Ingesta asistida de contenidos en repositorios digitales : Un framework para DSpace
- Autores
- Carmine, Fernando Daniel
- Año de publicación
- 2015
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Bibbó, Luis Mariano
Fernandez, Alejandro
De Giusti, Marisa - Descripción
- La proliferación de documentos digitales inició una nueva etapa en la organización de la información. En este contexto se tornó relevante el uso de soluciones tecnológicas que permitiesen a las instituciones implementar sus propios repositorios digitales. En este marco, el uso de los metadatos ofrece amplias posibilidades para representar de manera estandarizada la información digital. Los metadatos son la información descriptiva que se aplica sobre un recurso para facilitar su organización, recuperación y preservación. Su adopción en los repositorios digitales permitió dotarlos de interoperabilidad y son el fundamento de toda recuperación de la información. Motivados por las potencialidades y usos de los metadatos, y ante la necesidad de contar con una herramienta de software integrada a un repositorio digital capaz de asistir en la ingesta de contenidos, automatizando la extracción de metadatos de calidad. Se pretende, por medio de la realización del presente trabajo, desarrollar una herramienta de software que tenga como principal funcionalidad la automatización de la extracción de metadatos de artículos científicos, potenciando la interoperabilidad entre los repositorios institucionales. A su vez se buscará mejorar la calidad de los metadatos creando estrategias de extracción, por medio de uso de algoritmos inteligentes, que trabajen directamente sobre los datos definidos por los autores de artículos científicos.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
extracción automática
repositorios digitales
DSpace
metadatos
Dublin Core - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/44454
Ver los metadatos del registro completo
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Ingesta asistida de contenidos en repositorios digitales : Un framework para DSpaceCarmine, Fernando DanielCiencias Informáticasextracción automáticarepositorios digitalesDSpacemetadatosDublin CoreLa proliferación de documentos digitales inició una nueva etapa en la organización de la información. En este contexto se tornó relevante el uso de soluciones tecnológicas que permitiesen a las instituciones implementar sus propios repositorios digitales. En este marco, el uso de los metadatos ofrece amplias posibilidades para representar de manera estandarizada la información digital. Los metadatos son la información descriptiva que se aplica sobre un recurso para facilitar su organización, recuperación y preservación. Su adopción en los repositorios digitales permitió dotarlos de interoperabilidad y son el fundamento de toda recuperación de la información. Motivados por las potencialidades y usos de los metadatos, y ante la necesidad de contar con una herramienta de software integrada a un repositorio digital capaz de asistir en la ingesta de contenidos, automatizando la extracción de metadatos de calidad. Se pretende, por medio de la realización del presente trabajo, desarrollar una herramienta de software que tenga como principal funcionalidad la automatización de la extracción de metadatos de artículos científicos, potenciando la interoperabilidad entre los repositorios institucionales. A su vez se buscará mejorar la calidad de los metadatos creando estrategias de extracción, por medio de uso de algoritmos inteligentes, que trabajen directamente sobre los datos definidos por los autores de artículos científicos.Licenciado en SistemasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaBibbó, Luis MarianoFernandez, AlejandroDe Giusti, Marisa2015-03-12info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44454spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:34:48Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/44454Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:34:48.422SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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La proliferación de documentos digitales inició una nueva etapa en la organización de la información. En este contexto se tornó relevante el uso de soluciones tecnológicas que permitiesen a las instituciones implementar sus propios repositorios digitales. En este marco, el uso de los metadatos ofrece amplias posibilidades para representar de manera estandarizada la información digital. Los metadatos son la información descriptiva que se aplica sobre un recurso para facilitar su organización, recuperación y preservación. Su adopción en los repositorios digitales permitió dotarlos de interoperabilidad y son el fundamento de toda recuperación de la información. Motivados por las potencialidades y usos de los metadatos, y ante la necesidad de contar con una herramienta de software integrada a un repositorio digital capaz de asistir en la ingesta de contenidos, automatizando la extracción de metadatos de calidad. Se pretende, por medio de la realización del presente trabajo, desarrollar una herramienta de software que tenga como principal funcionalidad la automatización de la extracción de metadatos de artículos científicos, potenciando la interoperabilidad entre los repositorios institucionales. A su vez se buscará mejorar la calidad de los metadatos creando estrategias de extracción, por medio de uso de algoritmos inteligentes, que trabajen directamente sobre los datos definidos por los autores de artículos científicos. |
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