Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática

Autores
Campetella, Mariano; Cechich, Alejandra; Buccella, Agustina; Montenegro, Ayelen; Muñoz, Angel Rafael; Rodriguez, Andrea Betiana
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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 software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas predictivos sobre fluctuaciones de cuerpos de aguas subterráneos. Esa caracterización favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo la posibilidad de reusabilidad durante el análisis. La propuesta se ejemplifica mediante dos casos comparativos en zonas geográficas diferentes y distantes.
EEA Alto Valle
Fil: Campetella, Mariano. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina
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
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
Fil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina
Fil: Muñoz, Ángel Rafael. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina
Fil: Rodríguez, Andrea Betiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina
Fuente
Libro de Actas: XXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2023 / Juan Manuel Fernández ; Compilación de Juan Manuel Fernández. - 1a ed. - Luján : Universidad Nacional de Luján, 2024. p. 308-317
Materia
Desarrollo de Programas Informáticos
Procesamiento de Datos
Análisis de Datos
Software Development
Data Processing
Data Analysis
Reusabilidad de Software
Variedad en Sistemas Big Data
Software Reusability
Variety in Big Data System
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
oai:localhost:20.500.12123/22354
Acceder
id INTADig_716b45936845d1d6ee5e4ecb86dde2c9
oai_identifier_str oai:localhost:20.500.12123/22354
network_acronym_str INTADig
repository_id_str l
network_name_str INTA Digital (INTA)
spelling Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freáticaCampetella, MarianoCechich, AlejandraBuccella, AgustinaMontenegro, AyelenMuñoz, Angel RafaelRodriguez, Andrea BetianaDesarrollo de Programas InformáticosProcesamiento de DatosAnálisis de DatosSoftware DevelopmentData ProcessingData AnalysisReusabilidad de SoftwareVariedad en Sistemas Big DataSoftware ReusabilityVariety in Big Data SystemConsiderando 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 software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas predictivos sobre fluctuaciones de cuerpos de aguas subterráneos. Esa caracterización favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo la posibilidad de reusabilidad durante el análisis. La propuesta se ejemplifica mediante dos casos comparativos en zonas geográficas diferentes y distantes.EEA Alto ValleFil: Campetella, Mariano. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); ArgentinaFil: Cechich, Alejandra. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); ArgentinaFil: Buccella, Agustina. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); ArgentinaFil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Muñoz, Ángel Rafael. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Rodríguez, Andrea Betiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaUniversidad Nacional de Luján2025-05-20T12:43:11Z2025-05-20T12:43:11Z2024info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/22354978-987-9285-51-0Libro de Actas: XXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2023 / Juan Manuel Fernández ; Compilación de Juan Manuel Fernández. - 1a ed. - Luján : Universidad Nacional de Luján, 2024. p. 308-317reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariaspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-09-11T10:25:44Zoai:localhost:20.500.12123/22354instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-09-11 10:25:44.66INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse
dc.title.none.fl_str_mv Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
title Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
spellingShingle Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
Campetella, Mariano
Desarrollo de Programas Informáticos
Procesamiento de Datos
Análisis de Datos
Software Development
Data Processing
Data Analysis
Reusabilidad de Software
Variedad en Sistemas Big Data
Software Reusability
Variety in Big Data System
title_short Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
title_full Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
title_fullStr Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
title_full_unstemmed Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
title_sort Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
dc.creator.none.fl_str_mv Campetella, Mariano
Cechich, Alejandra
Buccella, Agustina
Montenegro, Ayelen
Muñoz, Angel Rafael
Rodriguez, Andrea Betiana
author Campetella, Mariano
author_facet Campetella, Mariano
Cechich, Alejandra
Buccella, Agustina
Montenegro, Ayelen
Muñoz, Angel Rafael
Rodriguez, Andrea Betiana
author_role author
author2 Cechich, Alejandra
Buccella, Agustina
Montenegro, Ayelen
Muñoz, Angel Rafael
Rodriguez, Andrea Betiana
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Desarrollo de Programas Informáticos
Procesamiento de Datos
Análisis de Datos
Software Development
Data Processing
Data Analysis
Reusabilidad de Software
Variedad en Sistemas Big Data
Software Reusability
Variety in Big Data System
topic Desarrollo de Programas Informáticos
Procesamiento de Datos
Análisis de Datos
Software Development
Data Processing
Data Analysis
Reusabilidad de Software
Variedad en Sistemas Big Data
Software Reusability
Variety in Big Data System
dc.description.none.fl_txt_mv 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 software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas predictivos sobre fluctuaciones de cuerpos de aguas subterráneos. Esa caracterización favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo la posibilidad de reusabilidad durante el análisis. La propuesta se ejemplifica mediante dos casos comparativos en zonas geográficas diferentes y distantes.
EEA Alto Valle
Fil: Campetella, Mariano. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina
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
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
Fil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina
Fil: Muñoz, Ángel Rafael. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina
Fil: Rodríguez, Andrea Betiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina
description 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 software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas predictivos sobre fluctuaciones de cuerpos de aguas subterráneos. Esa caracterización favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo la posibilidad de reusabilidad durante el análisis. La propuesta se ejemplifica mediante dos casos comparativos en zonas geográficas diferentes y distantes.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
2025-05-20T12:43:11Z
2025-05-20T12:43:11Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12123/22354
978-987-9285-51-0
url http://hdl.handle.net/20.500.12123/22354
identifier_str_mv 978-987-9285-51-0
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Luján
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Luján
dc.source.none.fl_str_mv Libro de Actas: XXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2023 / Juan Manuel Fernández ; Compilación de Juan Manuel Fernández. - 1a ed. - Luján : Universidad Nacional de Luján, 2024. p. 308-317
reponame:INTA Digital (INTA)
instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
reponame_str INTA Digital (INTA)
collection INTA Digital (INTA)
instname_str Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.name.fl_str_mv INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.mail.fl_str_mv tripaldi.nicolas@inta.gob.ar
_version_ 1842975542962290688
score 12.993085

Publicaciones similares