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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 [ver mas...]
dc.contributor.authorVidart, Gastón
dc.contributor.authorCechich, Alejandra
dc.contributor.authorBuccella, Agustina
dc.contributor.authorMontenegro, Ayelen
dc.date.accessioned2025-05-26T12:43:53Z
dc.date.available2025-05-26T12:43:53Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.issn2451-7496
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/22441
dc.descriptionPublicado en: Memorias de las JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática, v.8, no. 4 (2022) : 170-183 (2022)es_AR
dc.description.abstractConsiderando 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.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherSociedad Argentina de Informática
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_AR
dc.source14º 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 2022es_AR
dc.subjectCalidad del aguaes_AR
dc.subjectWater Qualityeng
dc.subjectTurbidezes_AR
dc.subjectTurbidityeng
dc.subjectRio Negro (Argentina)es_AR
dc.subject.otherSistemas Big Dataes_AR
dc.subject.otherBig Data Systemseng
dc.subject.otherAnálisis de Turbidezes_AR
dc.subject.otherTurbidity Analysiseng
dc.titleAnálisis de turbidez basado en caracterización de contextoses_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)es_AR
dc.description.origenEEA Alto Vallees_AR
dc.description.filFil: Vidart, Gastón. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Cechich, Alejandra. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Buccella, Agustina. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


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