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Resumen
Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto de variables que influencian la turbidez en los cuerpos de agua. Esa
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| dc.contributor.author | Vidart, Gastón | |
| dc.contributor.author | Cechich, Alejandra | |
| dc.contributor.author | Buccella, Agustina | |
| dc.contributor.author | Montenegro, Ayelen | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-26T12:43:53Z | |
| dc.date.available | 2025-05-26T12:43:53Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.issn | 2451-7496 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12123/22441 | |
| dc.description | Publicado en: Memorias de las JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática, v.8, no. 4 (2022) : 170-183 (2022) | es_AR |
| dc.description.abstract | Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto de variables que influencian la turbidez en los cuerpos de agua. Esa caracterización permite combinar datos relevantes del contexto de aplicación, lo que favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo el tratamiento de esos datos durante el análisis. La propuesta se ejemplifica con un caso de estudio llevado a cabo en el área del Alto Valle del Río Negro. | spa |
| dc.format | application/pdf | es_AR |
| dc.language.iso | spa | es_AR |
| dc.publisher | Sociedad Argentina de Informática | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_AR |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es_AR |
| dc.source | 14º Congreso Argentino de AgroInformática (CAI-2022) y 51as. Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO 51). Universidad Abierta Interamericana (UAI). Modalidad virtual y presencial, 17 al 27 de octubre de 2022 | es_AR |
| dc.subject | Calidad del agua | es_AR |
| dc.subject | Water Quality | eng |
| dc.subject | Turbidez | es_AR |
| dc.subject | Turbidity | eng |
| dc.subject | Rio Negro (Argentina) | es_AR |
| dc.subject.other | Sistemas Big Data | es_AR |
| dc.subject.other | Big Data Systems | eng |
| dc.subject.other | Análisis de Turbidez | es_AR |
| dc.subject.other | Turbidity Analysis | eng |
| dc.title | Análisis de turbidez basado en caracterización de contextos | es_AR |
| dc.type | info:ar-repo/semantics/documento de conferencia | es_AR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_AR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_AR |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | es_AR |
| dc.description.origen | EEA Alto Valle | es_AR |
| dc.description.fil | Fil: Vidart, Gastón. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina | es_AR |
| dc.description.fil | Fil: Cechich, Alejandra. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina | es_AR |
| dc.description.fil | Fil: Buccella, Agustina. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina | es_AR |
| dc.description.fil | Fil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina | es_AR |
| dc.subtype | ponencia |
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