Análisis de datos públicos abiertos e identificación de patrones para predicciones: Proyecto INCUCAI para el estudio de disponibilidad de Órganos y Tejidos en Argentina
Análisis de datos públicos abiertos e identificación de patrones para predicciones: Proyecto INCUCAI para el estudio de disponibilidad de Órganos y Tejidos en Argentina
dc.contributor.author | Martínez, María Roxana | |
dc.contributor.author | Bateca Caicedo, Carlos Alberto | |
dc.contributor.author | Zabala, Hernán Guillermo | |
dc.contributor.author | Clavijo, Eugenio | |
dc.contributor.author | Vilaboa, Pablo Alfredo | |
dc.contributor.author | Garcia Iannini, Juan Manuel | |
dc.contributor.author | Colato, German Dario | |
dc.contributor.author | Navone, Matias Javier | |
dc.contributor.author | Tsiros, Sebastian Martin Demetrio | |
dc.contributor.author | Rizzo, Nicolas Leonardo | |
dc.date.accessioned | 2025-02-03T20:12:12Z | |
dc.date.available | 2025-02-03T20:12:12Z | |
dc.date.issued | 2024-4-19 | |
dc.description.abstract | En la actualidad, si bien, hay estudios y guías de buenas prácticas sobre cómo disponibilizar los datos públicos, hoy por hoy, no existen demasiados trabajos de investigación que se centren en el contenido de los conjuntos de datos (datasets) que se encuentran en sitios web gubernamentales, lo que hace que el análisis de la calidad del contenido de estos datasets quede en un segundo plano. Este proyecto, se centra en el análisis de contenido, validación, tratamiento de herramientas de verificación, cotejo en las estructuras de datos, y propuestas de guías de buenas prácticas. A través de este estudio, se apoya para lograr gobiernos más transparentes en cuestiones de rendición de cuentas, como así también, brindar acceso a la información pública, que permite llevar a cabo un mejor desarrollo de políticas públicas para las personas, pero para ello es necesario partir de una base de datos que sea legible, limpia y validada. Este trabajo, no solo trabaja en prototipos de software en validaciones de datos específicos, sino que, además, permite estudiar modelos predictivos (aprendizaje automático) que pueden brindar un mejor análisis para la toma de decisiones. | |
dc.identifier.citation | Martínez, Roxana; Bateca, Carlos; Zabala, Hernán; Clavijo, Eugenio; Vilaboa, Pablo; Iannini, Juan; Colato, Germán; Navone, Matías; Tsiro, Sebastián & Rizzo, Nicolás (2024). Análisis de datos públicos abiertos e identificación de patrones para predicciones: Proyecto INCUCAI para el estudio de disponibilidad de Órganos y Tejidos en Argentina En: WICC 2024-UNPSJB: XXVI Workshop de Investigadores em Ciencias de la Computación/ Compilación de Marcos Daniel Zarate; Francisco Ezequiel Paez; Romina Stickar. -la ed.- Comodoro Rivadavia: Editorial Universitaria de la Patagonia-EDUPA. | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uai.edu.ar/handle/123456789/3407 | |
dc.language.iso | es | |
dc.publisher | EDUPA | |
dc.subject | datos abiertos | |
dc.subject | Gobierno Abierto | |
dc.subject | métricas de calidad de datos | |
dc.subject | Machine Learning | |
dc.subject | predicciones a partir de patrones | |
dc.title | Análisis de datos públicos abiertos e identificación de patrones para predicciones: Proyecto INCUCAI para el estudio de disponibilidad de Órganos y Tejidos en Argentina | |
dc.type | DOCUMENTOCONF |
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