvoS8PdGOXg9qguefD8Vxfi8CKRfUAqerRGNExcuKP1fb5aG4lVaoLj0meGU 39duI4DRA899lKtuvL+42LpgqpaqhYrIpP5iTbQVgeNnxd4jeDOqI0pUaIgHAhuhZc9RCjjHZNJe jO6J4lVb4oGKdfDziu/jnlCOS/iqahIeDknAa83b4W8NZAxBsaaI6BmI8rlPaPBQcAtxG1sJyMbj pead8Pu6WWLRi2stAFA8IAYtuw3W9jcePIYnw1rgwZAYvNI0B78JbgL/gNYoJc9mj5iq9yzeuh8/ f6c2ylRqil8ENMYv3nlP6NUMxRWoxDITT+HXtdJQLrY7/lBHvotrrAqBsUYB4TJVovGHD9LwemxP /L5hHkozJCT9sDBZtlnRVPKBbfB8o1zs/vKctntdeOvo5et4qWV3+PyrCdoOn6+8/cXXBslDlmzG vcHxKBWUgIdCY1E6lKEjHlJpiwdDW+MBmfuSBJfKrZHy6XyVrTlbD+DBoMaoGNce38j3Q1+exysf JKF0lZa4L6AJflG+loytEUqFpZoyl37+snYaXmsphk+VxghNzNO2F+48iHuqRKFs9ZZ4pNJ7eLh8 HVHmoihF4dwXHIc/NEjDm7HCC/UypX8yP0FpZmETxES5lBZ5/lujLLzWop0AWIIBM9eWRCk+WLUJ Hiv/Lu4LjNEQSRmx4B8MEz6uJrwQEosXm+WJVyO0D0gwUBWl2HPmGu3X0KWbUFqUQulKzfBoxQ9x X+Vmyjf3SL33h8ajrPSldJVmePq9FLzcspsYeeIBBNPbItCmo3hgHP5HxvumKJnnG+TiwcB4a6cG 177Shdfi8WBwNO6v1gJ/qtcBT36YK38LX5SLFB6tL3ObJAAugCzW+qM1UvFSVAe82DwXj0UkoZgY Wt8Nffy4ctdgrDerK0YB5L8ihDIRT0TGY9MZYzJcF5a6ca3ACoofOBmBUXk4fYEw7D7X5dfrBnTH r+TjlfoZCEntg8teXEA+G46cwqsiQCPFQuDnhjzj1bnn9AVUa90J6w6ftgv6g6C9sPOXV64hMONT C3e4+NHdFIs7Z6o1ON6BMW6YyviwyyhxJ1mf3OutPt+mjjsX6YdYk2WqCxgv3qB1Jg2fCp+/RMKn XDMB5fcQEt9Dr28UJfTL+uKCV45CtTZ9sfLQCZyQ8R29fA2j132G5xp31FBN/Jjl2HH8NBr0HCuA kaJhmtDsgfj82Cl0mLUa/uVboJG4pluOnUTvtdtRrFxjBKb3x2qh2aHL+Tgmbe04/w1yZqxDGQH9 lxIHYMfFi/j2xg1clN8OX7qEFsOmoezbddF1xgocvnAJp+T6AQGL4et24hnG0cV6sN0WjP2JhRTc Fo8I2G84cUanJEA8FZ93osHFF4Yg7hUQr9tjhoBFfxHStng0Ih6Tdn6OJcdO4JlGcs9bLVEldQBW HPoCx4UXjgpvTN16CH9pwlBDPIpXi0PnmUux5/hJpI+Yjgk7D+PItRvYJ6CTNGoxir/VGB/0G4tz Yn1ekR6cEx7bfeEiquQOQaxYhiuPHMdrCX0RP3ImLly5iqsCiGflnu3fXMCLjTLQqNsQ7BV6RY9c CN9y0aLoEsT1X4TPzn8NctqBr79B3swlKBtOBZGG+wMT0HnachyU5w/J77u/uYTxm/fgLyLojP8W LFzTwhOP4q8NO2DPF+eUU3ceOq6AGZYmNHqtNsas2oErQvu1u44o7YYs3YJ73qmP+CGT8LmMt/7H UzXc4lM1Ef2Xb8Au6edbwjM+bzRGyvB5CuSTVm1FUGY37Bav62v5fkHGdkzG33DgBDQZMhvb5Jm8 GatRVvrtJxZ1rd5Tsf7MWZwQWq84fhZ9ps7Rthfs3C/jb4R/xHXFenlm5JbdqpRebtkT8z8/jgMX L4Gm0yGpe4T0+6naoiwDE1XZ/6FeHkav34UjIocnpd7VR08KH/eDf9Uo6X9LZM5YojQOzhsO3382 QPzomdhz4hQyR07F6I27cTz/BnYJveNEwZQSefGpGIfuswyMhy3ZCL8K0eK5LMAOqSN1yjJRvrF4 LaYbFh8+gVEiH21HzMQ2wZqD317G/H3H8HJUN7Vw7w9JRu6MVfj8m4vKx4cufoupG/bgjw3babjz sdqZ0v4uHe+guSuxU3iq3+oDCM4ciJ1ybfCq7bifO1DEMGnWbwq2f3kWx4ToB69ew7pjZxCcMwp+ AYk/yAC8XflBYFxYRHtR6wdn4Mkaydh82gPj60ROOIRE3MCpqNoqD6eEUe134nW+3HZVioHd+FXb cJ9YTyOXGFDxs04sxJebEYx3uedo+9r9u05+jYDWXbD1NGHjux8yeLUsA+PC1dW7KXR1hBjiSk1w YQpvDB+KS+tTIcFcTidgtz5/p8IVWLG6RcuXEWtymAPjRTv2I3XYDCSNnYuMMTOwTECJnx6z14ml 1AgvtOiEI19dxElh+NYDx6D7lPkqxLNFWMtWj0H5hO7qZaw4ekYsiiSUrRaLCcJc/NToIJ6BuJnZ E5fp9+n7j+FP77bCZ6fPKAU7jJ6Fhu37Y9ORo2pR1RLL//E62egwaSHOXLqslvHQ2YvxZlwHxPQf r+1MWLsVTToNwgYBEX7iB08RKzZW3bqCo6ri/v1JrKV9587jvFT8fFPhjwBaYVwBzxGrLt3WA6qI MpN7n4qMwb4LBhy//ShTALE9Dsj3kwJuKUMnInvMdJy/JswuivmJ98WtLN8ME9dt0/Z3n70kFuE0 9Ji2WD2jL9legxy82DIPc+QejvPQuW/QedJcvNyqA4at3adjDW03CFVTumL1tt3i+Yjgf/k1MsfN wVM1opA5YoLW3WP2evgIUHzYbYx6XOsPn0RU71FY9vlR/T1q2CxRotGo32eq/j5jy0406TIcq/Yc 0d9zRs9DMRFMurt2QEd4KygLzzfugH1nz+sz/cZOByWmy4R5eDQ8SpTkSWzZdwgfT12qdQxZImD8 5ofoPnWBfm87dr7wINdEYrDoc0I/EJ7WS/uZOHKe8sbUDbvwcvMcDFq4GudFxs5cuoIB0xfhX607 o9u8zfrMyLV7UEpA8aXGXRUsKS/txs1C2vDJOPotaxHLeNcB4Z9GQqeeKgGU7Yek3UnrbC3l0/nL UDenL2ZvNtnsPGW5eFECeMIPE9cbH/cRpZU+dKoqRPLDXxq3h8/rDUWRW5iuYe9x8Hm5JvrPs/Ge usZ+LEDKoMk4I0BKngtMGyDKpim6zFqn9wxZKvNSrgXaTzPvcvDKzShWpRXKJfTCF2KsXZHOjhdF FdVvJNaeoI8sdJ6/CSXfbioKaSqIQJM2bkeDvP5YssNkPHfSIjECmolCycT202f1GueH98aLUq6V 9YleWynzc79Yxn9t2QMnL1/FvvOXEN1zBPrPWqI0WnLsKzEwUjSufisG3H358WDMFUxxcZ+okYRN pxwYC4PfuMHuGZC1Fo1eOepmML6O/OtiuxC05bYLcn9IWk/8o2GaWrb8rD9yWlzLLIxa7azU62Jt O0uVlvGbzTug69TlmLN6Paas2YipUmav2YAxyzbipZg+oslptd29ZXz3YOx2i9zy/O1Lwd7KEHHp xGUatHiT1kkAKeII4JRYXe3GL8TjtcSqKheLmI8n6/XO42bA5x81cb8oq+mrt6rQVRbr8aGqzTF3 1zF8IZbECw074jlxzQ5fzVeQ+vW7AlwVYpHpYokTduxDuahsHLtCexFoP2A0XqzRRGP7bzdvi1/V bSMgGScuZHPs/uKsWsbP1xEwebsx/tysI15pliXtNUHZf72HScs3ap295y5FyRCxdsJT1WPQBVBx Y19p1gEHZSzHpKN/bME4MGOvWRZX5IJUJQGUSsnq2v5PZCz2nz2Hr6S+Z2ulIFUsPH56TpoFv7+H oPQbEZi+zeY/vP1QAZ66GLvC2s/8VOjySm08FNBYPATaOkC5aOnDP+qidm5fBeOVn59E2YpNxHVt ignrd+vYa3YUL+f1OuKxjdNnJu04JMBTT0pjZI+arte6T16O0hWbY/buIyKYNxCZItbV398VC6wP 8qZuQqW0wfCtnoinGnTBS83a4ReBjfDAWx/gk6lG76FL1qN0KBdiOeZcy2dQPR3PN8rGHrG4CDSt 83rihPD6gs27Ub/DQIiBj7HzFiHKhViGLN0M/7c/RDtRJvxkigXpI33yqRaDObv267WQ1K7webOR gPFCHdvsrftxf0BLkaM2OHP5Mvac+QpPRQi9326ITi7uOnjlLpQuVx+9Zxug9RVL1U9A3+efHyBn +DS9Nn/3QQG9hqia0EX5ba1Yt48Fx2HVfqPzKJn7V+q0QpXW7VA5Jg/PijXsFxiHwMzBCmTLtn2O nwsv+bwhimLsciSMWoLH6gsvvNkQQ9z81espMvVKTQHthfp90IK18Jc58PlHfeSNmK3XPl27F74V W6LLNBemWCZgXKEZcieu1u+Dl6xDsaot8U5cd5z+9gpOXfgWL9dvC58XaiOszSdK521fX8RjNWLx G1H0/xRP+9FqzVDqH5HoN8OUXM8pS2SsMfhV7Q7Y6DztdsOn4A8N24rxFIvILBdH33sQj4Um4ufC y/9o2RHPfJCMkm/UQo24jirHu85/hV/XSrJ1HF0nuBUL7qb8r8H48chEbDhlWuVmMI4lGEd3wImb wPj6jasaN2P4gZ8luw/hierN0Ge6acqNoon+0VjAeJVpUsVtF8P9/IsLeEMYO6r7p+gxZDQ6DRmL LkPHofewscgdMh5/a94V/uJG6n7MW/p9p/ITgTHjxfw3NFUmN1EsYwPjkSvWITK9F0a771v27sef 3hNLs3wL3B+ZipWHTiugrNhzEENW7xAm3oGdTtsnjl4Mn5fqoPUnk/R7yseT0CC7rwpO+wlzUEyE toRYZm3HGC1niEVXpmI9ZE1cqJYQP7R+15/+Gu0nzsfTHwoDB7TGz2omY4+AI2fq742MFvcFReP9 jsPQY+ZyLBJh/Mr0J/rMXSFgLIIe7naLcAEkOB2/fz8Fe8WFI8D+TYDZp0q8uemh4hkIQL3fawYq ZQxG2eBEPB0WpZYiLeM/SR+6T1+lfdt08Bg+XboJw1Zsxp5vzPtpNWQu/N9qgJHLDUQaMI7/dixK Vo/HmsPHdTxvRQut326CjzoPVWW34tCXuD80AfcGx2Dcup1KzxodR8tcNkHcKBP4SbuOCpAI3StF oe2oGXqt08SleDi4FY5czseJq1fw25oxAoJtbFHo7Va6ruAfnIYy8lx47lD0EEBbsPcYzlwz323Q kjW4J4z7mbl3l4cSGKbIwF+a5GC3WIm8p3ZyRywRS3r/yZP4ZJwp3qyhY9Gsly0sDhPLuNg7HyFn simozDGzpd9R8K0Wj1k7DYyD0wSM32iIpOELFBBmbTuI+4Ue/2rVEadE8e768hKeqSsyWqEVusw3 MB60fA/KvP0RxjgL9cOsPgJGDCEkokZGH702Z/cBUQQNUT2xs9J19fHTKFm5JZr3nSIeSL6CHMdw 4Nt89J21Qua5i9I9afQifT532EQB3mYa42Z4yadiK43Z+grdR6yw+dMdSi+9h94zFuv3hI/lmbeE zlVTUFk8afLy8iNfC9hGo9PUtXrP0KUbZSzNxeMzMB6yaD38xTJ+K64HvriWjw2CGU99KDxQMQV/ FQPlkjDq7guX8ETNaNwjoF0j+xP0nrYEiz8/gZNm86HntKWiiFvhidrtsUEMQPJ2taSeMp6WQpc4 1Mgxy3iJyOcTkSnwryj0jemF7HGzMWX7Aez/Jl9pv/OLL/FUTe4O+/8RGN8QS44ATDAmuF7n9xu2 kyDuk+l4LrwZ9p77GttPnMU/G+YIaBkwssobOkUy8JPnEJLUC3u/Lmpb2od3vNt9kq4yc9P/rf2+ U/kJwZib6kMSBIzjMHyxWQbxIvg+f/sQ94lFOnaV7TyYvfOQuEItUTqsNZY7K2Tuys/QddJSYZpF yBs2HjnDpqNC5nCxGGLxx7oZYv2cxYJNmzFn1VqcvXIV5dP7qAXFLWptxxqjz913DPdWboaHqkch IDYT3aYtwFLR9Mcd0I3efBilg5PxoCiBPWe/Usv4pUY5ugrfSSwo0nT/eXH5xaVestks1d5z1ure WK5Q28lC28L4gIC350ZH9xPAfEusnfIikP9qitfEMtHYq5iBfxKX/QkBvL0CxuSc5+q1Qbfpy/W5 Vdv2oNOouegxbYUI9mTkDJ6KtxIGinvdHGNWWpinQa/xIjBx4m0kiuV2QsH3X9FCb3FJ63Udrhba EgHj+8ISUUpAc8yGPQostToMF/o0RdxIszin7T6q+359KxCMzTLMm7IUD0nfDly8hlP51/Dnj3ho JQP3iZX7u6Zd8PP326JEtURkTVimiuuQWF/9Z6zA2MUrFaQGL1orYMzdL26LFJVRUFv8tXGOjPec 9uPN5tloN2aOGiQXL14U1/cK3micjFYDp2gfhgoYl3i7LtpNnqPfM4dPF4Brrjtt5oinw08owfj1 BkgaYSGs6VsPoGz1ZLwe0xXHRYnsOHsZv6kjMvpOFHrM22r1rtiD0m/Xw2jH4006DtLffcrF4902 /fTavF0HUPztRgLGXbWv606cUd69V+hWsVmG8uDSPYew//SXev/28xfxYHAsoj8xZdZTFIi/9JNj fqR2Hp5q3BX318pEsfKNRJlayKFBd/FQXvoAvWaawZA+ZIrwChVdIkKcElh56CsUrxyFjtMMjIct 2Sy81EqMCgPjYQvXo5go0bfie+L0tWtYffAUfvUBd2Ak4cXmHXFRxHenzM3jQY2ROXa2YsyJby+j x5hpmLbCrO3uYvzRAPr1e22w+cgpbbdCYl877FUpFRE5g/S+pQLGD1aPRrmUgTj57TWd94lrdyC5 z3BtZ7fM669rclvt/wkYk8m44pxxezB2VmzMJ1NRKaYDTn5j+x3UEuY9wj5qIROY3eLc3i8v4K81 o8TtmoUtZ74RdytPNKlbwAMXBUkqIfCprxGU2BNbT5qdx10PN24YUJ+TZiM6cfcDg+l2QOXmft+p KBhXifuPgrFuA+S2G7GkiouVNmSpgUn2uHmqkbll6rf128lk2ip6608mi6tWDy16j9bvQ6avRDFx IR8Pb4U2o6eK4E3BY3Xa60kx3/LNMWjxVnwr42f8c9Km3brAwBVkblTPHGuMPmv7PrzWqB36LtuC rrOW4jdiKfi9GoEm7Qbq71vO5eORyAw8FJqCnee/VjB+uX46SopL6IWfQlvLXP8tAuNXmFD3mrMG xYNT1OLl+f3ieopQ6BMQj5odB1scVwQkZ9RM1MgdjkYyno2HT1h/dh3CveLyPR4Wh10OjH9TOxEJ QyxMMHTecnElP8DDVRohrt+n6DJuBn4rlg4BYoKzrOoRjN+JRVkB/41HjqugvR0lluibLfBh15Hm Lh84g4cCY1A2sDXGbtins1mrw6cyly3Fmlyo9UzddUQPNvjLXHQYYe13nrYSxcs3xacrd2i9CYOn iRtfD9VSeuOISN7HQoMHxdpeedTAqFZSN/g+H47e0y1MMXLeepQJtgMXdrqNuwzaCk1zcPDLc9q3 P9Rvg0bdbI75+eybC3gyuCFa9bW49dBl28QT+AjZk+br90/E+i751od4UgR+0xFT1KEpYpG+Xq8A jGeKpVY2OAn/jOqGU1evCk99g9/VSoafKMQeLmY8ZNVulBJQjBsyW+kxbfNeUdItxPJthhGLzEtb uHOfKLUGCEjspfWuP3oSj9ZIQZvxizB+4Rq8VT8T/i9/gHINknFOLHBK5dN1MtSbOi3fj58XOW6Y Cd/X66D/oi04cO4qgvNGwPeN2oWWMcMUr36A7rOMRxfuPY7HIlujuHgDg+as0GtdRCn6vt0YnWc4 8F2yVXi+JbImrdTv3Jl0T8UovB3fHaeE19YLGD9TN1d3mLzYLFu9s01ffY0/vxeNJc6baNJVlM/v y6P7FPOMujFM8U5LPFurLXYcOal8Wz65v243pFcX2s4s46W79+HxkGbInGxtD120Eb6v1kDl1p30 +06Z1ycjaRnblsFbceDuyk8Dxg7IYmgZE4wvGBjr5evXzcpVYBaXWUCZMTN+uk6ej2fej8fHKw/g ny16ibvqASPZwmLGu0+eRZho7e2nDcAM9u2/dKNr0hWtFFNwBv1uy/eCcfkfu4BHVzUPPL5ZQqzj UW7/bbspC3XhQE9yVYpGg27mnlK832jZCb99P00sEnNp1x86gR1fntffp+49ift4wIP7Q6vEonJy H+cvAM36TNSYrB/3AAe0Rs4UY5wlR0/hiZAoTNhhiyv7xPNYvf+oAMNZrT960ExxB+PF8kvAqiM2 j5+fPoNuYuHM32Du7D6xwFceO4Vd5xhUEBdy3wn8jHkFgngajCf1MjQsxH2otGaShk7FWW/Oi3xW iIv4ajRXuKPxVI14HL1yWfv/28aZ+EW4WNV7DqhAbBJrbMcpC8tM374fD9TMgb+A6PSNRr9GfcX7 eTsR9wcmFWwXezOms1jgLVE5rldBTH63uNjhbfti1Gpb3Hyf4Q2pJ2WcLW7OE9f0Hp5eqxCNvPHz 9FqfueIOv1Yfb4qFxN0+tIJWHj4qQGzKv82oOSheqRk+dXUekblhWO3AeePHLQdP4mHKBmPFenSd dErHS41zceKK7Sp6oVUXvNqiqy608TN5236ULv8Rmg+0LXfj1uzBPaIMwzuOUPCmxGwVD2DJ/iP4 SuVLwDijhyruDOcBLdh/DGVDk/B07XTsv2TtHDh1GtF9x6DPLBce23QIZarG4qmwVGw5aTy17fRp rJK59fq/8tAx4c0GCEztpd+3fvUNSgfFoMNsq+OEzOvKfcex47htRx26YAPu5RYyAcZu083iPPDV V1h35JjOwclLV/FybD9RHHUx0c1f037jNebfzVnGZ7+9gnUnT2PNEe7zEU/smyt4vmkHmc8G6LfQ DJjRa/eKBd8ceTPNUh4vHmWJKlEol9hD52i78MFv6orik378vUW28va+G/l4KqQxBs41gOeOmLWi vHc4q37unqN4UGjxhFjGOxxvV84YqLuTGLqJ6Dhcr208ehy/rN4StbuP13o5bxuETlwAviReyLnr MsYmXKhN/b8C49wfBcY38jlF+c5Ktjv1kvxFsaoQ1wl/a9RJ3LruokkdMOrinTHunhPfBWMKM909 friKr4s0lWwf4819/r7yvWD8Yy1jTXyTJ1Zjtu6z/KD3OHwydy0CcofBT/qo7Yp1eV9oMloPni2/ rUdgO3GlK8Tg+dge6CJMNEMsnmlbDqhb/NT7mXrMlYDrE5KCe2umI3XyCuTNWIXH3uUhAYJiGxQL SUZVsUj7zVqLFiMWwLdSSzxeIxlp4v5PWrcTcz87hNErt6JJ37G4L5h7jXkAJAHVcwdj2IptmP3Z MSSOmI1/Ns1Ct1krMH0HN/9vRYi4slkTl6H9zOX42Xvcv8ljo+SFttonPaHHk3hinfwzqifajFuI fvNWoteMZWg1YLq6gz5itfuFpglgJaPNhCXoOHs9flE3T7cgPdcoD11mrsS0bQcxbet+5E5ajKe4 77paGvwFeOv1Ho++c1fh1eS+ejCjVJDQbexcdJVrT9fPhV+VZLHy2yJt/HJM3rQLU7fsEsupK97r NhE95qzFizF94R+QiHJZw9F77mo0GTYHJaqnwFdc26oy9oFi8Ud2Gq0nvXwqJ6FaxhCxgtZj9q6j upjcsO9kPBCcoEet/1g/T2izUmizD8NWbkGdnE/QacJSdJi2Ag+8Z6cCNWMdT2iJ8vx1nRy0nbgY neesxBMNOokSSET80Jn4WPpVtc1g4YcWeD11kCiDNfiw1yTdP1syKA5RH8/A1PV7MH7DbtTKGyze 01T0nr0Gf2nRSfgkGhWzPkUP+d5s0ByUEQ+lRPVkNOg/FePXbsOcHYfwvownNHeMejPv9pmBkiFt 9QDGq606YeCCdWJRHxELfCkCkztjgPStxZCZ8nsc/ti4A3rK+JLGzVdD4v6geLToPwVjV27DXPFu xq3fhZTRC2ROZe65zVGsf9I+adhsTFi3C7M+O4w+81bhzda9wbwgPOVXr88EDJK+vp7YBz5v1BX6 mTfRb+wUJA+bgqk7jui6Svmk/rYHWMAtrOt49JuzGnV6TZa5kznpOBb9RIY+7DFBeCIRzzbuJPy/ AvEj5uLhWiKbgSl4um62AP0qpE9ZjftD4vH7BlkC4sswQ3hq9IrtCE/vj7QR09B+3lr8sm57lBbP MHbcAnSRdp5r0lXr8K2WgReie2HAvNWIHzZLxp+EByPT0XrUbEzZsAfTxNtq0WscPuj4CXpKf95I GaIL0/8HYHz3MeMqt4Ax7+HuCO6qsEU8bnPzdktM3/I5HqzYAj8XkBjlbW3L5z1mA+4W1zksucd3 wNja9MIUo9VV0UMEt/T7TuWniRlrrgJu1o8QN5uJf2RCuR/TVybNn6EGntSqIRYA/66Sosc/uQHd jvWmCEPG4/4abXEvQx0CDtw+pnmjeaiAJ4d4AIEnqAIYs+X+Z3ON/Wm1Vk+CfxUeG7ejvBrPEmu6 VHgKHqiRprkrqHw0D0UErVqpq3q8tn9fTR6ycPtHA+Nx77sC1oHcWhUPXx5RZ/4Gb+FOc1vwFB5T J/KIKBWbABET8PC4ehAXZmJtaxZPQDFxDPMV0IVn/oSqfFsIj88KHQJo8Sfg3ogMlGWOiqqtVeGT jsVpefM0nLTtE5YM5qLw526OYPnOXA6a84LjlD4J0N1XK02ELEnGkaCHZXgKzo/hIuZC4CEYeYb7 hZloSd9Gw3p4CEYAQNOchnTQ/eUlqrXGz0QIS/KkFfev6/HnTjY++a3Me1IvnxOvxLdKooBSutLD S6ZlfMMkPjKH1TiH0h8Zj7/00y8gVegpNAhM1jljfgg77ceDLvIsFwIrx6Is8y+LAvMJkDb4vNRD b0RPj7FfPAFYTWgUzHqzFcjKiFze+242igULX/CkH5/jAQ0N32XrvPKwwv08gSn95th9hba+1Zkz g1sRhc+lvWI8oMHTbeSHiq1xT3AyHpK6S8kccN8z2y+mCaM4P5l6rYz0jcDlUy1W27U81+2U3jwG zWPFPhXqo/ushSpjsQPHqTdyn9CtJPtZlQu/PMHYQUN8PkEJwn8JeupXvUJRwn7kb37nKUgZh7/Q zV+NkSxNHOZXlfJD3hGe4K4e6ctDEemiBJm6QegnPOIn81eCi9C6/ZCyGYcSQcwZTh7laUfOcbwq khLkEfKN8GRZ4aHSnE8uULK/gUzx+UPw5vblJwfjqtEddNuJfq5zN8UN3drGe3jrdd2bfE2sW1vc uyiYXKf9IJR5u56AsbnJxGlvN8UeaSssuft3whRFwTiSYYrKTG5yc5+/r/xUYJytC4mW14HWI5mH bfHwCHN7WPIXO+rLeBMXACzxvP4eKhZjdQocs9cxLwEnXL67ujV9ZihzVWS6xD7Ml2A5LHiNp9Yo +DzyrMmaFMDT1aK1o7uFiZ+UIbn9TI9Nt9N7NOmP5spgvl+XPEjbYSEdMq3Omg5w9NhuW91BwNct 6TFX5ufgmJRZSQupn8qECkfa1UxpXARkPzXvhWsz2N5SYikduV9X+qSpLLMULDSXrR7DbqP9tqxh litFx8oTXAQ8tkVFQ2XFvvEFBpr3gc/ZXFob7loYlRr70UGVmK+AIE+a+oawXR5wYbvSvmY6c0qM 29iY7Yt9pGy4NJWaz5kKWfebc9wcg82PZq5T+ubqM2yLx3ct90cHO+UXQSHnnHAsdhSfno9mLnP0 1JNv7hnmVGYWRas3Q2OY3F7nr0eq+RyT75B3mOAm2/iAdOLODybo4jh077jcz/FpXZw/0sT1X3mY MXHSi/dKiZR+RvINNMyClmtKV49tMx0AeSNHjx5rvSFmTPhUqIe+88wyThw+U/duc86LBfFEnFPo zI9OfndHuDnfel2VHOtjRjfrr+ao0MRclA/2k8+R7uQ1jpF8zX8dL4byoBf/Jj/wfso2eVx4hHlt NGdFth7Y0myLvE+z9XH8To6Zm4Q8QAWosnkrBvyQ8pOCMQ99BER3LDyBR9x1uynynSXMT/6Ny2Yx uwAo46R/rZOAwUts9wEX+bw6d546j5DkXtjhHfogSKvVfENjxpGdxiioWkKPm/t9p0Ji/+fBWFPz RVCoBCxqWO4FTbvnJVRhfSqUuWZh1rS0fCVDLKcsgdXSb/I5AxPLjmdJe4qpYFEA7M0VbMv2/VJw ZPy8t6YBN1MeGohZzlZlIrXgqAg4n9YfTXij2fksk5W/tk/BoIAY6HrvsCt4swaTx6gg8m9rn/ln LRkNFQZBUerVRDNUDqzL8naoYPC75t2g0BMwHKhSsORfUzB26lMFmbTVfMod1UPwi0hVcNPkQVRI OkeORyPYBwM6AxkKK+9h/WyXYNwexUOYIpN9Z784d472mnOAfWKd/JtzwTljvbT4LPViYY5t6Z8K rTc+1kkAMbrqexQVIBzIOeAlbYpR8BVkHeBrlj6O1eitGeE04Q2/G6BaGlT2l2N07WlWPZcJjfMd wVwaVNTsC2lK0ObzbJ8AxnvaKcizLhoHqtz4vkWlJ9vjHJDm7Af7xXtNuZhS5/iNPjpupXG28oS+ AYXj4NyrwpJ+VI1Cw49nY/beMwjqNMEWzSKMT4uFk17Ga5aci0BI3jBaWCIpGyf7zHS6VP7eG4G8 BGYEdc1lTYNBcyG3d3xGPuA8OV7SMWXqeYBiyu+cv0zla5tnjtGySWpSLmfc0FtRD+g/kJeC5T8D xie/D4w7FYQpuG+C/7suqJt/PR/LBfhOfHORVwSRrylQ59s3dBs/B+OX2Orrdf7P7Un+TMG4Z4Fl rGbzd8CYuynitY+39vtO5acBYz7jT+1J64a5VZWxaHGQmUwA7X1hFB6zPPjizHvC6DoTsIRBaphb afltyUCkvTGkpraMJKNTqLIN1FXQyTxkTvaDfXZCEWHWdQkHzF4WLo6foQMdG+vhbxSEMCZH4r0U LoKmMaUKSQR/Y784BiY2N8GxnMRUKixGB30jho7RwFrDN45GCmJu/NZXWpUUWNLIWTlq8Vr/2Vev sB5L1UggJsiTJmzLKTlVdm6+VIBMCVqeEfbVCTQVpL4sl7SklU7XlcJveW715QJKfwc0auXZoQ6+ 1FSTlistsmz8mueYdGR/bRHX+JHzxPlk3ZbWVC1J9iHSQj30Oni9uNLGjckBrSmLPKWJponUlKkc pzd35C3OuykQtaSZWpZKQ2nH9vkclYdLT0v6aN/d33wugmCdrRah5bTm88xoRhrxb3o/XipXXidP mNFgaU05L1mantV4j3PCeXQ0UJloi3uCU1EmOEV4hy81sLnwQFwNB46LnooqF8cvNAB0Hgmoxjc0 LvxDqRiMHxT8IwjqOWbpqtJh++3UQNF5cmCsfaZxpMozR8bNemj0sA3yjc174XsHrT+kTQmPF8kP CvIiXxx3mCl065/VYfNBWlOpmUzfXH48GLPTdwJjwzED45hOOHHxsl66iiu4xnixi/+2aP8J+rnV 0esCxldvMGeAxY/PXriCI8fPaJ3X5Tu3b/GzS8G4O7afstVtXbxzIQyCcY2OtIwZM765z99XfiIw 1klyz5CBaIEqw1CoDJTVhfausQ8EYXU7+TvbpGY2JrWJ5zMOrPSNK9znK9fDLNG15Q9xhW4p3beC dumWWdpB720M5kbbFjUVdmVMPm8Cq8CmYQLWQZCx37WvaiG21WxWfpq8nM9zbE5gVCjYfxbSgLSz MRXmvDZLzerOcVaMA2GPcRWw3fgjLKxA91PdSUdbBT0VUqvTwimkC+ujW5tuOXhVoFgXhczRXT0V s+TNwmZYhkBG64ehEs4R58Wrz/Vb58qEmS8RNSEnfczzKPiuoJ6tfbU3nri29HlvvKyTNGaoxMIb bMeUC0GIYEnattd2NTzjWXCqOEh/A2O1bLX9wmK0s90vVBzaLuVYecP4o/B+Kmc3T/yNoSsFJBfO iCCQZ2jYyvjU5l6Tx2u9LKSZhUUszSWtUs6T8KBayAStLIvxa4jH2lAl4fqg+bN1foQXmMZVaZZp cWSuXTBmzVS8lVxa3gCe7sww3mJ/lVfcuwbJDx5vazvfpQ2NJeUtTTbPOeN4WYdTxMzkxvrZDk+S Mu0vc2YzRzRDKARheYa52e3FpayXMip11LA0o8x2WKC89Pfvlh8Pxt9nGTvg9CzjUxddmEKB2GLD /NTpMAgvNczC6cvXuEZnYA0eCKH97D4MX+ipPQNcgnFwUrd/A8axjsh3W5yA/afBuKbQiMzDBQnm ZK4aIxMaLSXWVot5ncxEF02v8ffWunCnv1djAhZb9NNMbpquj/0wkFIBViYi49JaIog6C4FKgHEt LmRonmi2x3zQLInGSGQsbuPhPXpizIFZBJnUmNaYjN8558y30EYXkrSfzCnt5aiumuQEhOOI1Zgi XWovF69neTGO6MPcDZr/muNl+6QDxxyniyja10DGJKkw+EJMAy+zPggo7A+FOw/+jE9WZn0Jrg72 ydWhdOVYY1FM6E6ANkXFehwAajGa2tw63ubiZ5Vko5XSiAtWrg2lH9uKt3/ZXjAXQmlhZyuwUPA0 2btaweQv6S/XAFgvc3CTF/icN2YukOq8x9rCl5Z4BTcDD4IQ242Se0nv6MLn+YzyERcgue5AADOF rPT3AId8wXFUjFMZ4cKXFvIY+U1BJtFi1Mq/UoLJJ9JmlZZyT5TRN9DjY/abGQE5744ON/XJT0HL tSOWsKfQPKDXHTgeEFPxqwfCOWHfaVDkKm2tf1Hwq9wCD9dIxovRPVAhYygCs4cjKHcEyrcdipdi +uOxd4XO5d38s19Mc0lviyDvwkC0ekkXCwuxL+SLNroO4BvKVLBZtoBO+ROgL1klGs817Iw3Egai srQZkj0aldKH4l+JH+O39TqgGHmZtA/k4iuVpBkz3gt2iQUarnN85xkVN5f/DBjfIWbceuAUVI3p iNMeGHMPG6MKxE/5WqfPaPi8Wgvd3YZ5WsA83sFFPR7yuMFkQly8UwC3Qx8eGG+7AxhH/jeBcUgG fvF+DtLGrUH/+dvRd84G3ZbTd8569Jm7AX3ke28p3eduRq/5m9B73jop6+XvDegwdTlSRs5Gg56j US6hC/7cKAsPRVKQWqGYrvjLhGscK8vFFZ2WVyuEFgvTBiYjaeQy9F+wDT3mbtS2+szdhF7zNsv3 Tegv3z+evwWxwxfjfianJ4A6ZrG3PxOgCcgsZDCxdERhfNRvFvov2Sn93yRjkXrnrpcxbEW3edvk 743os2Arnm0sIFo9SdM+2i6LLBXs+yNTkD5xLQbM24L+c9dJX2T88zail9TTT/rTa7b0a8EuJE7e jp99wDekcKyWutR2b1BYqeQEqKul43d1c6XtHVLPVml7k/RpvZbe0rfeUmdPudZv0XZEisDqqUG1 dLONZjomJzC0KCmocs/Pa2Wi3fQt6DNf6p27ReZki9Brs9bVS+m4Wf/tJf3vK/PVc/5m/LlFN/jy LSme8Gm9ZlXrm6iDM/Bw7fbImLAK/RdKPXPWWh+lzh7zWK/R0so6DFiwAZ1lnp4UYefuCl8Bl3dS B6PXgs8wQHin/+x1NpfzOWbhq9nrMXDxTgTmjNSdB9a+KVH1UmTcpcUVbzJkqdT9GfrKeHorH3Ac MmecD5m/7Cmb8OtGXdT69A1KRrnM4eg+f6vcs1Z5s7e03Wse214tZT16yNj76Pc1yl+kEXmrB3lb 7m03bgma9hyHN6I74NFaBHamgk11SotGRY6bC3Pltc8aHhNgDM7RXTg/C0vEP1vkImvcXEzb9BmW 7juM3ecv4rhAwpc3LHUu86HsP38Jq/cew+xNu9FhwhK83ipPU2n6VKRxQC+xrYaY6L0VvCmGoM83 u2jcX/gqUHitUgye/SgDH3YegTGrPsOCLbux48RZHLlwFSelzXPS5hn599ila9h2/EvMkfYGLNyI qql98XCkZVFkffTsGL8u+i7Qwhe43gYvbr5wd4VgbBrr+8A4duBkVGndESc9MKZFrBuD7Y56fcdp ftm/1k3EvjO2CV0TCeUzcnxNt7xd050UtI65A+NWMFYb+hbL+L8kTCGa8veNu2DbF278d/gUeAE3 fbjEyWg7cwIcu3IVU7fuQ6v+4/Gr0Hiz1ggmajUVETy1pGQ8AsTPNeqE/ReMbkU/hTNkH7YRlv2J 5RGIMCChu+at6pvbSQtG6i7XBGPX2eb9oh/OgM2CfcrF91TLm0xZnK4frY2KLZAwfKY7S1n4Kfoc P1wNqNWV+0hFqYowcbHLVr0JnhbHVVe0Shya97QDMzfXcfNn48kLeJh7o6tzSxyFkXPkgTGtI1rG uboN7tkP0jQTGD+s16PVneaJn9Qx8+FHC5fz7mLjKvTOqqe1+HpCt4L8IHfz4RL1X5rnmYtcLhYt +9vJsaKfm/uUM3aOWGotNXxUYBVzXMFZeFDc5em77ATfnT4HL+Xjldi+oEvuJ9Ze608XFRws+iEf 9ou0Iw/zUMZXIsirD5xEq4+n4uEIZu9jznF6cx4wOiMg3BbxmBq2dOVohLb9GFM27sEX+TTUbv7Y JgDjZ6/Fws85aXP2tiMiw2NQNlAseeajrmkLqxp6UuVui6oKljLeJyOSkDJ0Onac/Vr7feuHvfCO FX2X+hcFu+btOoog6bM/lU4IrX3b1qfxfF2jMb64GSsUL26+cLdFUf7fHvqYjMoCxscdGOv2NNLP 0axht+GokDUSVVJ7IKbHMHuKZrPuuOAxXwFkBWWxl91ppV0nzyE48T8NxtkGxv/hQx+MJ/2uUVds O2GK5iqYaMUWI7l7hAuP18F0ovQGOHSOW8n4vZ85W/fib03z1A3zgJhxYVvYoMuVrVuFYobOcAx8 3SrVdnjiUWjLX659qwun/ORSiDUtptVnr6b3LGOzIOj6+pdvgnHuWKu5OFekrm+ltvwCL4XdL9e6 BzT8wR0PtGLLt0ZQ2gB8cdmyx+kY9XmmVNVolJKc/ySNmGluscZFM80a1kUzvh6qo8YN/UKS9WTY or2WulJTsupi7rfqUelBIq5NuPWJ89LAWzxsIO5ywQs9I7yYYeF3WqE8xXbmgolivndA6TqXkZng im3w/wytcb+83oblR0/h/lAeiXVur1pA/Jsx3lz1KDpMtZN/pJnbrykViWpirhbXV/bdsTO+lj+e b5pjIRuxEJv1nW6iw8e4RVT+ZepI5mbWToEvLphpoQyOJYIWps2nT3Bb/CwyAzO2HnR98EBF6HXj ckEY8MC5C3ilVXcw5ERrvPWQ2YXKkw1es67r37r/3xxe/mvoSy+WYUVLYnA7Vp608SCe5gEmMX6K 07PjHBcs4OVoiOE3ddqK97QO551S5KCVNuQRZTOeUeB38jNTaLrF/xsW0iSPF219yOJ1Yu3KnPD4 exhfmsyFWYIjLeUsDQX+uUF7zNrgzjbox04LcyxXdbjWB3ZAScCiDECeIJWMhmeFBi0GTNO9zJ5S tHUNZ9SoTN0GL26+cLfFA2Om0Nx4SwpNE6qYT6ahcmzhAh6HYAJrtzfqMAR1Og4Xi28X/vBuHBbt suOQOuEkqor4ZQVjpwTVMg5K7IqtJ3j6HLeEKX4SMP6Rx6FphfENEDuPmbK6Kv/TrFfKvNxvfUOZ RkE4n8xFYTRGVm+A4zKUlofyVSF58fZVh07h9/UyFZB1i5PnjnJBRwDh/upJGLvKsnWpInPCwza4 iKrgRSC244/YevJr/OqDLAUjBWPmmtBQCBmIwELNLpZM+aYY5xL26P5wjfPzX1to5ZxxjG/FdrY4 GlelRbBfaNIOO8/YkdOrBHAyNMesawKcQhtXPxHA0rRggmnBdBLwNYWgFkUNUUBhebbCHcjE4t1x 1NvDzrEokFlGQEINF4I13OVeeMBTWZqKklaY7jQhWDovT7dFyd/VM/GbD9rijCZSIr2uKu0VKLUu zofVrRzq2Pnk5W/xDr2BKum2xztM6Kg7ZRgiyMRjYa2x7egZ7er1/Kv6nKotAcJ8qVeVmRYaISbW BOOXeMyWbyyv0ApN+012ytUWtJlGQOvhRZtGAeO5Fr91u1D0DetcJA5OxyPiYTC7m9bAHU0KXFQ3 VDNGf+aBfo1J2cWS9xPgih0yw4me8WEhS9phLT24xf7qNctVbnVbai/2keNRflZiWUfn7jyKJ2u2 gW+1NOdJuDBU1SQ8Vz8bS3Zb/mjtlc7BFeVVT3FrkjGdF7bpdlspFlxVnuT6E6XtOhWfG9vmQ2dQ rkVnDVtw66XtrW+j8eFn3kvFsv2Wr1tvv0Z+ugLLMOkSMvC6GlLsCgHaFOI1jpn94HdnNJ6Xf0La 9tfj2fZmaS4OW+zadiDdBi9uvnB3pTBMcXswtsG3HjBFF/BOe4mCVGg59fZ7w46D8H5mf/0WKW5y pHRedw+ryiERvInlhNszCsYJXbHFgbFqv/81GP9EYQoB4z80yMOuY3YWnkCrjEnwocJRxhKqKEga +BpDm/mhQOBZTgp5+coAtIb4GbZ8m756yTeYBwwILFQqtCyS8WqrLjj7LbW1B+owRiIIegKvhdfy NeVgABN6C7hrMngNCTC2yjFztZig2AF+FZphrAfGKojOfWQTN2hr3VBX/I3WPc0yDk7FvQFRGL96 m9GAY9SdMwYmalG5uV34+TE8UUueCWxtu0YIJroQwu1utKBsYUStvvItkDRyrmEQH6cc8p8bJjQm OCacaonKZ9W+Q3gkxBYX/bjFSS0V1sfVelr/8ndQFp6qkymWsQNjPl8Axo53lZwcu8xLvrNq5dN/ 3loNJ+gBHW+7GeWkUizqdBqBb5mvmwpYOsc322hOFgeGiqfkDRZjZ1y8TjDOtoWhitFo0m+qw1zy hll+pKemGHDKLGu0gDEXAtUCs/c2emD8cM10zNx+WO/js0p796hn/TJHxavRPXXxiik7owssY5Nt 4xkWG7/yJmlAPqDMkrfUcCBz29/sqX0ln1sIUvs6fhH82VeNH2fpIt2z76UJKJrSUgDUxjw5oPJw kU6tS/pzjQqCY7mifMVBqQw5qprnae3xs+ngafy1PkE/UZUyrXL/SgnoPsXyV6gCUbqQd0hnKddc +zRgeNnJEZXqjXwmPTPlQzrpnGoFfPXXCTzKmHV1yicXnu2EoO1Xvw1e3Hzh7opj4H8XM+7P1y51 whceGDuLzAPWep0+Qa1My6PKtJFPh7bAqLV26g7XLysYcRI1QlMEjKsndNGXTvJzMxj/Vy3gOTDe 6cDYC0Mow2gw3LOGCb7G2GpdqpYlnfibCTuZ3WNjPbUof5+6eg1/b9XNASjBhAtvjLfFInqQ5TtW AVJB4oMeGFs9ZB6yrPeqrP7z1sO3fLOCUIXtLyaocLuXbWvyFTAeXQDGHI8TLWVSgry9uun12D5C z1RN5pI7YaFRk3J1nbxKIBbmpaA6xt1+/DSeb5hpK/Dc0qT7QElrHmhpY6fwwngYJlNXrB+KTMfU LXtcP0xZU4d7lphnxagAqTLL19dKva+Z26I15myHIJyXpws7BOO2ahmfVjAm/YhWFEJrg1WSlkZT B9LXDOyX7T2Mx99vq/Nux9NpFWfrO/o+Xuht4eQ80jswWmi9nIUiQKeIK/9ekt/+3kTq4JH3CgRj L0xBvlGLBVQ0BorGrwbGCcrPlFMLU2Q6MG6DGdstrKNcwQ4oT5iLz8++8xfxcnRvddvJV1FD5qr8 6TM6btLB0UXbpR/kQbl3Iy/J78KfFgYz/tPmyDO6/pOPg+J9/K6B4AhfBhHaBqWqtNJE81qFPGBe k3vQkwfKgc6p9bfww3tMwaiRk08FYIqOFFar1SkBvhiY+bV1d1JgEn5Xryt2nLaw5xU+S/5UXmaz nONC6/rmD4Ge8si2rknfLn9nXgU/ekxVo0RPmuqWN29B/DZ4cfOFuyvfBeP1t4CxfeIGTkPVqI44 +bUXCjdX2yPkR50Ho6ZYxvxQiPh6mzeaZ+NLfSEetRIH6l5w6gBXwTi+MzY5MNbrypj/hZZxoIHx NgfG5rqRmS8bYzkgVmGCyWDRD63Hou6Y3qCFXMIINJAxbolaTXa6LFuPwD4QEoVFn1vIR8FPhUg5 y5hE/iTTqB3DtpV7xI07chzP0DIlk3KzvbrybluQxj7bCxg3FTB2MWOnILT3KpzsEW0R4F+xItD/ bIbwrEEFi1Y3pCN0VTVmrRJjwvHFpWsISe2raUW5ZU1PtDE3goYmCJZUCm4HRDhzRMTjH7HdxBVk vymAnrLyHH0DTtJKSaWjNx7pMW25CD1ju9m6h7fwRB7rZpgiA8/UTseJi8aznudQ1Cr0FJyHEyq0 cu2C/BiU1V9zFugpOiqwgBT8qVEOdp7j4SYqWlO4CjZaIelmng/rtP8a730jNHqhidXhU74lGveb 5uDEYsuGbpw/KnP9QcB4vsZ6qZxtUdfxYkgGHq6VgRk7zDJWEBeYNeuRysB4cJ/08yVaxmKx+op1 HD1kjmvTKXUXquH/6KsRgL64eBV7v/gGe89exMFzF/CVe4XTjWs2XlVaSiTDaDM+LHQZM3gW/BhW qdgK1bM+xlcEcM6VhtAsbKe0YuG4STvtDQQnruDo1xdx7KuLOPMtx2IfU8jOAyTV2SavKZ9w8yxQ pwdP/Vm773adiK+8edV+2glhW3dgu9dx6KsrSOo/DrWze+F9KTGCVZtOWETAcuxIf68z/GZDNVkA pmw7hBLiGelpVbcn/T8cMy4MU9wWjB3Ypg6fgwrReTjytbMySC5DBv006DIM72V/Yl9gOY1feDca fadZWkDGezRAz2cdGO8+/RUC47pg0zEjhAmdDZxZ2/7bwPj3DTpiy3Gjj5LGCZDDRW3lzDeXMHTR VrSbugF95m/Ap4vXYO3+o2qR2KKBJ3AU4utmMTgAHbF0LXzLMR0nY4S0xpPwZutOOHXJvBEvXEy2 VHddXUizTBU2KRTXKVbmgXzUdbQmli/YFaB7PxmT5hFdcXsrNCoEY89t4yA4LOVeY/ZXmubi6ZqJ 2HrUVu+vSn/pxnLsah3eMFFhm/GfzoUfkwq5k0sMTZQI5cEDL/RiLrcCc1g6ige0Rvrwua4Pjp/Y PmnjqQcVDgNQ2v0e2HB/+rO1GYelJ8Excj6lrVC3myIoFf9TOxXHPTDWuh0IeKytE8f5oDJj3Ji/ 23zkjp6DYjwcwBwM3MdaNVqMjo8doFFo2V9a0wQpsxi1Lu2vJzpW13n58tcmLilR+Sg07D/NWalm Sett6k0ZzflpM2a+LoDpoRcHxko7UdKP1ErHLA+M1RBwSkEHZjJ0QCzjV6J7KBgzS1rMYHvhKT8F 1rB6buYFsbt9Zm3BE2EJ+NUH2fhV7bb4V6tOmPuZvWORhodaz3q/5+XSyLKRTN/xOYqVb6rZ8Ma6 FLPK2xyeU/Zs3+Tc6HLmylV0mrQYb8X2xLMftcfTH+VKnzujnVw74FKqWj+vGvOr6HiGjdUx/bOD KBnQAj5vN0OUe2uOejieJcx5UttCJwTxco/Pqx/Cp1wTwYmWYCrWPzZqh+1H3YuRb/nYc599cU63 X/oE0rNzh39ugxWKFzdf+L5igMQVz2wTkpC2eLxGAjZ6hz6uU196rATkjF+KSgLGhwWMyYw8XccB ku/4adh5GOp3sZyhru/IGjYZf6udgn1fMiZM7fStaigPuHad+RrBCb2w45QBPCfrunsZzFmpO7Lz OJfP+O5B89+C8Y9ewEsTy7iDWMZGHxNsMhVB0OJf/Ow4dhp/eD9FX1dDd5QvJf3je6mYv8sSpxvA uPgXKalAbiIyeeUGlOU7x0IZk8pR67LN2HnWe2Uos8B0ldkBFGNaGv4gOF/n0fTraoXz03fuapRm ZjQmVdGcA7bVjcdZNYZcviFGOTBWxeCBghb26aq4evkIj8rEmGWW1JzjdjKhIEKZ5pzye485q1Cq aiuzxjVcYFvBNOlRhG3NKsgjQTCWcT5cPQZrD5kQeICmOKH/UukYk+m4ST0HmvydnFKT2/jE9bdT hrb7xC8sz9oPTsEzH6TipNtNYfWSfqyPAk5mZJuUcNLQLVa5udx2/As8zq1b1W3fdqmgKMzY/Ln+ RgXE+8xSNIZm/9R+c7JhdVtlzF38At+Ozax85Vuhcf+pBVaqjlX/tLCWEylkjVkAP2aP46k25UPP i83Ao+9mYPZOt0hFOmkfHB+6/nM3xasx3E0h1nWAWcbGabyV7VpfTdLtsfbT+BYOHiJpozF3KvPn hJ+3H6MiZv00AGhEWFv5qkBsh9WSPQdQpnxjvNg0D1+6hkhzL3EY+ebyDZtDNnb43BVEZg+G71uN dGGYC65aqomMvtMU5Vt3c9tkSVxnVdswjfedhX7q0iVUbjMAPq/VQ/SgydYu55j95DgdG3kLy58u 2YhfhotHpQdguMCcpu3FDp6IC+IB8L2Dx0SB7xLDau3Rs1iw6xDGrNuFnGlr8XSTbhq64jqMHWu/ PYb8QDA2LauJNRwYP1ozCWsd2HCQ1nWbqFGrPsOrteOw/eQXep2rjhorlc+X4lYExOah01R795lx 03XsFeD+8/ttkDBgglnEokvzRWN5RFm5/zhqJPUXt4FtkJHJzrQCr2nWtvBOo8A9uJr45DZjuH35 N2D8Yy1jAePnBIx3eGBM+hAUiriq/HBD+V+a8BBDmu7tpUXlU66lZq/jHbQ/aCNotFGRjP8Yjeds /gwPh8bakWRhykdqtBHr54D+pvE2VzRm5kIbWietExXkG1bUcryO3ee/xbPcpRGQqnFiDxBtg37W d8FYqU/JYX28wPj2FVy5mo8FqzfiGwqDCoCN3QNjk35g2trteITbwUTodZuRW3Qy66EQmPX4s9us z/hbteQB6qIqZYpYrCrEUvc1dY8ttujFYhlDtE4Cg/kKH74VRWPQVLC5SncPjJ+uk4rTDow5NtLM trGRD50FS6uSFtQN9TlUTfKHS+JaB0j/1AUOSsJfW3TAMffaMUIYqaz2pAIbu8TnnaV7ExjzZb1/ V75I1TBFk35TDBg9gOGfvN/VxU+7MfPgz1OCujXRXGKla1A6HqvZFnN22RtXLN5tiOMpKn72eWBM cHMLeB7Q664FR3MPjPnJm7kBPOWo+Usod6JIS7xTH7Pda7psAZ5/GDHVJ3JgvG7fUTwmFmpY5kCr kbxKfmRLbO86F6yvq4LnJ028bb6YQd92o3xphzV0MZYyXC4GDbuOLfAUCgJXbJ//8XhSPpljF4Dv k/xI6KrmnPKvA2O1/qxwPjiDS/adRMt+41Exva9Y5Dm4p1wjPC78W65lO7zaIBV/qJOIX72fjscF Ex+LaI0HQ5NQXDwSMyyYM+NWjPgOXtx84c6FIMQtTrlmMTFGGZKBn0UkY+lhFzJwTIobBMcb2HXq DP4Q+BF6TXf7K4t8xq3agqerfoQ1zsJhMInMzglJGzYLZd/6CJ+6FJpFPxmfjEP15m011SZpanaF CSZfixfeeaRuj7nT+e/bl58OjGkZby8KxgUAQgaxNj478SX+yNggk3QzqYz2pQVC0rpaV5ybrDxE ntT9TPbs1I3b8ABfDqr5d1PwVkJ3fGNSqozM0BubsZXufGw5fALrPj+so9NQxQ3eQ6tPI/O6+Fa7 86dgXl2zSr2tOCzCUBUaYIzbZ8yx6Ji0cOauqvtN4KMAM/SvC3QOYBQAyBv5Bk4DZq6Cb7kWum/Y Vpgt1FKwd1qBxBIEaR4DLkSVb4G8ScZPnmWuIMyqpR/nL13Bii07cfobHh2xzvG6Lhy7GPUWMQ6e riPCXN0bI+eWytuB8QdpOO3CFJ7lrcoTLlbLapWwFHSNBEM9FhcK6Tt/oypTAmj6uEXGSaS1gi6F nnV6nfZi3SD5DSyUltAYtIJxABfwbg/GhbTVRxSMNQar+1pZSEOOKw2/rNkGc3c6MNaOeGDMWq0C gvHLdwJj8pTjX29LKZ/Km7VWrEV6Zzzh2EbH/ZcGGdhxhnxPr0GUkALcDbU2bW+u1bp61z48Ubk+ Pl2/2xrRODGVqe2mItW4mMYnNh86ht9+mKFb/bzcH7b1UvhC84dwm1qagGG6eM5u6yvnTBWphTs0 SupoNWjOSvi/1RD/jBuIQxfdIp1rW+UhX4ooXIahqBDcY9rzzWIUTly+Ud/VGJ41VNda7qkiXu07 0aY8mZM6mGlMeejDthiqwVGTRsatWKF4cfOFOxe6qlK57jfl8b4sdcPuDU3B+E2Fi0WWn9jiYXR/ O01YgF8FtUT78fOxcufn+mr1Txevxf9ExCBpwCTdCmUCRUvDJmjYkvWi/RrhgcA49BAgPyBux76T X2LA7OX4XWhTdBs50Yhyw1alKSb8fCX0DGk/Gjz5xUWgW8dwp/L/IRgrE3PCHUPLh29+fo4vAeUK NnMtMKl7+QboMsteS3MLGDv3kp8xK9ahpAC3xiiFCXLGzLZHrtP6uK5zYHNi46mX1Q8p/cfr3xZi oHQwtlZ4z+hVO+BbkYtp3NLGMVuIRjNiCRiP9cDYMbb+6zG9WjYMB9g+TKvXFnG0PY3lXdKH9p29 gL816ayWse4hVjC2UJBu1SMNIyzuqdm6qqfiyfdTsWiPO7igQGR8p3giH77ktGKDJCzcZsLNlXtd CNa+2co3IbNRz7EiOM113gvieOSBoDQ8I2B8ygtTKOCzKXOVCwzsGxynrWfYIX6GfAyMVx08gV/W SMfPgxMwZ9s+6xhBxpDI9lc7MNMwEQFLO2uD+T4wNgkpBGMD4kIwzikAY4//bYHSA+N5BWCswqqE uxmMXyIYaxL77wdj26aG/9fed8dXVWX70yIoKOqMM/pGx7E8nafOvGed0RkfKkNLgITQpHcILYEU QiC9kEAooQtIr6GDSJGOFAGpKlVQQJFeRDrh+1vftfa5uYQy+tTfXzl8Njf33HN2WXvt715r7bXX RvbcVSj2VlOUrB6L+0O74e8dsjB11Qb9jT7t3JChTjPKD9Zsb6wv3PolHnq7MdZ8Y8c4qdbIfF29 TGq3zh2/eov0WRvzCWf7yBO6yEsp2WJIsz8Dgrtj8FwXYkELvKa0ZS6EXC/o2Io9h/Ef9QTDAmOw bKf5NXPdg0IKn/HG6CUKF6Qx6eXMS/4XF/8OnvkBsz/ZhcCk4ShZg4Ht4xR0GaReg91rdD7uaGWf /ALboTU+gK4SM9Rjmi4SFA+KRewYAwBS2dOMaSwn/en8nDlxEf5YuQn+XKMNXm8Zi0eDGqLze7k4 zjjHeba4o6uYTnLp+8FiPNckRiS0ySI9h+GdDul4Iywef6jcSAA8l3uGlFicbQnGnr3u1IWreDth JBishAtABet/p3THTR8/A4z/3NofjG3g6EDWhQIrY8/h4/hn2ySUqdYBD4VG4vkm3dFt4od60KLN cFSH3So2aasgZAw6btl6ZdCi0hfcYbXdkwhIF5jkq2XJdfrKVbzYMgnByUNNXdZ8CFZcuCDPWn12 HzuN/2qZYadK6CIazQWpyvTFKrTGtDXepg8bX2yTSX3GqPpd68q6M2MCkUl/rJOBttUpefyHKMqg NVQ1NdqY0ddcsmia4BqFMDJNNxWjUT3JzrhT5lJGs/I8IPx43zE8+GYjjP/YDk8lCOvGGlVBRQp1 ZrIJyzagTPUY54LG/jINwPOmOHLec20jgMJcpRyv0fWJxZPGOmipEXiLhnKPJwZXiR2AN9qk4rwa iQVQvL685gQP8rBiocnVrJVihHaw9QPNFC/7gXHYsDlO/TYw1k+2jfWxV9Bj6mIUvw0Y/0HAeIm/ ZKz9ZaDH+vDaJ6DyahTdJf8NGPMfJw7JZ+eho5iy/BPkrt6KeRt341uqrbyu0UbOLRgmTaqdnfzg Bizb0qh3Lu4r31omMBPoDIRdu5SPWE/Lb/BHnwkdOroJmzvoXNhOtft7EnKGmim7DMu1OihvwPEJ J09OnXZj58mL+K/WIgSU64wW/ab7tj/rgqi21UjEiUTZVc0sNPW5BXBdR6BG6YgP28I+ZtU2PNuc wY26KGbeRTOFhrdlIn//AmDs2Q414hHFbi4YVYrRwyDPKJNTpbiGy8oc3KBgMyd/+fzYGcz4dC+m bNiN9SIJ+hp+zVQA9hEJd1qYtXpcXwyat0ztONsFyCat24VRa7Zjw7cnbGZjciDDDmaH89pz4hwe bykdUoPH2Px40GT6tcD4Wensz53nhzKwMgcZjDfs89yVPHx29LTSZdPhE/jq1FmfzUulVgVj6hDc V2TLeIQA0iJqxAIUq2SLCkHx7+PUJXvTFshs0vLsy0u+2IMHa8XgcQGbLe60Zp66ovZQgoTWzfos avRsXaBguy24OMFYGL5COz8wNonMwNgBv37nQL3iBpHKzMrAfMYWsCzx2nXsFP7YiIswieoU7y1u eCFDLQRlpm4MKBkUg/6zllnROnnnaREmZVq7u49biJLlwlA7bYzZrGEugmYjdXSX69tzV/B8mGh5 PANPy6T0kqmLUDeBMfmZ9LyuhgpcuHQVO/YfxEWXn7l7UbMj/Sz/XpPnIWOsLQzxZZMkWWe+YLsU T1wkuXmfkjslQKOn1hN+YMy1hAoRaOsPxnxEn6cAZBMFr0wBYx4wqxspPBqSFxWMk7Bkt9fv1m/W V0pEva/boSMHwCIG3hmMjV9cwQUvHaTWXJZlZiKnPbjKjli+GaUCo/BAtSisc/zoaSKa9D3eNKL2 nbNZhIFOyouKRZQ0uSlI+SXDxjBThUh0GuLA2OsTZUXW+4rDizzsO3sBfw3L1F2TJQU4s2Yut3fI rdJGXWfQCd8+dQESxDWOPf5FryBbxFVxRAUC66EtBw7jb+17Os8Wt4lKTSrWHwWxQvGi4I07JVsM oKRCYnA2EmAOoZgfjjEf2wDVmV7VavrSsoI2CG++OEC5DfQSGMdYwViusYs+Ru0u/XDSnXB70yW9 Y1IKicOOpcprBBi+eBOKVw+HHjGjO7hubsPt0v83MFZm9kDLOto13e/iSHGcqCobBzMZSSYuqsZO Cvzm/GX8d5s+NljfaodBHzhbKkHoGsHDQMCTLHrNWIUi5SPk2Q6YvMq2Sqvk4jG/0tQYf+q6rSgb Gqtbqw2M08yboUJ7AePN+gzraIPHwEF5lsDDzvTVncxLXraJ06RD9zNpIdmED52LopU661lqBh62 8GR/c+dflrpR/rFeAvYe96L1ESBZFj8tH/7yz6hBIulE4bFGafjqB0qsjt4eeLjE5xuxb6sSuKjx Ue3N1JX5pwWMjzowVhWe7chzUrHc+/7iFWSPnIQTl42zFZxIc365ZpPS4XMXVSvUSYj11E/4PIlW bd+N+Vv22ztqo+Tk5fjCAdw5+XwxjDFICMad0Ha48zPWNvA9Arm1y3rNgTFDWNLGrgJJPhg/Wj8R i/ca6Hm2U6OJ6xC51JuCrm23AGNv0r0BjBWgKS1yizcFB97Pn5i0KfyP6xK6bmFtW7TzWzzSIEnB 6jfB0fjkgHl5WP5WJR0CSmCrW995W9WbQdcudIcozVrGm8qf2mZqUFHoPGSKV2mthw4p5VVXNyln r4Kx8Bpjfwh97q8di+QpH+EYd354l9bf+FbXYMhv2v5rqtGrCUb7jYBskyrHAK/1+w7g4XpdTdDQ UAXcPOXZ8m+BFwVv3C75/E41sIYLP1fLjuChk/uL7ftizyljYJobrlxnxa5rw1UyM09smTi86dJc tS5zhd+ZJz47eQbl2sVhyWZbhdWe0P3hDEZDk4QNcBKYK+WqXueZP+3OE+c10AfjwuYvAP3YlPar 2YxvAGPtxHzgMjAmYNog1+/UMGSCobRKqijpmMAJiIOeHW+dPUImn5Ia6zgDf3w3BRt279d6ewPB mI/AfQ1nrlxFKDdWvN4cRd5sgVa9R4tkZ/ZTVbRYH5c3W35UEPRlnkAcyGBEtliiO9QqdMBUPzD2 TBBWHksyMFYpgsyrIGSgrCNMVT2Y/7MOCmDdl4fxSGiMBQbXCd/AWJNGu5IUGI3a6SLtXqIpwCRU X1mO+dftPYBHawq4/iMcpSqGY+Yac63zzAI6aegNK3f2Z/sRULmDBnNRezFBv3oKnm7oD8Yezxnb sqRz0iFN4vvgw03Gp7rqz7yZLWlIQNJ/Zn8k3+bHILF8ug6ZgEHuYIV8MxRVdOsHXj4w5qGlFTuh zbAPTO5iPVgR7V+bBFyTkDVtMQI04FN+JDRbwIvHY/XjRTI226hN1HzPwFW/yLX/1A94JeIngrHU n22kC5oJGuwTA3g+z8T+oiZ3Xjp+zqbdeJpxUBhbOTQZDwR38pkp8j0vHF1JS4cPw1ZsF6zpCAvA RKGQi65pdvKKqv4p1tZK0Uge7XyH2WM6HhwvMnPXoA1HzuHpFlxridNj0XgobdGq0fh7VH+8t2Ij dh61zVr+l1JJGZ11czyhPC2j6PpFW7x2tOQVNW6u+iXraSMaFIneJrf29PppYEwg9hJFbqpCBGPa 86rEonGfqThNVAEHm9nEFH91tqB9xQ1SFfnZCEouRplDp8/h7U4paNpvpH7XhaCrys4C2NbZqlrl 2btXKYE7ifjrs+dRPu49lWyL8kQHMqFPTfsx6dcD4z+3zvJzbSsIxjbQ+UEqqPamOh2DnDBEkhtk +gJnZyarHWO6cnOCBlqpGI9aGZ6/dp7RiAWoCmz5f3/pEqYsXyeq3grkzF2JKUs+xuUr5jJ4WbUZ k+50kjMWRtgg+mxHqyeDF/Sb26Fz/cwU7AwbzDaINHiKDoA8jcFgPUTGNRD1fE0VBBSkr+sCSdNs 0jlabceeF4WFzOypfVO0fBuMWOK2yjJvBQHyEkctqXcVuw8ewpDZy0WCWosB0s6NO/Y5LdMBMd9x 8MDry1Nn8VJrLpx21TLVm0OkGJWMfVHbdLT5Jhe2kdP/W20TEdZvrHKJARCTcY3S/ipjJfDkGic5 sVQ3SHdIuX+u0wEjVrhQpOwgT93lI/rcdQXjl9o6yVjAuNUQc8Hib7ZTTB92C4KWVZ+Zy3A3d8/p DjwOfpP6GRr0iYYJ2PiN364xzYKf+WC8+9gZPM+NJjxR+8eAMUHXY0peym+EXv7GdtG8Zn7QfHLT rr14tXGMamg8SYULb2WqhWP1IWc+0QmJwEHetYletz/LNWPjNuG/NtDIhLVpnqDdmGOXGhWB2A5v LVszEbM32DjWaUDpakjDpOwi19SNe1GWh9nSVFVHaMyY3hQ6KOBUCscLrXqg/bDZ6DlrGZZ/+R0O C6+d9wjtXaShM5deyWNyWofDwWVfHsB9IvkznrQe11TLTmwpiBWKFwVv3Cmpb7Hn7+m+GzhJZ9cU QlTujHq9JmHPaXc+HdhNMthAszkXiSjJ0s7i63u9tn13EhUj+yHg7VbouWRzvr2UDSVAkITsWLaU L7KPYZ27/uBxlIvub0evuAhjPnelW7Th1unXA+P/EjDe4cDYk9C0CW4gGPOSyc3FSfv6OumlXsWc 1fgifNM5GPHqAF5gHIfASBQT9f3uarHoP3+9/mZeFCyDEgUZ2r3OAVfwIsBcJSgS1CyMIlVNb3v2 4l0HUYanj+iGEroOCW3/FeZzbVMSaUOonlLVtlqqG9A12vJdkMbrBtIKZvQeUCAl+HOCtoE8bf3n KMs4zRqtzR22qTZAAkl3PNM0GdsOOulJJS436dgMreV7feZ/kWV0knP15OTOd73dY/HjF5rpRlfn rc+ebpTgF0KT7zlBQgHMfE7LRfXFX1okY4/b8WXtom8zaWnl2eKcaXFmprG29py7FgHlGmPsGsdr ytIGisYT2mE3gnGlSDTsMxkW986abD6xebYo6Zo+ce1O3MfTLejfqmDsxqcAzLONE/ANNVMYnyhW si9UDLUMNh06ij804uYNnnRxZzA2O3gejp05h092f4W9Lia5Kuwezb21A/K49NXZ8xcwZ9tXeIQH sjJofmiSaHdR6DFrFYc1lOIkIL8oLS04Fnv3+IVLKB8rY71ypA/UzNPHxqYu4AV1wwuNk/HdBas1 22Z0ddXRsWHtyZ7NUAIibAQ7lzyeQiP9r949FYTv/yHA/3IjFC/fFo81SMCLbdNROaY3+sqEt2Hv 1zhL+xtrnGchPDlR6sSrwqb9tufYWbzYvr/GPDHzRIpGHSyIFYoXBW/cLqnzvQbKtgUdSi2+s6oY 1KUud1BJgyp1xqvte+H9RWtw/DxB5eaL1aQSuP/UOeTMWYmnm4l6+K+uKFEtCWVrd0e7kXOw68Tt w3Azz30iSafkLsbj9QVIK3aBHmSpZ6JZMHMLkXdnQLZNLEy/Hhj7S8aeJKjjTZmaf+QPpNtdbC89 SDYfOoa4CR/h0XpC56qx0I4VRvrPhl2xUyZAZsMFVN9KMHlaB5wNXCvYmJEgSQbXsUnGoQuYMioH j/or4OD3F/B6OH1OE9wZeULjf7XBFE8y1gHDzO0dMjoHoalpVoeBUz7E+IXL9XGT4GhyskUU29Ov UKD23ird+quGxX7jmXL0qNC+qdAJjXqNsyJ9A4oSFAHemqVzDYvVopW6+rt+92Z/Sp8wu6XngTNr ww7cR1ckZxvnKRQE4xMOjHVIM3MlpnEzRY134oej+FstMGW984W/zvMdCbo2EL1kUjmBS2UynJe6 vqF27RYYu9Z4jXRiX7Be/uV8f92BMc0UgdEITByOIzTT6EtsNIUUN5nrcv91fH72Mp5sluEzLxmf 044arbvTTpMm7BuV5pgNgdUSr4/3HcK9IfQySVQe6+QPxsqzDowViI2Io0SAeqBiGP7SNAVTVm/3 eU8oe7Af+Af7gB4lsGDzDXqMVvcvPXC0SldU7DZENQ7tMKU337FmkmO80+RHLvkUpSp2NMAkJtXu pduMlVeqJ6PEOx2RM2OZls3LJg3WmV/If1d18Y1Xt0mLUOTtCJQJjkXJ4DjcXysRL4T1RqWE99E0 ZwZixy5Ehmhar0UOEVyL1S3N6tlSOUqk3Qi8mz4UWw7Ytm+VmZwQYgKCUeC4TAoV40dYfxCTaHJT LewWeFHwxp2Suv44R3KVkr3feApDHTvhtShnlyqRKFU1WqS3fggftQRzduzHit37sGrnXizbtQ8j 1mxH3axxIu2k424BwKK628vAk36efP8/m6eh9cDpmPn5PiyTd5fJu0t378eET3ej1YApeE4kpQCe dlE10TqUM6Oe+8XwhfT2sOj6+YBsRn5/e7LvRAY9BPMOYPwztkM/6+/apoCQZxsj6MWgKpRIWlfz sGn/ISzdsRfLhT5MS3ftx8JdX2HKlgOIHrcU5SL74gmRWNQNTNpsKnyG+lQ37TkOFxSRyMcEGxta nvTEH9TXmNLadbOdkVUUgxXI+Ifyjk0QDuh4Jecu07CQd6mng0xG/2qXD8b6jg1Oz2XIP6LWpNXb cHe5JghOGIBzDABznVB4SYFYWVUHnHkCsJaT1n2OgKrcTUjgd5JOjRSUqd4VY1daCE5bK5CndXMA pdF8E49vx2GeqYq6kKLo7T7czMQmqr1a/j4ttC9H23hlngid6YLLJ/nMFNpnvnxYS7OxV4gfpnEN 6mePUyAlVc03lc+yQtZApTeLcgA7ZtmnKKFnEXbGmHV7rQzYhn7NR+lv9GNsCt0OHSh1C4nHw9L/ Ww55/rhEKmqbpCvLtMUjCjmJAjIlKnSAnnVXlUGGOuPB0Bh8uH2vcTWbogDFssiDxou85n66F3dV IRinKxhHjF3kRoLV06RMS9aBwNDF24UvOqh2+mBIR2w68K2+Y+25ZiAs0jtBilIzr+miCRWpSK1L ygmMx1/b98OBcyYEeFoI82cRFlSKWvVVDfXafcw83B8SJ+2S93lOIYGyfGcB6QhEvzfHTAl5tsjv uSIqTVUY0ikPX506jb+2ThOa9sCM7Yex8eARbBOtYN+p73FUJjxzELWr38It0tcddMJWTY0LhTzP 79UGiBhqJ81oX7Ojr5C/WK6Vw13BNXqMA082Mdyh2e3WG9J+IhgTwCw2hUkt/J7pol85dxMHfrpC TfUqsAtKVo5A6SoRKFWlPUoFdUQAD6LkIX7VZPbl0SS6CppuNhVvp5WoVYwaFRAYoe/cI+/eExSB 4lSbycw8iYDSDCN8qSpmvoZ2CjHrwUUgtxCkphUDUi8Qu04serqA/XZHMP45knGrbN8CHvvKwIBR oWgVtgFwSLSAf7QUqfOt5igj7SxTuQPuqdwRpYRuXIwpqgdVch9+gtbTvBvclnSRGkcu8xbUyHRm hyfgKvATWP0kcgMvmkDMZKQYo7zqJAhtOWHV6jbvs6/wEI89qtZV6cuTPqas3uiKo2RGE4VpQGop VAlNJKwvv8NTzYym94V0weLPXVBzPkupUetjqKlBx+Xdb85fwqsRfXWFXRcL2T5R7/7cOBVffW+m E5Xi1K7OitN2TLMITQFsnGbjBjB/9swLbKfFkNA88izcoWeOiR02Uyc1LS+EmgZd2xwYg6q5y4Pt g9mMK3cbqpMUYx9/cfJ7LVqrxbZZcxz9TQPgdebSFYSmjlEQKRoUgzFrDYzZZ2ZaYoGak95WM0U7 tx2a40LGzdzt+/U3bY+bXNSfN48mEiv7rNBzxIJ1Gi60WtJwtOk/BfO37LFcWRVKiDZ1GrCSRgq1 3P26UGNS6HHz1SLReeyHVkfodKN8wSf5v1ETGLJ8G4rzgFWuHwV2Qu46N3EqX7EjrAzbTGHvLNgk YPxOa8MI0YjvqR6DYYtcaAQFYtbJFrHVG4daFb2nYPSftWkvOg3/ADXTRiEkeRjCBk3HhJWbfC6z thhNGpH/KQDZ5OHx57Qtu1CsQlv8rn6q8KqL1+G7SFcvAXtPnkWl2BzdXFWcB65WikaJyp1QtmIr 5Mz6SN8wbUFqe5mSsU0ELOnIhSuo0F0k4yARoGrbobd6EMSt8KLgjTslQ3bvkEUzovsiatWhGSPd Zg71skhTf9+ioSL1ckbhUe58lnnwO8Faj3lnErWbIQ1pBuGJxsyHibOmHuXdw3amcXuhLhjS75TA m2KrxtzhonWk64g3STBRWnZgqyuu6U6izAcz2+n1K4FxtXg81yrLJxmbz6/1tdnsDPC+Pn0BL3MF m6ESmb+jDXc46iGhLJf58TepJ00G6t0gE9YL7fvgi2NeOFFmbQPNC/xt6pI3bAxMDDrJ2JRECMJk JJOodVAqOJjN+kQej1Dqo37MBOMSjNq2xsDY5LlLikIqnLFt1wxKQlIZz7gzNOZDxVjEjOIRUBxV MBXeDThn11BA4cXFkmI8i89pYTytuN2gGSrtmC3SJGzVZFX6yVdhmb3imX2DT1l2kpW5n6niqqqq 7TzjYui3onbKIGN4zuBueKYho7Z53hSkCOnpfIFhJrYq3QbLoOyK4pW6IGP6EnvWxajOlyBJF7bV ylm55wge4EYT0f4ChDbj/cBYicfHFJGNLy4InV5p10P5SM8ilP5uPcDiLrAmGntXgcoWy5WulEId aFGKPHmRB325i/ShJH2NR1OZWUknYvcAQ7q/GiFaQjWeHpMsgk8nRI75wHGPt6phXJIP3wTjrebB wTFeLRZJY+d4xVkPkC8VnDgx2Q97j55ElaheeKpRPB5qkqV2+yqJw3HS1cXs0nR9NWnanLEIrP78 DN3fcOoSF7zzLy1LNYbL0l5uLMvTSdIm8TwF88DEQeBJ19yOH+v5gysf8hmOmzydALyt2N/+cBHz Pt+PDoNnombiUKROXIS1+w7h9GWa3JitTe7sa/aHdiO4T+IonmmaamshdRjrhTsFLTphwfSTwNik XgJDirlqyL1iGsyF99NwV2iinsBbXMC1mKh7ASGxCAiVjhVpIyCEoNwNATXiEVAtASXkmZI14lC2 dhzuqRmPkgK0d4nkV0oYtYR8lpTf7xKgLikgfFf1RJSp2V2fLx6cpL+XCGVA6niUqpWE0lShQ+hb 3NO8O6je1hGAr8NGey4+bnC744NswiCwOdvkrwLGCXi+VQ988S3PryU7U1KDH0YYCx04cxEvRw40 ybcuJXaT2tUVpo6zy3tJ6nuX1kOe+VeM1G+iDYlrxugWtNzAR1V5LTXfJung04VWMkZThnNAY7Zl Aw9PiskYP892dfEEkPL5C3i62YG5GwapkMaLef9vHN3iIt1GihQ82TQBX7vDUcnkyqzXXVFsgOPe /SKFvMDNGEEJusOzSMVw5H5sPtE8tsrcpjhgvDJ57JN5nqjrlEuUkFgPfmprGKmO45Pv8Fkbl3od vnAJb0fL4KzKOMcJeKJxAg674PLWNj5MNIC+zHwr0E1Q1OsiFbviX92G2IKfTi7eJgAbmIbDZhYK 68/wrjE2qVUOx7h1e7QI9hHz901ojo4MLv8q/WAZYU7d7qRu9ePx2VF3sMJ1BtDxTFKsH8Gf5duW BNc8vTiJEUBNm5EWENTYtmusthU4Yc3nKB3SVReyiokARAm5k1/UNv1kptpnJKTx7/DFn6NkxWgb e8InteP72yOwk1+UBiSAghS/W44Hjp/GroPfIXbCR2ZSqdgZWTIZ8z3dfqzgZjzmM48or143Hve1 kEKGCSDmEkop3MwvZsO1hVzmxGvS8i24txpPfGFw+S74W9xQfHPxstFdecSWz1UX0gnVn5K+7vFd 1FColdgxaozJcl3HFK+J63ep+2SRmgkmMKo59WasULwoeONOyezF+X+rRwXBjGBXIxH31klEzSEf oULaBLR5fyF6zFmLOhnvo37OWIQNnYTwkTNRPWkUqiSMRuX0CchctB7Dl65F5ZTBSJ+9HFM378Db MT3Rftg0jP14Exr2noTXI/sgJOM9TFq3FRGTFuKhoM4YKUxcNWM0nmubiakbP0P2vJV4XlcsCVgW N0Pt1z47san2BsaSeC4bAY/1198odab/Cps+kvBs62xsP+xO+qDURAAiH6se7QDozAW82om+nd3V FcnzDzUfUStPo9Bp5DSeqEu7VTpKC81zP3E+2SIRcWJn0HhT2Q34vjh2AhVisvFKZA7+FtUP/4zs hzcicvBG54F4PaIn6iTkCBjZsyo5qkpplj1vdqedsmxwF9VQeBKID4yV8U2VVCBh2aC3wXW8043H LnUzZ3cZ3CWE+XvPtk0paj4goxMIyOyOFJ6dOn7ychSj2aBSDF4J74f9XMylBExJSQdpfnnsp4nL 1+OVsFT8o1M/vB41UGMrvB4lqVM2Xm6ThqxJC6y+Xh0JYtdtO71iivyWOWOpxaqVSf1PjZJFMnYe QXxHQYwVtFsGxsMUJItJH5QSdX6+FymPAxFuomMf84tc246d1bgadJ1jv5YQqXPU2t32I4FEwQRW hivnh+s8kDRLyymhY094o1IUwgZabBFSm6EomTyPAQUGkM848V9Tad28dcwjgdZhi2Nt9FBJVa6j 319EufAsmyw4Tmqy3DhE3LADz5/2rKyB6tDlX6AETY8EY+HhV9r3whFlKfKTxVo2sxDra2DnK1iu Odv243d0AJA8/qNuN8zf4QXAd2YFjhvXBzrpKNAxL0quntTMvrTfVQrmO953zj/GWliz62s8VZ9m UMaxoGucCGQizQ9ZYjxtdmYzaakmq3VwhHK84rtUkmYZnrnMCT2usOOXL9shC3owKT2SsmyNSoXE W+BFwRt3SgZetBGL6snALhpLwACZ8WjvqZOAiBmfomnONAxc8CneW7AanfuPwti1m5E+dZYMsnno Nm4x+swWkO45GiM+/gIpExfilbYpyN24UwM+V4vriVZZ72HMwk+QOGYOqif0RYuc99Gs13C0HzID LfuOx/T1n6HL6IVSziSkjpuEOlGJiJq6RgZvN9iiXbolXWik1wdXWwlkTur0Fu3URY+g7OyTtwPj //MCXjL+s3Vf34kAKrkYbxkAudnz67MX8bdO7DQeSe+Zg1y9dBDSUZzmFYYK5Gos/WET8EyLDBw6 7xQ0yVTHvubLAWhywNydh6CHcNLBvnp3GWxxkrjIKgxZIQb3iDQ4f4d3ECPfMClEB55W77qqgVVk EtUz7Sp0xFQXQpNDxBbu9IsTqA2MKvAk5spcmCWtk5S25WOG4tQF8ztVM0qe5cBxq0xsBWLzd2fw eD0ZnG+GoW1/85+2nZ3mheGp1zYkReIcPAtF/reDlsfFLi5w6qo3/UXfDMc7sUM11jVbpwtqClgW 3sdz0F+5cx8ebZis7z/eOEXAmP4dbjC6fwZAZpzhijvpoZufRAOIHT/fVGXWixOHIgCsQ+TqNv4D qV+Eugmqh4iA8cj1e/U3UswWc1lJ1zDYgaT/zVPAq7lJmuY2mSxKV+2MfnOXOg7lZEZPGE6DrkjN UxkhH0Q48eXZJGFmKn63HKg9dBw0XbfVcwMF7cXKeyI1dho734GxUdu8KdhG3rP3By/fjmJBPM3b TIqlhc9Guh2eVPkvcfJT8LTdmGpbJY+65p6Qzzd41l8QFzZj8FyrdCzd7QCZpbjIf2qS0RtsECVZ mo7sHpPe5hhT/rUFVR8Ky7Xqy4N4KYzjnH7lvU1LZl/IBPJMowSs2e8dgnpNF9lZricsWFbcwGOL 1To5OLqyBK2bVsbGI+uTNGohAipxMdTzl892UvHPdG3ztlYW40ogj14nGNc1u6vGqKADd0h3tBap Jm3uWnSfuhJhw+cisEtPTBSgjZk4F9WzJ6LtyEXIkN9ebN9TJGORdkfMwysdeyNx+seIy12Eammj ZHDN1xXMtDmr8HaXAWjYaxwSZqxG+NhZSJq1BkPW7sDwjXvQieIAABOcSURBVPsQPmouMj9chdaD chHUc7INQAVNmk+c5KsSJSPskyBO2vTsyNoubqn8N2D8f5aM6WfcE1uP5IOxxxwGPPb3QZGMX4ug mkz7sEm//rvQmJeFDEzXtqndvUoUOgp93fqzJZU+mK/lTbZo1HMM6JeptnWqx9JXAaE9JS/u65f+ C4xD9PvzNBdvwHn10q9uwsiZv1btesXfaYfpzmZsz7nyWC7b5l6t1HWwriCrgz49bWTCvq96nNA3 Xxr0hpHVln+zNWYbbi8Tbdl3WuKj7fv0acuWEGMGF+/68thJ/IUHTIoWohOv0swEB001UvGb0Dh8 sNX1q1ddmLToDVXaV8tHS53fjsQTjZNwzNmMja7en/YHa145YZgtqlLLCu6GF1omwYxRN18HLlzA Sx2zTfMJTTY+qtIZo53N2KjI/zmytXJ6nZe/X2TshKoG+jr+GKlMwLl09U5In75Uw8b6LpKQE811 kxZNmmd+qnvb755Pn7sOnL+INkOm6aYSXZOg1KYmPilPwDh67AJHbWboX1j+NWLpVhQPbOc2TTCw UTIerReHJV9Y+zhNmBsj68W/uXh8xac1sEdDE02CVJ4P6oLHGiRi6IJ1OOdXXzuXjuBIXuNkTlC3 fE1iZhX5u5vcHCGZ/8QVW/FHbk3mgnhN1pOCWZrWmebKYgKaL7dKw4qdX/nK8yRwzV8nZQI8T/Om Hd4qr9qP4wvv+u78JSRNXoL7dNGdZXEsC17W7gOaF72IhAXTjwZjn8pfQ5gjRBpSg7E6hbFqpMg9 kwJ57+FGaXgnfhwebpiFx8L64r7QKPwlrCeeD+uNR5pl4A9NM/Fsi14oHRKDckmjUSV9Ap6T359q kYLfvBuHP7UegGfCBuHVuPdxX51YPFw/Bc81z0alrMn4fcM4PCsq9gNNJJ8mPfA/HfsjqM8cvBA9 DMVFjS5Kd5fq9AeMM6f1UPqP0g3MIn8ZoHFfuzu5V8HNScwEuV/aZizMxfPPtp3wXPXzc3aYoNfB C9fwWuchOplYFCpvtTXfXOHZ6jWFJuGuih0xY6sxu//lzxY0jrwUlqF2PE5KGvq0NhctUwS0aLvq oV4EVZNH+MHbjXXzrrXfnsST0nfF3miGWettm/Gdrne6D3VgxQFOBsxUSbzJoA98Z+Ld6vLK/Wjn fgRG98J3nmM9rG1e8q7Few7gnkAGG5eJhpOwLo4wObqxX98Ow4BFq/3esqtgO7PmbkTxCgLGDbvh BE8Evs3FdyonSvsY2Yz9JDz221rxSJ68EnPWbMOMNZt1l2Lu6s2YTvPaxPmwGBj0f+fhqnTLjMLY DV9pfhzWBenNixL4izRT0PVTeYInZfcw2yzXSKTvaqWNw+KtX970/o3wcPN1+upVjF65Ea8zQptO 1hwLwlsE4ncpDAi/CXDFiCbrMFOvW+U7ctVOFK8Srup3sZpJOtaoif2pcRpmbd1/y3e86/PjZxE+ +gM83IDbkbvZBMp1hqrJGvAoOGU0pq7ZogHEfupFc9JsoX+DXhNxD3cUBnV3AcQ4jjiepIzajBuR huJ0EpDyHmvYHanTVmDf93z7p10nrvBEkC34ZwxNdJ1tAZ7hPeu4bf61eutkyvFXECsULwreuF0y CViALCQVv22YiftDo/G7d5NQVmaW+6WwPzXnHu+u+I18/x+Ren9XLwW/a5CAMjKDPytqxzPN03Tb 40MyO91dTd5tkIFSFdvgsXrRugPn3lrdUYrqUXUhVNU4Aeau+Ht0bz1j7+GQaLzUJhkvRmajdF0G bu6GMlLmb7mFsWIEHm4qBA6Ow8PNeuDdfmNRPnEInmiRht/VT8CDDXhUOYnBTjD/aCW+S+pd4UnG vzQYi1T2gLQzOGs82vTPRZt+U9C6/2S0FNW7Vc5ktB6QK3/nol7fqfh9k542uXnvavJMFelmUvGS 1OMeYfyqGePRfsA0tM6ZIvlNQFj/8WjRfyJaDJByBuaiTtZEPFCPqiMlKpl09Jw3toN+vFRFZaCH 9JCyszSgfNgAqVP/SVInyUPqGSZ5tpHvzQdMRYOBM/BI8z5qx30nfgRaDZqFplJ2K/mttbShubSl hfwd1m8qWvWbgT/wWW4BpYeMpAAyoXy/t24qGvSejLZSBmnQMmem0GUGWvWfimZS7xaST5ucXDQa MBN/7zIEjYRmrfqxjbmubpPlvSn6TJv+0/Bm4ijJl0co9bDIWArEtvtMTQichEIS8Hx4X7SU+tHN q3W/SUIryStnovSBtFk/pyCo9xzJK0WEgCQ07D3BVx7p0WqAK5v35NlHm2VpkCw+r+NC+rpE5a64 XwZ92eCu6s5XNiQKZWvEoEQIg6FTmOFmFtvNGFA9Ufh0krahmdCvWX/SbZqUMV3Kna50bzxwMh5k DAf1b+VkSo8lTqQ8PZueNil63NHvayagUuwApE9djtUHjmnw/L0nz+DA9z/gmx8u4JuzP2D/8VPY fvgIFu08hMjh0/BaeKqMw47qYlo8lO6lvaSPpJ8YUrSu25gg7XshfJDwwgS0zRmv9GhB+vUnzSZZ /w2Yjn90HyXPUvVPlDwIxhxPZj9+oHY86mWNxuQNu7DxmyPY8s13+FQ+Z287KDSejKda9lSNlP7d KiSpBsB+zNIFY+48vDc4Ru3/9KqZ89k32Hj4KHYePYGvz3yPw+fOa9ovf+8+fhJbpI3zdnyL8BEf 4J/R/XA/N7BU4sIsx5Pk66IAcowZBlA4o8bI79x5KJNm5Wg8Jxptg6xxGLdmHz45dARfHD2OPSdO Y9+ZcxrzmTsvdxw5hk3fHkHuhn1oO3A6Xu3UB3dxgmagpjp0KOACPLGHceDJixy/ppUXxAod8wVv 3C6RwHrGWsVY1B08A/0Wf4IO7y9AqDDQ20lDkb14C55unI6m769A2rJPUaX3TMTNWIy6WaOQ/OEn SJq3HrV7DEe/lZ8iSKThFqNXolyn3hi8eide6JCDwMzJeLb9YHUBKSbA2mzUR+i3aA06j1uAsKET MO3TbQgfvwCPhw3UXTOBvWeh8Xsf4E0ZsKkfrMOfW2ai/eR1GLV8HbpN+hADV+8VgJgh9VmKYkGR dmwPO0NDgOa7tOnZagpwvzwYF+VpyrSns4PpKxxowVe4al8iMFZUO8mXfotUz9xhnL6koOlJyV4y gGadNYwgfTQrd9cdTMWCoiXJbBxEZogzaZgxCjg707+RO5XUfm7SddG6pAXt65wEZFBrXeR5rQ9T F6ljpKjT9OmW36oy+EyyLezwrLNq3C4bp3XnacTaLsY/ZhtpS61hx8wQgHWw81goaiCsT5CoipJ3 Ue62q8Q2xBl9NMVqP2i+NWj/jROpq5sAHekVZb8Hyj0BvqI8+DOYamC6uTrqegbp5LQ47gh1Nne1 l/N5qR/pznaq/7Z8FnNtJ2grjelaqHRkf0miLZN15t9sHzWvEJqUbMu2SeSZNuBJS3XHTFWJmRNs kRDyl7f4zT51vqYi/ekRSdquGOsDkd6K0jYvtNFyarH/MvRYLTVP1WZZdI+iu5sDaZGS6XoYUC0S 9wdH4zERbP5bxsM/OvVFuegcvNGxN55vkopHakbLJCHgS68RlhfKNYoM5dMStXkaRQ81Y+nOWp28 e6qXUpGgCJHCOzv+ZX9IX5Av6O9PHghmPBjWi+MjVU0AtmZDG3eS0raMCGC/D+mMh6qH4zdSh9LB pDn5RmjOvQJ1MpUm3p4BDf6jeZBnUtXOy/JLV+uKh2SC48kar7btgbc698WbkX1FS+6BpxrF4ZGQ CJkQHc/yxJ8aFDzMycDCV1K4sYmNJhnTlCmkcYzYrmItj5tlhA/vlon1gRqRePzdGDzXJAGvhGXj tXZ9hJ4igNaNkrZE4G6eGUn+Z5mM06OnIdnagIYaruUBMLVR/n0LrCDfFbxxp6QeCaLGNRici8mf fo7BAsBths5A9xnLMWzJVnQVlYarr/dXaYcX2vVC5pzF6DV7BSpF90VoygikT1uEcWt3IHHqCrQf MReZs5Zg4uYv0Xb4LIQm5OC5FimqMpUUZmo0aCaeDA5D/NQlSJs1H9M2bEFg1wEoUakTHm3eF/UH zEbHodORMOkjjFyxGRHvTUfnkQsxcMFKkXrGodOw6cicuQZpH25F8YodVDVUc4TOijYwPML4b/qY WQCMm/edLNJHnNHgJ4IxJy8D/USVZtUOzHLIHAQP9ct2HaSM4tE5P6k9i0kHvpPmNf4GT5ulypqt ap12uOZBqYZ2/Qw1IVm0KDJILwUMUyNtgUalSZ1k0+zcPaq/nslGBxTryDIoOQn4qH8zJRYeDUWa ccCwLZT2OAjZFr6fYSccUCVXk5CVpc+zbEp1rBe3sYZycdK9q2YFgijp4E1AzF/yCyUtbKCznmo7 VbrQd5PPczKjem1SHWlK0FJA0MHGevWyyUT92O2e3qeQoe/agFHeII+wnayf6zNdROXBpR6waphW 3jN7vEUPI23JK5SYCQTkAXvHJLMsy4t0ojQWyn6kKY2JNE7V+6RNkdAsG8SSVwCfZT3rZDsetnLU TVPdIcnfBH+aD1NtkuJu1mpcuE1QIUfb7fz5VSPUdnMhPlvrpNJ7bZtcuIO1WKjxlmpRpAFpS28e xuf1+oyAGcrDJtzp2g5ovFAJ3toMebhocKpNVjQJ6ASdhADyMbULfZ71Il3ZZ5xIbaxpP7F/dO9B qmkEnCSqc5FWQDOYsTgsHgfbSS1F9zkofawv8ssxvrKxbwGG7KzAbCk3W9rO9SU3PpXH2XZqIdTI E3RtQkNuimbDk8rVN51CSm2W6fqIZbg1K05wOk7JB+RZxSDW4Wa8+AlgzEx6qC9g/eEz0G7kJAxb tws5S7chZeYqAcyPkT57HVoMnIoeC9YhOH0ksuYvQx2RhhNnfYLEmatRP3M4osfMR/fcpZi04ziS Zq5E/LT5uuCXNPFD9F+8BuXTJiBAALnjmHkYungl2r8/G21GzsD83XvlvUV4tnkG6g1eiJy136LF 4DlInbNByl+kZ40NWPIZxq7fiuwFa0R9moZaGaORuXSLAHgE7lIpgGBBhrGBYYBkA17BpWIXzP5i nwNju5r1n4Ei5RPUtUxB7Db2nlulfM+IWwC43v/3yd6/VX4eaBEQ8jvXwNQYQRcy9XmPAQxg9bmb 8rTnCpbv3bOyvO+3eM7l4S2cab5ax4Jt9/vuBsZNed0qMX+vnvqe/99enl5/eu8VKJu/3fC7e+eG T7+8VJMqUJYza+U/UzA/733jKf9yPdPTjc/709YvKTAZ6HsgqZ4pvr605zwzVv57/Mwvq2C6qc43 gIMDPyblC6u3/7OWCtY3n04+vnKf+XXLp0E+bVkGQa9gfvl1uVXyeMzaeWPbbEyn++pozzlN6aZy bBz55+NrbwF+tudvQ0OXvD664b5fmTeXf2P68WCsM3u2Slv/0aY3/tAiTSTUNLwWPwr3cKGsShSe atcfDzVIxt+TRqJM7QQ8EzEQJUPi8HzUKDzTcShK1+iGJ8Ny8PtGGXgtYQIebiKzXbkwPNm6D16J GoLK2bl4pss4mYEy8GTHgajae5Lkl4oHG6WjUuZEvJM1FQ80ykLp+ul4PnYsHm6WjUdb9EaRt9ri jy164dVuI1Gx1wS8nTkJT7TJxr21uuKJdv1EqoqHrqCywQ6I2SZ2EGf4El4IPpltX4ociGpJwxCU OBTBiYPwWHORDkKo/jrJ6Tb2nsJUmApTYfo56SeAMWeNniohMgi4iulUiWi3pMG/Tk/zsggRCZNR pjgLVqck2cNsjPybInwwQU8kVO5eks/iFOd5kirzqZJgdre6fUwN4fZgqlfcLs2AINyjL7OL5s3n +Ru9OThj8XluG6U/Lf1LGciDNkPa9tSfmABMlctmcVtQcYshVA+prvA5lsGyaKOi4T+YHg5O/fZ2 xhWkTWEqTIWpMP3M9OPBmInGaPnU4MiqctAQTpsTTz2l36r586qdszYBzz655dinDnvqglPhzD7j Sa0ZDjhZHtU8c8EqRnuaSqT2O223tJ3mu6dZfez3TAPruqybM0kwmJGCsNm1TMWgzShVXU/M/UTq QtupSsBMlkeAlH1XTR7pTlunM20UpEthKkyFqTD9zPSjwVgN3u8KIL1rCy1mc81y4JXujO4EzhRd vLGFLkt26m+6D4A1P/5NcCNIu98MkO3TgNhW/s3dxYGtArABOh387R43n7hdar5FHHoK0LeYCxVc UOAiFBdsPFuck3Td1mgCeoC6frFOnGjk810a5FNQSiTwElxouQVdClNhKkyF6ZdIPwGMaT7wwJRu KFwJ544ngikB01uZJHCai4uZAgw8843lfjZXmhyc6u9JuZ4h3UwIzJPg78BRpVlL5vqSn5/PcO4H +L4FJIK3+9T7BGaCtwI2Y4uaRB8QmqWrwrbyL6ku88vUHWtcQeZq/k/xpihMhakwFaYfm340GOvD /FQgoymC5ge67dhOFjra+2yrzgxgK5i3AmJvNdKBrLoImbTreTmYGcK2gJrZwJkOPL9gn+02P2+b ANxE4AfUHoD7+/gZIJvbiefixL/NpOLAmxMLpWt15bKdejdMJoWpMBWmwvQLpZ8Exv7AZ8BGe2sy NBAMba8KkrTV+p+wYSCenzwp10t83gGts+vaYqGTUPV5mh34DIGbi4V+yZdPfnlmk84HevXD9IID +R2oqvZqZ/LQ9+grSDNLLfo/JiCgJpPt5jIJnvvLKVEXpEthKkyFqTD9vPT/ACdEKlzI2ia3AAAA AElFTkSuQmCCiVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP4AAAENCAIAAACghU8FAABHcklEQVR4Xu2dB1hb173AJTDG23F2 HCd19k6aNKNJM90k3StNX5MmbdOXJq9N4hgbxJ42w3vvvePFEJpIIBB7g8SeQgyBQHtv3rn3ACG6 +CKWJOCe7/f5wwm+83fP+Z9Nsg/aCQjmISTsfyIgmA8Q6hPMUwj1CeYphPoE8xRCfYJ5CqE+wTyF UJ9gnkKoTzBPIdQnmKcQ6hPMUwj1XcUx6PA42KsimDTfq4990ASjsTlMRotcZRBJNVUieWbrQHqj 9Iqw93hl9w5AaeeO/PYdvJYd3KbJkNW8g9+6s0i0Cx6tuudAXd/5loG0dhmjR10k1zdqzT0mm5p4 Tfhg/cbhe/UHiTScHIN2m8NssetNVhXQXW/p15klCkNDpyKnrvdikSgxvfaz69W/uVjx2vHiH+3l kwDbeaQYFjmQSv46mTQJAlJJYXSfeI4vPNrhglvPlj1zrfqXqcI/85qDK7oOtwxQJepilUmsNUvA 9RitCrNVY7Ub7A4rcr1EQhPWbxwI9WEC9sCcw2532ID0GpNYqqvuUGQ196fU9V6o7D5U2BGf1Uxh 1n+RIvzgZNHPjhY8fbjg8X2592zNJAGSMkmbM3wjGL7B6aRJEEoDXw5yEHiofXmrjhQ+cKTgqRMF L58vfT9F8Am74ZvslvDCjq0VXYfq+i60DtC7lAUyfZ3RKrPZTY7h0mCefwZYv3Eg1AfK2Kx2vdmm 0lv6NKZO4JNIzi3v3JvVEnBD8KdTJS/sz12dlHl3HPuOaOZtUcxbIhnLw+mLw2j+YbSFobQFI+4C QjBOu04IegT4cyjNN4zuh55icQR9aQRjRSRjFTh7LPvO7Vn3HilYc6niRXrdZ4Udm+v6LoKISGVs B+WSwSI12VSgvEK/gfmYsH7jME/Vt6MhDQgYjFa5XN/QLmcLJWcK2rex64NThV9eq/rgdMmzB/Me 3pp1VwxrMTByYyppQwrp22Tkz02po0gjBaIEUUkUqrPNEwL8c3AQeDRw2NFngadGzp4Mfo0cySQn cJfuyfnR4fynz5W+fL36A0b919ktUSXi/Q3S692qIrVRDD5mcIM2h8Uxn94s1m8c5p36IDwwWGRK Q6tUW9mpzGnqTy0V72fV//dyxbqDeT9O5DwUy7onlr0qmkUKp/sEp5OhjiAWh4BvANo5YvwIFIzN EwL889FHG32WTcNnD0DPHoR8Y+QwUDLQfCMZ5BjWsgTO6t3Zj50o+lmy4GNec0RV15lWGRfUDQZ0 taB+bLHpQMnm/CDmYsL6jcPcVx+p+DtswHhQLwR1VoWhuUPOreo+wm8LpdX++7vKD08Wvb0356Et HDIIVwKG89eNwzn6FPPymYCCfhhIyZA2dLXgsoNAacBYkJR514Hc504X//Jq1d/Zjd8WdWxr7L/R p6nUmnpAld1iQ4qCOVwOYP3GYe6rb7ObjVYFyOY7FXlN0pSSjl2Mus/Plry8LcsnnD6Up47OYkeY Yi7uHoLQjxN+DCNFBADERTEsv/15D16r/gO/NbJGcq59IEOqrdaYuyx23VytDWP9xmEuqw9uCrxm ub65tZ9WKEq8XvU/xwreBoFBIvd2EMGHoAEGjKqHXPe+DH5CgG8Vqg+LLLRWsDCec8tO3trDeS9d qfgDuyGgsvtoj7rQZFXM1TfuOnNTfVB/VRs7xApebe/Z/PbItJoPThQ9BYKBcPrKIKp/YNpQBP99 mD7lSqqXAOvKIzeF3iY5KM0vNH3pFvYde3IevlD+bkbjV+Vdu5v6U/o0FQbLgAPpGZgjCes3DnNJ fbTD1apQGUXdqvzqnmPM+v+cK3l3f+6TidzbIhlIyyOsL8KqKlpZnOOAe9w4fMvg51CaTxz7lh28 B47k/+S7yt/mtkU0D6T06wRakwQUj/bBWV8VxvqNwxxRH1TdLDYdqMK2ymkl4t0MIH3Z2zt494XQ /EcaJZGwGCPHvAJ88PBpbEwlRzH9juQ/cUPwZ15LqKDnZI+6RGfuh71jzg939iSs3zjMevVBXmVz WEw21YCuprRz98XKV5Iyl4Wgr3mE+ZDBu8joZlOYEUQxSfty76TW/rtZmg6iRItdjw6OmJUJ6zcO s1t9cNkKfWujNCW3LTJZ+OtD+fduzlgSRPWBTX6w5jrPc3oslFHNo6AQ2IgMH/LblnXX+fKX2I3/ Ku/a06nMsdmNIE+Zdb3CWL9xmJXqOxw2s02jNLaJldml4p0pwj8dyHskhr0qhEYeeanQe+yLJ4CM 7jwGP4ek+0QyF2/NXH2y+FV2w1eN0ut96iq9pd/uMDs/fS9OWL9xmGXqg3zIatfrzL0gNi3vPkKr /eRU8Svbs24Pow8F9ITxkwA8MThcAjy9KObSPTkPXSz/Na8poqU/XWloMdvUNuQDmAUlANZvHGaR +g4Qgxqtqn6toLk/Lbd187mynydwF4TShnIvkNMTFdnJgYyhQJ/eSNUolOazN/sRWu3n1T0nulT5 KqMI5DjeXwPG+o3DrFHf7rAYLAMdsmx+a9SVit/tz3kkirlgpPuGqMhOC0FoH99G9KmCoiCJe9fx wlepNV/USM4q9I1mm9bL7cf6jcPsUF9rkogV/EokwvnHgdzH49irgqn+ASlkKD2R008jsBKMhEBI CQAK1aVJ3NVnSt7MaYls7E+WG5q8OfrH+o2DV6sP8hhQzioNbfV9l1j1X50ofCuesyaMviiISob5 PRHWzxxICYAOBwpO941mrtyd/fiVyg+KO3b1qAv1Fql3NoBi/cbBe9V3DNpMNlW3Kq+4Y/f16j/v 5T8cTl+2IQWRfqSvHvvCCKaRkVYg2P+dwLnjdPFr3KZvGvuvqk1im93k/M48nbB+4+CN6qPNOEad WdKt4nObvj6c/9yWjJVhNF84TJfI6d0MDH6QJ59OimSSdmbfekPw+5reszJ9vdmm9qrsH+s3Dt6o vs1ulukaa3rO0Gr+spPnF4JOkgK5DvatELiTwKEuMHIs2/9UydP8thCxItNoGXB+f55LWL9x8C71 HQ4beJRiZRa/LfRUySsxzFWb0FGWRKesNwBrwGioCV7K4h28u0D2X91zSmFstTpM3tD1i/UbB29R 34GOu9Saupr6b9BqPz6U/2gsexky0DKFiHC8Cxj/fJuC/JyUeeeFsveKxYk96mKDRebxaZBYv3Hw CvWB90arUqoVCCXnUoUf7OTdHk4fqmARdVkvZKgPEZ0Ltjljxenil3jNYW0DTLWxw2Y3Or9dNyas 3zh4Xn3HoN1s03SrCvPbk86VvZfIRYJ7OAgH+9AJvAfYgw7sj2Iu3JfzGK3m87q+yypjG9rw75ng B+s3Dh5WH23MMXSr87NbQg7nPwMeKKzREkHObIGCzoYBJHLvvl79YW3fBRC1eqrZB+s3Dp5UHzwg vUXaJmPQ6/53f+7jEYzFsBedCHJmEZThhv/gdL8EzuqzJb8oEe8e0NWa7Vr3V3yxfuPgMfXtDovG 1NnUn5wq/HRX9kPh9EUwsicGJsw6Rnq+gqkL4th3nSp+p0C0pVtdaLSqnN/6DCes3zh4Rn3gvdok bpDeSBP+M5F7b0j6QqJGO9uB2X8QdUEUY9WJohfz2mN61IUWm8753c9kwvqNgwfUdzhsOnNPI/C+ 5p9J3Hs2pPigbQXOj5Jg1oG0e6YiEyfC6b7HCl/Ia4/r11ah4x3cFPlg/cbB3eqj7TmK5oHUFOEn wHu4Bg7h/ZxhJPQPTCPvz30qXxSlNLaCQt7Zg5lJWL9xcKv6ZptWqq0qFW+9WP5aUuZtIel+RH4/ 94D2b0ghhdEW7899hNnwj5YBqtbU7YZmH6zfOLhPfavdINVW5LXHHi34cTRrKdFjNYcZyfuD0hcm clcnC/7aIL2qNfc4OzHdCes3Dm5SHxR5SkNLZffBUyXPB6cvAFlCANGIOdfZlEZajyyNQU7g3kmr /b82Ocds0zibMa0J6zcO7lDfMWjTmrvq+i5er/59bAayfw7RUztPALnbenS7pL385zKbI3vUJVab YeZmOWL9xmHG1Ufrtcqa3jOXK97anOFLzK6aV4xEPhEMv/38J9j1ARJVucVumKHeLqzfOMys+iDO 0Zl7BD0nL1W8kcBdARu/CO/nFcNDnclRzKUHc5/JaKB0yLMNFvlM2I/1G4cZVB/2W9VLL1+qeHNL BuK92+q1cIeSwFFrD0Lg0H/s7xPMNBTkySP27+U/CewXK/NMtunv68X6jcNMqe9wgPi+p7E/JUX4 8RaOPyz13KAd+ohhNuPs/Wj73XAlBE7ANxJK892f+2xOW2yvptQ63SOcsX7jMCPqo+Pv5ei4tC+3 Zq4OTEP6a92T3wcOz98Np/tEM5fGsm+JY6+KZa+KYd0C/gqeOyx84ExT7D8nmDmGnnwqslfk8aKf FHVsleubpnffX6zfOMyE+g6r3SSSZzDrv9id86OgNLJ78nsI0myaAipVpF3ZSy6UvUmt+Tuj/kta 3b+ThZ9cLH9nT87KSAZS/qyHi9Fi/jnBjDJifyRj4dHClwpE2/WW3mnc2wLrNw7TrD5cTKFPXcVt DNrHfyaUhoQ67vGegjYkR7NIe3Luu1TxXlbzBkH36Q55ZreqoFOZ2yZDtgfNaQ29Uvnb3TkPhtF9 keDHXddGMAK0f2MqOYKx7GTRm839KdO4qg/WbxymWX2r3SAzNJaJd58qei2aucI9a4eMxO5hNN/j Rc9nNQc2Sq9JNCUqQ4fBKjfZ1EabUm/pVxra+jTljf03eM2hxwt/GsHwC0LnvGMPSDCjUNDZLcCN BO6d9PqPW2U0nRnk/dNgINZvHKZTfZvdpDC0CiXnLle8l8C5LTjdJ9AtXVdo/k2OZi4+nP9sXnu8 RF1qtqns6KbhI9iRPaItNofZZFVI1CX57fGH856MYi6hUJF1ybHHJJhRYJNDON1vD/8eTtPXYgXP aFVM3X6s3zhMm/qOQbvW1N0gvZYs+EsseymyNqC7mjLRusSCPfy1xR1bFYZGm2OcVcEsNm2ftiK3 NXgf/9EwGjJVAHtMghkFtrOhbT6+hwsezW+P7dWUWex651c1wYT1G4dpU99i14mVPGbDv5My/Tak kNFNjJ1veCaATWZbOLem1PxWpq8DEZfzlY2RHGabtkuRf63qX5sz7kNanwj7PUEgOsgnjO5ztvT1 8u79SmO784uaYML6jcP0qA8iCpmusbB9+7GCV8Atwf3s3dB+ArzfkALKTdKxwseLxPE6S4+LQ8PB r2nN3blt8aAujhyHUN8TwKAf5JLxnNUpwn+0yhggA53KCB+s3zhMg/p2pPeqt7Lr6MWyX21m3wZr MO4JoMEH9m0yKS5j8bXq91oGqGa7xsUHh+y4aNcIJWfOl70Xy1oGC1/s8QlmGvDYgfoh6f4Hcp/N ag7qUReZba6+RGzC+o3DVNVHlgq0KtrlGderP0jk3kmBlU53TS2H6idm3kKv/7hXXeF6Gxlcvrx1 gEat+XQHbzVsGHXP50rgBKzyxrCWnyh6uVC0bUBXZ5nsHhZYv3GYqvogaO7TlPOaQ3ZnPxjiriad EUbUZzb+XWZodP15QfU7FTxu03/25z0AS15CfU8RhJa6cexbL5b9WthzQWlondwqbli/cZiS+iDE VxrbSsS7jha8EMlY6v4l0wj15wZB6DqelHSfBM4ttNp/tcmYBovM+Z25kLB+4zAl9S12fbuCdany nXD6isA0pH/UzfZMUX1QPaDV/X1XzhoYp7n54glGgCNt0azTdy//7kJRvFzfNIlRzVi/cZi8+jaH qV9bndsWtZ13x/pkH7e1Zo4Gqr+F459a86tOJd+K7HPv0vOC1dza3vOXKn65OWMFbGbGHp/AbcDq 1vpkZPeKq5V/quu9qjP3Ob+28RLWbxwmr77W3F3ZffBMyWuhNF9wxR4JGALRmf8xLPK50h9XdR8y WAZcrOmiax72FXfsPJz/QijNh2jc9AZgaw/4cxfvYWbdN2IF38WMbCRh/cZhcuo77A5LpzI7WfDH GBZcdMUzAQPc6hW4uyv7XkbdJwM6AdojOM7zAg8UdujS6v6zNXMtbJLCHpzAIwQiAxx8jxb8pES8 2zzBzXqxfuMwGfVBlqkytpeKt4HaLZAGhBzul3404NsD9h8puF8gOa4xicfN+EGU368T8FujjhQ8 EMlEqijYYxJ4CrhtYwL3zmThX7qUeaj94+RlIwnrNw4TVh98hUarvEF69bvKt+M5y0F8FoCssutJ 4GChWLb/iaLHS8Q7pNoqtFtkjOeF5Pd2nVRbWdSRcKzwoViWP9GZ5W0EohP6wuh+e/kPcpu+kusb XN+qEes3DhNT34GOfunTVHKbAnZlrwmhIRfqcXWgvuDPMDrpbOk7BaKkDkWWwtCqNUv0ln5QAQDo LVK1sVOmbxDJuYWirefL1sWwfCjo+B/PFlkETsC3Cd5LBGPx0YKnQCbr+pBmrN84TEx9m8OiNIoE PWfPlrwVwVjpPcsrwNZJZFAD+9aTRa8x6/9b2rm3XnqldYDaJqO1ymhN/anV3afy22KoNf88UfRa Auf2oDQy4b3Xgo7tIcexl4FMtkuZb7KqnV0cK2H9xmFi6pusSrGCx6z7TxJ3TWDawk2eDnVGg7SO ocOHwmg+idxbjhY+da3611ThX2g1H6UJP7pa9eH5sjd2Za+IZiFzQ4fye8xBCLwE8CrRVTsXnCh6 saRjt1zX6OziWAnrNw4TU19lEJWLj5woeDmc7u+dU5w2we3N0slRTL8tGUu3ZCyLz1i2BWVzxhJQ Gw5E56QTrZleDox5gqjkWPbiNOEnIMN1dnGshPUbhwmoj2x6pSrIaAiI56zamOru4TouQhleawSF PJrgdHLQyGIkmH9I4G0g/bvIWn3k44U/reg6BGpuYzZdjE5Yv3FwVX27w6owNIMrOFf68zC6zwZP 9N26DuwYd2Loe8D8MoF3QkHVB6Ztz7qTUf9PkYI77nhmrN84uKQ+2iaob5OxqMLPtmWuJhpGCNwA zL+AaVFM0omiF4pE21TGdvypSFi/cXBNfYfNYJVVdh05XvhqMNqWgr1QAoIZAviWwLk3RfCPbmUh /gRUrN84jK8+muUjS+twGoJ28h6DnW3Y6yMgmCECkKae5ccL36ztPW+w9IOM2NnR4YT1G4fx1QdR vs4sKe88eK70p3HspXDEDvb6vAFYPkKQpp6bgDYdOP/bCQErD/hnmWmmfhezBbTJzncH735m/b/F yCrNipvVd7F+4zC++qCI6dcJ0mr+BmoboWj3rddG+dDFIfXR0mlspuYN7D5D/MMe2Z0M38WYeO07 mgTwNqOZS44UPFPdfUJlFNtvkvFj/cZhHPXB52WwyFpltONFT0UwFm3ySu9ho00IDVmaIYq5JJq1 HJ8o5rIIxuKQdB/sofAZfaJIcCKm85HdCnNZJGNpON0nlIa226JTPTaiO3cgKwOg6/vOjUat4WYV chx7eU5rRJ+28mYRP9ZvHMZR32Y3y/T1RR2Ju3KWB6Gz+LBX5nHgO45kkndmLzpW+MTpkpdOl7yM w4min+zPfSyOvTiMPjH74YmimD67sheBvGDcE80op4pfOpL/3F7+bVuzVm7OWAG++eD0xZtS/QNS Fgak+AWk+I4UgEPfAOZ2ZhHIh42Mz/VPrv6ouT9NZ+kd01is3ziMo77eIm2RUam1HyVwloHPLtAr o3yYz4F6yNWqn2e3UErEOyu6DuBQJEpi1H2xj/9QNGtRMPpYscccE7Se45OUueqG4Dc5raGl4l3Y g7uN8s59xR07eM0UdsPX1Nr/vVr11/Nlvz1asG4//5Xd2U9tz1odxVwQRkdKgw0pyOimTbN5i+Ig NOMPTl9wvOCl4o6dAzrhmGvsYf3GYRz1B3S1+e0xB/LuiWAsgEEk9rI8TgAS+JK3Zt6R1RLQLmeC monc0KgwNMv1DVgUhiaJuqS88/DJolfj2MuCJ6J+ADJcz3939iP8tgiRIkOmqwVHw57CDSiQG2wa 0Nf2act7VAViRXabLKOpn1rTe7Ws83heWyKr4evLFb85nPdMIuceEBeF0XxDRrWUT6Wq4ynQ4I28 g7eSWvMJsubSWJuyYP3GAU99EOh3KLgpwr9EMZETI+Um5oK8AXSxN58dvNWFHfEgPLPYtCBLsDvM NofRanfG5jDrzL1N0rSzJe+AOCF4wuov3sd/tqxzLzDPateDo2FP4QbgDaI/Gyx2rdmmNlmVoFam s0hVxg6pVgBenFByNrcljlH7zbWqj86WrtvLf2Jzhn8YDakSgHJgkxuXS5oukLCWQTpR9Eppx161 Uezs6zSqb7EbanpPnyh+Gc1WvbesHKV+osLQgt/hB5LBIm8ZYJ4tWTdp9cu79o/bs+ipBDIsZEFp m1Jj6urX1oIiTiTnCCRnMhoo58te3ct/aDP77nDacthYN1ITwN6sFwKuE7yC7Zn3ZjSs71VXYBv4 sX7jgKO+Q20U5Ykid/Hv++oGfOvOl+IlQPW38+4pEMXK9LUgs3e+lR8mvbm/sW8KuX7OM6A6AQKq McNN70kjb9bqMOktfRJVWX3fd7ltm1OF/zhd/NOd2YtDaMhYLFgCYG/W24BtyuuTkd1DrlX9qnWA il2kDes3DjdT32GzG9vlrBThH7ZwFgwtH+uyIm7GQ+qPv5q51yQHyCBtdpPRKteYOqU6Qb30GoiY d+fcEsGAMfTsqART0JaGCIbviaLnCzu2gBqdU8GL9RuHsdVHBu1YpIWihKMFz4QzhnpPvPa5eEj9 ptmj/lACrxW4AqoHWlMPiIKKOhJThZ8cyn8S5KPfJiN4ZwveaMAVhqSTd2bfTav/a6eKb/3h+oRY v3EYW33wgOT6xjThXxI4q2A46Lof7odQf6LJ7rCCarHS0CqScwtEmy9VvLuT90gUcyF8Gq4/EPcT iHaiRzH9T5e8Ui+9YrZpfnBfGL9xGFt98DF1KnLPlrwSSiN/m+J8em/DQ+o3jnsi70/g61UaWhql 17JbAs+UPJ/AvS0kfSGs+HpnIQ+ubQO63tnO7IdLxTv0lv7R4T7WbxzGVN9htqrrei8czv9xINUH VCywV+BVeE5913N9x5SZwQRyOlCIlXce+K7ydzt4a8LpSB+O14a4AWjVPJ6zOqvpa6fGBqzfOIyh vgVdoSmnJXwv/2EKFWkEwJ7eq/CQ+q628NiRHezMVrtpKtgclpsNV5yOhLSHqoztjdLrzLr/Hsh9 Moq5ICDFrRseuw4cqhTDvuWa4N3mgTQdkvEPPRms3zg4qw+OAgqRFll6as0ft2bdQaEi9489vVfh teojIbVNpTKJ+rWCPk3lVJBqqmW6ep25x2iVmaxyi00z7iJzE002u0lr6m6TsXktoaeLX4xkLPbO ft8gdNhsBMPvUP5qfmuEVCsA3y28BazfOIyhvtrUWdl95HjRCzGspbDgw57eq/Ba9c027YC+rrb3 UlHHtvz2zVOhUJRQ3rm3of9Kqyy9TcboVPKk2iqFoUVlaFcZOjSmboNlwGxT29AtU52vw+XkcNhA xtelystviz1R9GI8Z6jny6vyfmRgAerk5gz/G9V/FCt5IwM5sX7jgFXfLjc057XFJXDWBKf7edtt j4nXqq+3DIBMlF73xbnSN44XPn+s8Pnjk+VU8YsXyt9KFn5IrfmUWvMPZv1/s1uiCkS7SjoOlnce q5FcbJXRe9SFKqPIaFXa7EZQJgCPJ/EZgH9ismklqvICUdzF8p9ty7oFrrHnVRogHRFIceR7suiJ loFki10HLx7rNw7O6tsdlj5NFavhmxDaEm+ekDUar1Vfa+qp6bl0uvjNBM4tYXSfkHRSKH3yhNPJ 0Uw/SCxr2Rb2PfEZD+7Ievpw3ksXytZRaz/Kag6ukZzrVPLlhka9RWKyKq0OE/4SBjdLtkEbKFIq ug5drlgXz13gbR1eFHREw9fJpJ05JKHksMmqgJeN9RsHZ/VBoQmHrAWmLVp/w0sH6DvhIfXHb+EB obOw5/zpoteiGMtguwQyt2uygHexIZk8RIrPhpQFG5Bx+QtD0hfFspYmcW/fxXv0XMm6G1V/ZdV/ AwKkRulV8DScWr5dTyATlOkbCkU7jha8GIoOevMe+6H6X90gJXBJhe3xKoNo6JoxfuPwA/VBKak2 dtT2nr1U8Q6FuhC8KiLXdzrRhLq00Fz/wunCV2NYy5C+mJvPJ3QRWO/Egi6w5Qu+gUj6qmjmXYnc +w/lPXND8KfC9rgm6Y0+TYXWLLEhff4Ti3/AZ9OpzOM1hx3OfyqS4R/oTVXeTeh4nnguidP4dY+6 yOZAwn2s3zj8QH1QXejVlIFK1dGCZyhUpJjznlvFwUPquxLwSGp6LgL1Y9nL4Fh57DGnDlLtG/4q NqI7MG9CdmfwS8q863Dejy+V/4bbtKmu76LC0Gqd4E4NaK1X2qHIzGoO3Mt/KJzhH+Q1XV1B6BYs cRk+yYI/NfZfBdc5OBX1zTZVq4xBq/vfHby7g6jI0oJecp/4eEh9V3J9d6jvxMiXAGOkEBoynPta 1W9KxDs6lTlac89IU6ArCR3NJe9UZlNrP93OWxuc7rfJO6yANd1Ihu/pkhdLxFvlhqbBqahvsEir e85eKH8XhFAUr/m+x8VD6o8/kMEj6kMo6ERqEBLA3akiGKSkLJ/vKtfV9p7TmLrQPgFXgx9kyz2b pmWAerHsL1GMuzago9w8PscFqg8qIbv5t3KavuzVlA9ORX2QJZSKDx4r+Ck4IvZkXguh/phQhib1 IYp8m4xcfDRryYXydaXibRJNqdk+zvqVoxMa+UjKOg+cKHo9nO47suID9qTuhIIWbls4vinCP4Ko bHAq6iv0rblt2/fmvIC8Y8yZvBYPqe+lAQ8WqAiMf6JZqw7mPUmr+5tYkWmw9LveJWx3WMAHk9Ma eSj/KXgoT93OCOCRImvw00kXy99vGUhHLhLjNw7fq2932KSaam5T9Pasp0FB6fEbcx0Pqe8t1VzX CUAXLgZfAqjLcRrXi+RsnVni+jRLo1XRIqOlCP8WTl8CHniQp0Ni8EjXo9HXyeK36/ou2dBODKzi N+N79UH1v0uVy6gLSOQ+Ao84WzJ+Qn0XCUKbw4H9Ien+e/kPcpo2tMtZOksvdpLrmMkx6JDpGwtF IC54Kpy+CLYpYc/iNqD64I6O5P+0svuwwToAO7Cxlo8Joj74bfC5mGyKVll6qvCL+IwH13t6P9AJ Qag/IWDoH0Ql7+U/wG78GtgPXr2LtV6TVdmpzGE1/Hdb5h3gmQd4tMcTqg++5IO5zxWLtijRFQkm rr7DpjP3CHpOXSr/IJa1elZ04o5AqD8h4JWgr9hvX+5jGY1fdyi4LtZ6UU966/suH8xbE4QuboU9 vtsYUX9PzmO85o3dyiKr3TRh9eGmKQWiuJNFb8Qwb9tEqD8Ws7SaOyZB6FT0SGSDzpdzWzdLNQLL TRaydEogMJZqK69Uvh/LXhno0TsCjzQgBXkp23n30uo+bumnWmzI/tJYy8dkRH3LgL6O17LhcP5T UYylhPpjMpfUD0avB7CZffv50veru46pjKJx72gQHe2it/Tnt8cezn80kjl0EOzB3QNcdDop89Yb wl/W911ClyeZoPo2h6VfV5PR+OX+3LURdF9C/TGZGwHPaNB6qs/WzNvThH9slzORjRtcCPqBLWj/ 7u+SMpH9FpDJXJgjuwe42HoCd+mVqtdqe8+ZJ6O+3SxRldPqP97DvzuCQag/NnNP/SC0yT+UBmIG v4L2uAFdjc0+zk3BBIQp79p7KP/H3qD+5gzSubLHKroPm6zqSahv6lIUXCp/I5G7EKjv2UarieIh 9V0ZtOzt6gcP2w9e+qXyd6u7j6Of9Pgt/cCZpv7r58veD0aXhfKU+rCBNZpFOlzwQFbzFoNFOTn1 88+XvRLP8SXUvxkY9cc50WxRHx1NTd6WdRe97vN2Bdti1zvfyVipS8lPr/0onjt0EI/YD9WPYpIO 5a/lNMbAvYawlo+Js/qbM8hhdC/dDvpmeEj9WV/NhcAL24QG/SeKXi3vOggHAI+b5MhEluhjhQ9E MHw8NaQnEJ1CEMkg7899cJLqW+2mDlne6ZJXYljIhjkeuY1J4yH150KsD6EMr+S6lXsvu+GbPm2V K0M7DZaB1oG09JqPY9kLNqSQ0Y/H3SClDZUUTvfZyXuIVR+tn4T6FpupTsLfn/tyGB2p9GDP4c0Q 6k+REfVB0Hyp4o3avgsmm3Lc0Q02ZHVKkPHHJ2WSA9DKrqduEGTWCZwf3aiK0Jknq/7u7Jdn0fiF EQj1pwhUfyO6iPHRgqdz2yNkoCYzflOPQ2fuFUjO7s5eszHVz4PqU5Deiampv4v3sqeufioQ6k8d OLA5OJ28NWtlivD9blWBxTZ+ZddkVTb1U4/kPRuc7u+pcD8Yvfg4FqG++9SfI9XcEZBJLamkcAbp eNHjzf0pZqva+X4wyWLTdCgyL5W/G8NaTqEiW9ZhD+sGCPUJ9adKQAoS9uzgPVDRdcBokTvfDyZZ 7XqJuphZ/8/tWbeG0gj13Y6H1J9TAQ8kAN1mdAtndU4bBcTxzveDScioR30jvy18f+7tEQy0qdET 7TyE+oT6UwXOPIxj306v+1u/tupmm5KPJKC+ytgOiojTJS/CtYYI9d2Kh9SfgwEPcBeE+zGsFVeq 32qVpestAw7c1n2gvtbUXd93+VL5L+PYtxHquxsPqT9HBjKMBqofxVx8tvzpGslptVFsH8Rr3Xc4 7HpLf6uMeb3qf7Zk3L3JQ1MWCfXdrP4czfWRdZ38ThSvqejaN+4mxMAco1XdqchLE/5vfMYaZJES Qn134iH152CsH4S27ofTSQfz/QpE0QO6Wnz1B5H2TZ1EU5Ze+59E7v2b0C8He9iZhlCfUH+qQPVD aaSd2X6Zzd/2acrx1UdzfRWR63sMQv3pAqofkk5O4PrTaj/rVhXax1ug02TTdKuKqDVfxHPuI9R3 N4T60wVUn0Ilx7D8U4Qfdyr5496j1W4YQKa2BiZxHyTUdzceUn8OVnOH1SdFMv1ShX8TK7PHbdq3 OcxqY0d++5YdvMcJ9d2Nh9Sfg42bQejyCqE0chx7Mb3+n10qvmvqi/itUduzHiHUdzceUn/O5vqg mrs1yy+j8T8SdTH+YvwOZM85TbeymFb7ZQIR67sfD6k/B2N92K4fRiftzfXLawvv1wrwq7mwhUcs 56cKPovPuHc2q59NqI/HnM/1YW9uBMP3SOGqss6dcn3juI2bJpu6S1mQJvzcs42bU52qsjfnFexx vR8PqT8HY32ofiRz0anSRwQ9x1SG9nEX4DfbtN3qYmrNlx5s3AxJJyVw1qYKIiev/pH81yIZPsTc 3JsxT9SPZi09X/GTut7LGpPEgTt8Dfxfg0XRNpCRKvinBwOecLrP7uyHp7Qiw9mSn8ayycSKDDdj zgc8Aejq+7Hs22h1f+3TlI3sQn6zhOw2axJXdx+/WP7zOPatgW4fvhaErsgQzSIfyHtgkuqPrMOz JYMcTqzDcxPmfDUX7mudyF2T1x6lMXU5cIdtDqItmzJ9fW5r1JGCh6KYCwPdPmgZOSOi/pSXoLpU /koil1h97abMefU3Ik+SvCv74aruo0aLwvl+MAk8Aam2KqPhP3v5q8I9MUtrRP3D+Q/wWjYbJ7vw YMG16je28fwJ9W/GnFc/EBm2ueBIwTMNfd+ZrCrn+8EkG7LHeAm99m+7sleE0YdExB525ghE+55j 2T4nih4r6tgGrnkS6hMrLY/P3FY/CNUogbvsWvU7HfJMi22cQH8QHbEsVvAulr8Ty15C8cRC+7B2 kcBd/l3V65Xdh82TWWkZXV+f2fjZ3tx7ifX1b8ZcreYi15aGbi9H8zmY93h2C8XF1cbRdXjSDuY9 QaF6Zh0eOC8skbviSvWbQskps00zYfXhripZxK4quMxh9QPRhQdjWCsuV/yuvu+KwTJgH2/hQaCN 1iyp6jm+nbdyQ4oP3JYde/AZBa6vvzXr9pSa3zZJr4NSaBLqW5XG1mLx1tMl70Qzbwe3QcGcxmvx kPpzJ+CB6oNcf1vmA5zGwH6dEO3ExWvRH0SGKxv7NJXZLWFbOD4b4AYT7r1BCtokBezflb2W3fh5 hzzLajdMWH2Hw2awSOull65U/jWGuZrYPHRM5qz6Q6sOko4WvFLWedhoHX/xqUHkMfbV9313teoP UcwFgWkeWH+Kgu6gCD65A7nP5LVF9WmqQJV14uoj++aq2mSMNOGXxL65N+OH6s+RXVWg9yDWT+CQ 0mr+3CZn2OzjPECYBnS1+aLoI0WPhNGRqMP9dwfVB4XVgdwXiju2a02dIHiZmPoQUNPtQRaRC0rk Pkrslj4mGPXHOdGsUD8I3VciJN3nWOHLRaKdA7o6/AVIRpJIkZEi/GhzxtIgtEsVe+SZBqoPLv5Y 4WuCnhNmmxpcOVbxm/G9+g5kG/iGrObN27OeXn8DOaJH7mcSeEj9uVDNHQ51/JK4dzHrvxHJs4xo h6jznWASqAwIe0+dLH49iOqDqII5shuAsT64hTMlP2+UXgdZPtZvHL5XH9yP2tSRL9q9j/8i2qtH qO/M3Iv10U6oBZvZd5wve7e294LaKB53R4lBtFEE/GZuW+junIdhtO0Z9Yc2wCN9V/lbkZwDrgzr Nw4/UF9n7invOnay6E3YKU2ojz3RHFMfWBtOX3E47+W8ts0gdh93OuIguuKa2aZp7k+9LvjVFs6K b5ORNhb3qz9SNU/k+qXXftSjKhycivpGq6yh79r16t8ncJHjzhb7CfUnBxxvs4O3Nl34hUiWZUS7 Qp3vAZPQ3dJ7+W3Be/kPhdDI0BPswWcaCrobQCiNdCj/gezWTX2aCuTaMH7j8AP1wdcsVvK4Td/u 5a8JovrOlnCfUH+iIN6gQ/OTuKtvVH9U33dVb+4bd1bK4NC0LFWnMue64L0Y9i3oA/FAlh88fAuR DN9zZW9XdB1UGdsHp6K+zWHu1wqLRduOFz1Pofp5pGt6EnhI/dlazYVXgnpDOlf6TkXXYZWxzZUt EwfROVl92soCUdyh/AeD0xduSHE+uHuA0Q6o48Zl+FBrPmmTMUxW5eBU1AfftMbUXSu5eKH8/SCq P7gxj5RlE4VQ33WgNGjtkHw4/+HctohxVxccSY5Bu9rYIZCcPV+2Lo69PDCN7KkBL+AuQC0F1LDj uaTs1uDh7ucpqD+IjMXTihU5NwSfBqYtRpo4PXRvE8JD6s++gIcyvFNiCG3Bvtzbs1tCulX5Ztv4 g5Nhstj0Xco8dsO3cazbQTzs2aogKLW+ukFKyCSVde0d2eMa6zcOzuqDL7tfV8tp3BBGXwqbOLFn 9TYI9ccFSg8He0UwSPvz7s5s+XZAL7Da9a7EOTAp9W2l4r0nil7ZlEqGfUnYE7kH8MmBd/F1Mmln Dqleega9CyRh/cYBq75DYWwtFCXtyXkkgr4oyBODsCeKh9SfNQEPDHJgzW1zBul0yTP5os1yQ5PF rnMMv/fxksNolQklFy9V/D6WvXyjRzeIpgw5SY5kLjpf9pN2OW2kTRbrNw5jqA/CfaHk9IWyNxI4 t1Co5I1eH/N4SP1ZMJABNoNATdG520/cEPyurHObVFvtSjsmTA6HDVQixUoeteb/tmU9AHND99/L CLCuEkYjb8tawmz4XKIpHsmDsH7jMIb6Bqu8Q8Fl1v9zV/YaCtXnWw/V4l3HQ+p7b64PzwUVAZXR UNqSRO49J4ufzm4Nah5IVRpara4NUBtEA2Dgfa+mlN8WeTDv+TDaYg/GORBYgkUwFh4teKC864By qHkKSVi/cXBWfxCZcGlSGdvKOncfynsiiOrzTbLzub0ND6nvvbF+ENoA8i0y/HZBHHv5wbynUwSf loh39WhKXZlxOyo5QFA0oKspE+8+VfwyCHXgF4U9ozuB5Vgc+/YU4Yddqnyj7fueOKzfOIyhPnLD Nl2bnHm29IVQOolQf/SJvE39oKGs/XtAkBNCI4EXF0Yn7+Dde7ni1wVtCWJ5js4isSAzOVwM7pFk d1gUhhaB5NR3lb+IZa8IoiJ9t9hrcDNwxZSkzPv5baEgOB/dE4f1G4cx1Uf6tvq0ldcFf4hhrQSZ x0y8s2lkdqg/rfklrOrBPBj2y0LAX6OYpD38uy+Wr6PVfV4o2tYgvQ4ie6NVCTx2Pb6HyWCRNfQl X638cHPGKgrVN8hDHbdOIEOGqD77+E9Udh8yIj1Z398U1m8cxlYf3QpYlNm8YXfOgxR0VKrrfrgf L1a/R9hz7kj+c+H0xSCjArUm2DYyOQLQpdEAAUPr+5HD6L5A9GgWKP0XJ2Wu3sV78mDeaxfK32c1 fFHZdahTyZPrG3XmXrQlZ2LSA5/0loF2eQaj/qvtWfdvRL8rD7bij4B8fsjqI8vOlb7d3J/mtGwE 1m8cxlbf4bAbrfKq7oPnyl6NZiEzjmFJir0Ub8BD6rtWzZVcOFH0kyjmEphJU9A66CShkjaBbB49 TiTDPynztj059x3OX3ui6NEL5T+j1vyd1xxZ3HGotvdKhwJI3zyRtsvvkwNdnsNoVYCIl9XwzX7+ k6E0X9ivT8E8EPcTgPTHkXfnrGXUf4Es///DZSOwfuMwtvqD6Mo8YgWPXv9hUtYCL5+54iH1x5+g aDAPtMvYrIZ/nSx+/GD+PdPFofzVZ0qfSan5Havhs+zmgCLRlhrJ6U5ltsrYbrTKgPEgXp14Nj+U rHYTCKBFikxmw+c7ePdR0Gol9lF4BGDg+mRSON33dPHrFV2H1EaR05A7rN843Ez9QbTI6ysWJ+zL fQCov9E7yrsx8ZD64wc8diT7lMn19d3qArGKP12Ao/VqSqXaSnBkpaFZYxIbLP3IOhwgv0beo8P1 DlqnBD4YEOjW9J65Xv2rLRm3UtDRu25eS/BmwMoSumIKKUXwR5AvW+x6py8c6zcOOOojb66x/+q5 snWwLkWoP1H1B9EJTVa70WzTmm2a6cJi0wLRwYsHR7bZjXaHGZ2OPcYbnEhymKzKblV+kTjxcuW7 cexVAam+4H6RJdkwz8EjQPVBFgzKosxmikxfD8Jyp3vA+o0Dnvog9agLWQ3/l5i5HFSqYA0De00e x0Pqjx/rz4oEvhnwIakMHa0yGqfpq2OFz8dlrAKV2o1pSL3CS944BX1N4DuMZJLOlrxV2XVMa+5x vpPpVV9laKvsPnC27PlI5sJNHpqPMy4eUn/8gQxenhxooWSyKqTaqqruI9TaT/fl3hdGRxqRwIsO oSG7lWAfgkeAzbgUKnlXzq3shv8TyTljDjjF+o3DOOqbbepuVS6n6ZsE7opNqV46nsdz6s/iXN+B 9NQadBZJlyqvUBR/quSZLRlLQ9KRrRVcfyBuIwidjhhC8ztf9lZV91GFvmnMrR2xfuMwjvrgASGN 05LTu3NWBqHd49jL8jgeUt+VWN9LEwhyrHYdiOxLO/ckCz7ax380nO4XREWmnnhnwQ5z/SjmovSa zzrkmeicrDGq8li/cRhH/UF0wm6XKvdi+Rux7OUUrwn+RkOo73oCb1NlEElUpS0DaeyGb48VvrIl 487g9KHR6d75fqH34XT/PTkP5rdt6dcKb7YKNNZvHMZXH5wGVOmymgMP5D0VwVjshX1bhPo4CQb0 FrvOYJGpDeIuJb+q61hGfcDlit/uyXk0irk0EJ3k6iU9VmOyERl0TU7g3H6p4rf10qsgDMG27cCE 9RuH8dUHD85g6W+QXr1a9UE8524vLBN/qH4dof5IQmqxNo3aJO7VgGyeUS4+wWkIulj2i528H4XR fSloq90I2Pv1EtDJ7/77+E/z2+L6tFUWm9b5PocT1m8cxld/EG3glxkas5ojd+c8Feh97Tyj1I+T GxrGrACNTnrzQJOUeq503eTV79ylNLaMeyI3JxDBA9dtdjMoqK12g9mm1Zp7JOrSGsmF7Nbw69Uf H8x7NYm7Npq5LHh4jWLX792DgEIpnH7bmZLftcuYRqscZ304rN84uKQ+eKZGq6Km98zFijdj2V6q /g7e6qKOJI2pc8wK0OhksqrECt53lb/YwlkZPHH19/Ofq+45qjWPs6esm5PDYTXbFGpTR5+6UizP BqF8Vc+xwo4tnKb/XKn85T7+Y9GsJYFpCzelDi0IjoT1mBv0QmBf8k7eQ4y69VKd4GZRPkxYv3Fw Sf1BZEiTuVOZm9W84VD+IyHD23dhL9QjDOX6WffktUX3aSsMFinIG3BQGdsbpcnnS96edK5f2rm9 XyfQj3eimQPcI8jRIUpDm1Qj6FTyG/uvlXXuy26hpNd8er7s/T38p7ZnPZzIXRPHvhVU0kJoQ6Oa Z4v0sBsLXHNi5vIrlb+o7j6ps0hwsvzBmVEfqS1pjN31fZeuV/85irEkIMUDWwncDPSNkuM5K5KF vynq2CKQHKvpPX0zanvPVnYfzGxafyj3RzEs/2C0hxx7zDFBB+76JWWuTq35a7E4SSA5jj3+TAOu v7b3TFXPwWJxQr4oEpDZvJ5R98+0mg+vVf/ifNmrRwue3JW9Jpa9IhDdKAUZbzw8Dme2SA+hoN4j y+fnPcxvo/RpKtBaHF5Ji/UbB1fVH0Qj/n5tNb81dnvW2k1p6DIsmMv1CEFoL0wk03dP7u0ni547 W/raubLXb8b5srfALxzOfzSeQ45gIH2W2APeDBgnRDL9dufcd7LoBfwTzRAXyt8+X/bmyeIX9uc9 sCP7DkA8d1EMmxQ7TCTDJ4Tmg+SXaNPNRjSn9558ykVglg9rI+fL1tX3XTTbNM5GYhLWbxwmoD5I OktfvfTKxfJ1MazFQVRvyfhHGihC6S4zEeOxOB/N7VDQdo//3vier24gNVcI+F/eM9J4cgSiI9VA Yb4ty5/T9HWvuszZxbES1m8cJqa+xa7r05bntcUeyH08jL7YS9QfAfkG0MJ9fKZ25c5HczuwnQ1+ 8xDYGzUC9ppnFyDUAUUWKGCvVP2itu+8xtTl7OJYCes3DhNT3zFo01v62mTMFOGHWzLugE8ce92e Ar51+AE4qTBCENo1GDS1TPH7E2GO7waGzou5qrkErKJsy1pS3LF1QFfn4uopWL9xmJj6g0jnrlFp aCnt3HG88KfRTGR1iinmoNMO9AP730f+73R9sfgnmjk8dV73AF8Q+CGes+JS+ZtiJc/1BVSwfuMw YfUdg3Z0OGc+u/6bPdmPBKeTA7xyTBvBLAVG+bHsxWdKXigR79aaf7DcCH7C+o3DhNUfHLJfVdt7 7nzZz8PpfuhSR843QEAwCZCpwGios5P3IKfpW5kLffOjE9ZvHCaj/iBqv0RVyqr/envWPXAFGMJ+ gilCGV5PM4ZFulD+Zm3vBavDNKEuc6zfOExS/UFkfaKBRumNG9UfRLOGBoQQ9hNMBRDiw21ajhb8 OK89tl8nmJD3g25TH12mqr28a9+h/LUBqb6E+gRTAWb5ASnkOPZKWu2XIjnXNNYURPyE9RuHyas/ iK5P2KMupNV+GstGFq6YrpYTgvnG0KxzKimcvuBYwYsVnceQHXwnmOUPulN9ZGCPuQfEZOfKXo9h IYNGvG1QJ8GsIAgddhFK89nDX5nZvKlbVWBxYdgCNmH9xmFK6g+iGb/a2FHZffBo4WMR6EbT2Bsj IMABeg/MiefclVrzjw5FlsEim9yyQli/cZiq+iDrt9oN/dpqTuPXyB7C6cgCnUhnKuYOCQjGZNj7 Oy6V/1ooOQ/iCBd3dMQmrN84TF19pKETFE+tA/Q04WdJ3DXesyovgfeDZPmppCjm0tPFb5WK9ygM U5r7hvUbh2lQHya9RSqUXLhY9vtoJrKj6pwfZEIwdaD34Ie9OY9kNiEj8idRtR2dsH7jMG3q2xym AWSn9R3HC14KSV+4aZbM+yTwFEHocPwNKeTETL9kwZ8a+q4aLP3OVk0wYf3GYdrUH0T3l+xUZnOb ghI5a4D9s3GGBIF7gFXbICo5hrX4u8p3BZKTCkOrzeWxOjdLWL9xmEb1kWlcWlN38wA1ufqT7ZkP BlP9kSovYT8Bho3ocPwIxrKTRS+WdOyUaoXYFcMnkbB+4zCd6g8O7b7YUdOLBP1x7Lvg7Diiyksw Ggq61znIE3dl35/TGi5Rl5usmql7P+hZ9UGyOsxKY3t+27bjhT+Di3sR9hOMQEGrtuDPRO7K64Lf dKvypiW/hwnrNw7Tr/4gegVSjSCvLe5IwY9hbYYIewiCofdpyIa+cewFV6p+3iD9zorsZzo93g96 g/qDyJZMxl51Oa8lYBsPyfXB3c72idIEUwRmgt8im2EtOFe6TtBzGu21nTbvB71E/cGhJZpzOE3/ 3s5bhAzKI/q55jEUdEp0YBo5grHoQtkvKruOKvTNN1s1dtIJ6zcOM6j+ILLEn7pLxU+v+/3O7LWh NGSVZiLymYfA+B54H8teeQrd/FCub7C5NtN8QgnrNw4zqz4ozsw2XbucTa//fE/Oo6E0f6LKO9+A +f2m1AUxrFtPF79R1rlfpq+32vXOrkxHwvqNw8yqDxM4uEjOYdZ/sSdnbXA6sisRkffPEyhofA+I Yd56vvRXVd3HJjTNfKIJ6zcO7lAfJKNV3qHIymjYsDVz9YYUH8L++QCMc9YnIz+fLllX3nlYaWhB R2VOZ9V2dML6jYOb1Hc4bHpLb/MANUX4aRJ3TWDaQsL+uQ30PgCZa+u7P/fZnJY4ibrMxZWkJp2w fuPgJvUH0UktKmN7Xd+lVOEnO3mPh9OQ3i7C/jnJSGdOLHv50YKXuU3hIhnPYJE5OzHdCes3Du5T 34FOalEbO1oG0lj1Xx/MfTacvhhuwk5UfOcSML/fmErenLHyYvnPyjsP9KhKgfd23KXxpyVh/cbB ferDBD+AHnUhtzFwb/bjQVSk1gs/AOxDJJh1wHotUD+S4Xe+7Od1fRdMNpVt0Dq9XVc3S1i/cXC3 +oPorC6TVdmpzOG1BB/MfyQghVjIZO4Aghx0nALpcsV7AskprbkL3QfFHd4Per/6g2it12AZECuz slo27c19MJzuD5vAiNB/lhI01FmL/BzLXnC+7I2qnqNKI2zPcV/C+o2DZ9QfROy3g/ivW5XHbw89 XPAsOsaTjE5fIGY2zjKGBymQQmn+2zLvvVr1XlX3CQXSjjn5WbaTS1i/cfCY+jCBXEFpbMtrDz9V 8srmjFUw9Cfy/lnEUGctspv54t05j6YK/97cn2q0yKd9fI4rCes3Dh5WHyatqauy+8S5svejmQs3 pZGJwQ6zBeg9uk8HeR//CW5TULcqf3rHIU8oYf3GwSvUB3k/KB/r+i7T6z8/kPdYNGsx0kBGtPp7 N+jIHOSHRO6Cc2Xv5bUldirzjFbl5FaPmpaE9RsHr1B/EB3frzF1dig42S0hZ0reSeTeHZLugw73 I0J/rwP2WIFXE8FYsjv7oWTBn6p7Tkm11Yj3nohzRhLWbxy8Rf1BtNnHZFX0qAqKRLuvVH6wK/v+ cDpang7vIYV9BwTuBL4F2JgDcqUY1i1H8l9k1n/VIL2mMrbP9CAFVxLWbxy8SH00OdD1fOpqJOfp dZ8dzLsvhrUkON0HBpRE9u9ZoPRBSEsOOZ5z25mSdfzW2E5lttEyYHO4qdMKP2H9xsHb1EeSzWHW mXu71fml4p0nip+PYi7dhGYzsNmYwFMEortchaSTtvP8qDV/q+29rNC3zsSMk0knrN84eKP6IP8A FV+zTa3QN1Z1H7tS+eGenDVRTGSK49fE9i1uB3bQAkLSfRO4q44VvsBu+E+rjK4xddnsE9vwZ6YT 1m8cvFF9mOBoH6WhtWWAkdW86XjR08B+ZB9wNPuHdQDseyKYLoKGN+gNROdVB6f77slZmyz4sLRz b5cqT2+Rurmn1pWE9RsH71UfTTD714Dgp1C0+buK9/flPBnLXkJBN13aSGxaOpPA8AZkNKE0v6TM u04W/YzTuL5BekVpaENb7r1RGKzfOHi5+kPJYtOpjSKxPLtIFHeu7MUE7m3B1EVwvOdQ+w/mzRFM DvhIUciU9IWRzJW7cx6m1v65tvc82nwp96oIxylh/cZhdqgPk91h1ZkltX0XWA2fnyp+Ip6LdHut T0ZKAKIGPC0A4wNSSN/cIK2/QYpkLDiY/6Pkmt8UdmwRy3NMNq03Sw8T1m8cZpP6MP4xWGRSbaVA cjK99tPDuc/FsVeE0nyC0N5fYtz/5EB2cUOfHlwaPpS2IJZ1x9nS13PbokQKjsbcbbZq0LHH3p6w fuMwu9QfSiDWVBnb2+WsgvakG4IPD+Q9GYtuYge7GGF5TXwDLvJ9L1UaKYy2eFvmmjMlr9NrvxJI TvVqkNlV3p/ZjySs3zjMSvVh66fJppTp6hv7r/FaQi6U/WpPzhNb2HeF0/2D0sgBaCWYaALCYcR4 QEi6bwxr5bash44VvJ4m/Kysc1e3qgDElla7flZk9iMJ6zcOs1L90QlUvPq11Y3S67ltcdcq/7SP /0g0c1Vg2qKAlOHR/0Q9eBSUkYos0i9LDkxbGEpblshdfbr4dVbDhoquoyI5V6FvnaU+YP3GYdar jyaHzWHUmMXN/anZLWFXK/+4P/fxaOaCMHQIEJz/RSx2GwwDemQPH6R/Cvw1irlgW+YDxwreTqv5 vKr7SJ+mXG/pR3dxmzURjlPC+o3D3FAfCYFsdhMoo/u1grYBVql4f3rtZ4fznt3MXg4qwUPjrtDx J8hYoPkUCDndOCwAQaaQyPW5XL4upyWytve7TmWe0thmsqlndH0oNySs3zjMEfXRBCoAVlADNlrk cn1jm4xe0LaVXvfl+bJfHch7NinzjnD6gk2pZJDnBQzXhrGizDGChtf1/hZt/41hkXbw7j5R9Mr1 6j9zmv5bIzklURdrTF1mm9rmMHlnL9WEEtZvHOaS+t8nu8NssAwM6Bq6VYW1vZezWyOuVf/hcP5T mzPuDKP7h6ST4WhQ2B460iiEVWd2MbqtZvjb9gE3G0b3i2av3J51/6ni59Jr/lYi3tkuZ0m11UB6 i007uyqy+AnrNw5zU32Y4H0ZrHKptrKh73Jhe3SK8C+nSp7bx78ngXtLGB2ZBwx7xGBlAAYDo8Hq 5VX84GqHh9GD24E3BX5hc8bS3Tm3nyx+9Ibgvczmryu697XLWEp9G8jj5/Abd5G5rP5wQgIhs01r sMoUhmYkEGqPvV793v4832gWkjWODIcOQjPL0XhzrYCCDrPBsmlo4A1pWxb5VOmTGU3/FiKBTZnB KjXbVNY5Kj1MWL9xmA/qDyIzwBx28AHY7EajVSE3NHUoOMKe40Wi7RmNG69W/fFY4RM7s8nhDCSz /ObG0BhdgHfWCmAGPxTEJ6PjDpKRLyGeQ96fd9/5sjfShH/nNYeXd+5tHkju1ZRoTJ0Wmw7cPoht ZlH/1CQS1m8c5on6P0g2h8VkVelMvSqDqE9T0dSfXNAew6j/67nSdYfyf7Ir+/Ek7o8SuHdHMm4J o/mHoKMkwDfgBMxiYSUBMi0B0sjRRnLxjZjzghOF0MgRDP849h3xnLu2ZT2wn//smeI3koW/y2rZ IOg5IlZkynT1amOn0SKz2PUzt569tyWs3zjMR/VHJ4fDigwK0ghEcm5t78WKrn15bTGs+q9ThP9z pnjdobxndmXfvwVUjmm3BqevCKYup1CXBVEXBab5UNJ9KFQyYvyoqcMhGJUnylA7LPInUhcPRs7i T6EuBacGFwAuI4pxewLnrt3Za48WvHCl8g9pNX/PbNpU3LG1RnKyZSC1W5WvMopAHu98n/MjYf3G Yb6rDxPsFgDhkMWu1Vl6pTpBc39KRddBfmsove5f31V8cLLoV4dyX9/Pf2Vvzo938h5M5N6SwF0e l7EomuUbxSRFMkgRDBKIl0CE7VRRdpFg9LMJpZHBoQBRLF9wcHCKRO7KHVlr92Q/u4//8sHcn50s /MWZ4t9dq/ofdsN/C0WJ9X2XOxW5Cn2LwToArhxcPzJtag612Ew0Yf3GgVDfKTlgtdhi0+jMPTJ9 XY+6uEOe3TrAqJGcLevcl9cew2784lL5O+fLXzpZ8sjhglV7+KBCSdqaRYphI/rCEGWigGw+jO4T x16wFT3U/rxV4OAXyl/6ruJNRu3fclopJeIdAsnJpv6U1n5WlzK/XydUm0QGa7/VYUTfHXLZzrcy /xLWbxy+V99O2D8qOcADcVisdoPZpjVZ1UarUmvqlusbejWlHQqusOecoOdkZffBYvH23LbNOS0I rPqYNGFUqmBSCKMYdbG85i3wULltiSXivYKeEzU9Z1tltB51gUxfqzKJ9JYBo0VptmnAhSENlN6x DoL3JKzfOPxAffAcCW7G8JegAXUDtbFLbRSDqFqhbx3QNUN61Y3dqoZJA/75yKEAcn0bOAWoqurN UlApt9r1NoeZeEf4YP3G4QfqE+CDfdZuBntJBJOGUJ9gnkKoTzBPIdQnmKcQ6hPMUwj1CeYphPoE 8xRCfYJ5CqE+wTyFUJ9gnkKoTzBPIdQnmKcQ6hPMUwj1CeYphPoE8xRCfYJ5CqE+wTyFUJ9gnkKo TzBPIdQnmKcQ6hPMUwj1CeYphPoE8xRCfYJ5yv8DxQligkvgzWAAAAAASUVORK5CYII=CgMxLjAyCWguMzBqMHpsbDIIaC5namRneHM4AHIhMVl2WU1qaVh4QUZBTmdsdjlnQzdwTEtQajl1UXllX2h2Rod152JournalArticle{AE3C7C5F-977E-434B-A6D7-A404CB1BC7D4}Analizando la V de Aiken Usando el Método Score con Hojas de Cálculo.20151-7Rodríguez CordónJosé https://www.researchgate.net/publication/27755605311Rob18JournalArticle{CD9510FD-48A5-41D9-9ADC-E359613925C2}Índice de validez de contenido: Coeficiente V de AikenPueblo continente2018193-197 Robles PastorFlorBlanca 29112Roc24JournalArticle{67774F69-3788-431F-80C6-B7766776FF0B}Alpha de Cronbach y su intervalo de confianzaNutrición Hospitalaria2024270-27141110.20960/nh.04961Roco Videla Ángel Vladimir FloresSergio OlguinMariela BarrazaMaureira CarsaladeNelson 13Cay17JournalArticle{9C95609D-FD14-40E9-B3D3-3CF218F99018}Confidence Intervals for Cronbach's alpha coefficient: contributions to pediatric researchActa Pedíadrica de México2017291-292Caycho RodríguezTomás 38410.18233/APM38No4pp291-294144014Cas15JournalArticle{217419A5-E3C1-4658-87A1-606026812573}Estimadores de consistencia interna en las investigaciones en salud: el uso del coeficiente alfaRevista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica2015129-138Cascaes da SilvaFranciele GonçalvesElizandra Valdivia ArancibiaAngélica Beatriz Graziele BentoGisele da Silva CastroLuis Thiago Soleman HernandezStephany Salma da SilvaRudney 321http://www.scielo.org.pe/scielo.php?pid=S1726-46342015000100019&script=sci_abstract15Tor222JournalArticle{3F174DF6-3048-496C-98D2-F77A24E4391A}Análisis Empírico del Coeficiente Alfa de Cronbach según Opciones de Respuesta, Muestra y Observaciones AtípicasRevista Iberoamericana de Diagnostico y Evaluacion Psicologica202217-30ToroRonald Peña SarmientoMartha AvendañoLucíaBertha Mejía VélezSusana 26310.21865/RIDEP63.2.0216Led22JournalArticle{BD4A5A21-59DD-4E3A-A653-8F96F0618F72}Análisis de consistencia interna mediante Alfa de Cronbach: un programa basado en gráficos dinámicosRevista Psico-USF2022143-152LedesmaRubén Molina IbañezGabriel Valero MoraPedro 72https://www.scielo.br/j/pusf/a/psJ44DfZRngHRYRp9C9PTKg/?format=pdf&lang=es17Sol12JournalArticle{EA2906B0-BCEB-44F3-A90C-93885B03F4AC}Usos del coeficiente alfa de Cronbach en el análisis de instrumentos escritosRevista Médica Electrónica20121-6Soler CárdenasFaustino Silvio Soler PonsLisbetUniversidad de Ciencias Médicas de Matanzas341http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-182420120001000016Ovi05JournalArticle{FD3F1894-E8EC-47D6-B50A-BE6083CBA9F9}Aproximación al uso del coeficiente alfa de CronbachRevista Colombiana de Psiquiatría2005572-580 OviedoCelinaHeidi Campo AriasAdalberto 3427Flo17JournalArticle{992EAA68-E690-40D8-B45E-48C5FFA56871}El protocolo de investigación VI: cómo elegir la prueba Mestadística adecuada. Estadística inferencialRevista alergia México2017364-370Flores RuizEric Miranda NovalesGuadalupe María Villasís KeeverÁngel Miguel 643https://www.scielo.org.mx/pdf/ram/v64n3/2448-9190-ram-64-03-0364.9Sán24JournalArticle{A407CFDE-2FF0-4321-BDCE-41DBFF43D226}Importancia de Conocer la Normalidad de los Datos Utilizados en los Trabajos de Investigación por TesistasRevista Tecnológica-Educativa Docentes2024404-413Sánchez SolisYuriRaqui RamirezChristianEfrainHuaroc PonceEdwinJhonHuaroc PonceNiltonMarx17210.37843/rted.v17i2.55410Aik85JournalArticle{92F86BA0-6669-434C-B5AC-510751A3F86D}Content Validity and Reliability of Single Items or QuestionnairesEducational and Psychological Measurement1985955–959444https://sci-hub.se/10.1177/00131644800400041910.1177/001316448004000419AikenR. Lewis 1Pen04JournalArticle{655E27D7-F42C-4A06-AE2F-EE84695DDBE2}Applying a Score Confidence Interval to Aiken's Item Content-Relevance IndexMeasurement in Physical Education and Exercise Science2004213-225PenfieldD. Randall GiacobbiR.Peter 8410.1207/s15327841mpee0804_32Mer09JournalArticle{4442364F-5A90-4578-AB97-BCEF381F43DF}Intervalos de confianza asimétricos para el índice la validez de contenido: Un programa Visual Basic para la V de AikenAnales de psicología2009169-171251https://revistas.um.es/analesps/article/view/71631/69111Merino SotoCésar Livia SegoviaJosé 3Vin81JournalArticle{7DE2C206-A770-482A-8678-25081AE3E05C}Developing Criteria for Establishing Interrater Reliability of Specific Items: Applications to Assessment of Adaptive BehaviorAmerican Journal of Mental Deficiency1981127-37862Vincent CicchettiDomenic SparrowA. S.4Cha03JournalArticle{B7A3649E-5875-49A3-904D-33EB44158A6F}A breakdown of reliability coefficients by test type and reliability method, and the clinical implications of low reliabilityJ Gen Psychol2003290-304130310.1080/00221300309601160CharterA.Richard 5SFe06JournalArticle{E8F66DC6-44DD-46DC-8233-5F940C7D757D}The Approximate Sampling Distribution of Kuder-Richardson Reliability Coefficient TwentyPsychometrika1965589-60030310.1007/BF02289499S. FeldtLeonard8Gal17JournalArticle{AA9068AC-C314-43B0-BFF0-E989F1914328}Validez de contenido por juicio de expertos: propuesta de una herramienta virtualApertura (Guadalajara, Jal.)201742-539210.32870/Ap.v9n2.993Galicia AlarcónAidé Liliana Balderrama TrápagaArturo Jorge Edel NavarroRubén 18Rod211JournalArticle{D922A07A-56E1-4205-B6DA-9B6D62B278D2}Validation by Expert Judment of an Evaluation Instrument for Evidence of Conceptual LearningRIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo2021e240122210.23913/ride.v11i22.960Rodríguez MedinaArnoldo Manuel Poblano Ojinaga Rafael EduardoAlvarado TarangoLizette González TorresArturo Rodríguez Borbón Iván Manuel19Mol16JournalArticle{1072E63C-845D-497B-8132-893D523DA0EA}Diseño y validación de un instrumento de evaluación de condiciones de salud y trabajo de los fisioterapeutas en ColombiaRevista de la Facultad de Medicina Humana2016S59-67Molina AchuryNancy Forero NietoSandra Ramos CaballeroMarcela Diana Benavides PiracónJohn Quintana CortésAlejandraMónica 6410.15446/revfacmed.v64n3Supl.5165520Lóp191JournalArticle{0ED73C0D-BC33-4809-B15F-4609A0A2F757}Validación de instrumentos como garantía de la credibilidad en las investigaciones científicasRevista Cubana de Medicina Militar2019441-450López FernándezRaúl Avello MartínezRaidell Palmero UrquizaElisa Diana Sánchez GálvezSamuelQuintana ÁlvarezMoisés 482http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0138-6557201900050001121San251JournalArticle{82632F26-0A08-4EE4-879F-B2743AEDF5C6}Diseño y validación de un instrumento para medir el uso de la herramienta Julius AI en estudiantes universitarios peruanosRevista Espacios2025204-21246210.48082/espacios-a25v46n02p16SantosA.Percy ChuquisengoEdisonVasquezE. Amado22Lag23JournalArticle{C23A8E99-D425-4473-A6C4-98810769805F}Validación de instrumentos para estudio de referenciación en enfermería oftalmológicaRevista Cubana de Enfermería. 20232023e5652Lages RuízJulianis Martínez TrujilloNelcy 39http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-0319202300010000323Día231JournalArticle{2D646238-4750-4E8D-8E63-9786523D685D}Construcción y validación de un instrumento para evaluación de crisis familiaresActa Médica Peruana2023314-319Díaz VegaGloria Terrazas RodríguezDalid Luz 40410.35663/amp.2023.404.2696 24Dom18JournalArticle{F3440FDF-7847-4DC0-BE5A-92FB74C85A65}Magnitud del efecto para pruebas de normalidad en investigación en saludRevista en Investigación Médica201892-93Dominguez LaraSergio 72710.22201/facmed.20075057e.2018.27.177625Roc23JournalArticle{417C8317-8CA8-4FA1-9396-B91466E6DB62}¿Cómo determinar efectivamente si una serie de datos sigue una distribución normal cuando el tamaño muestral es pequeño?Nutrición hospitalaria2023234-235Roco VidelaÁngel Landabur AyalaRodrigo Maureira CarsaladeNelson Olguin BarrazaMariela 40110.20960/nh.0451926Apa22JournalArticle{A8886AD9-21B7-4880-BC5D-E2E4384CAFB6}La Correlación de Pearson o de Spearman en caracteres físicos y textiles de la fibra de alpacasRevista de Investigación Veterinaria2022 e22908Apaza ZúñigaEdgar Cazorla ChambiSamuel Condori CarbajalCésar Arpasi MeléndezR.Fredy Tumi FigueroaIsabel Yana ViverosWilliamQuispe CoaquiraE. Jesús 33310.15381/rivep.v33i3.2290827Cer07JournalArticle{1B9699CE-3CD0-4529-835D-4E719D32AEA1}Interpretación del test de Chi-cuadrado (X2) en investigación pediátricaRevista chilena de pediatría2007414-41710.4067/S0370-41062007000400010.Cerda L.JaimeVillaroel del P.Luis28LuffiLENOVO22026-01-05T15:59:00Z2026-01-06T18:51:00Z2026-01-06T18:51:00Z022643535395Microsoft Office Word029483falseTítulo1false41747falsefalse16.0000true