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dc.contributor.author
Lozza, Anabella  
dc.contributor.author
Bellini Saibene, Yanina Noemí  
dc.contributor.author
Lorda, Héctor  
dc.date.available
2022-11-02T03:12:08Z  
dc.date.issued
2018-04  
dc.identifier.citation
Lozza, Anabella; Bellini Saibene, Yanina Noemí; Lorda, Héctor; Clasificación de Sistemas Productivos Preponderantes utilizando técnicas de agrupamiento para la estimación de emisiones de Gases de Efecto Invernadero; Sociedade Educacional Três de Maio; Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e Comunicação; 1; 8; 4-2018; 1-16  
dc.identifier.issn
2446-7634  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/175877  
dc.description.abstract
Este trabajo utiliza k-means y k-medoids en los datos del Registro Provincial Agropecuario de la microrregión 5 (La Pampa) del año 2014 para obtener sistemas productivos preponderantes. K-medoids arrojó los mejores resultados encontrando dos grupos con un índice de estabilidad > 0.78. Estos grupos representan un sistema de cría- recría bovina sobre pastizal natural y otro de cría-recría bovina sobre pastizal natural y forrajeras cultivadas. Las emisiones de ambos grupos son similares, siendo bovinos el de mayor aporte con las vacas explicando el 75% dentro de esta categoría. El detalle logrado por grupo permitirá mejorar el cálculo de emisiones incorporando el componente agrícola en futuros trabajos.  
dc.description.abstract
This work uses k-means and k-medoids to process data of the 2014 Provincial Agricultural Register Survey from microregion 5 (La Pampa) to obtain preponderant production systems. K-medoids yielded the best results finding two groups with a stability index> 0.78. These groups represent a cow-calving rearing fattening bovine system on native grassland and a second one of cow-calving rearing fattening on native grassland and cultivated pastures. The emissions of both groups are similar, being bovine the greatest contribution with cows explaining 75% within this category. The detail achieved by each group will allow the calculation of emissions to be improved by incorporating the agricultural component in future works.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Sociedade Educacional Três de Maio  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
CLUSTERING  
dc.subject
AGRO DATA MINING  
dc.subject
DATA MINIG  
dc.subject
AGICT  
dc.subject
MODELS  
dc.subject.classification
Otras Ingeniería del Medio Ambiente  
dc.subject.classification
Ingeniería del Medio Ambiente  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.title
Clasificación de Sistemas Productivos Preponderantes utilizando técnicas de agrupamiento para la estimación de emisiones de Gases de Efecto Invernadero  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2022-11-01T23:17:27Z  
dc.journal.volume
1  
dc.journal.number
8  
dc.journal.pagination
1-16  
dc.journal.pais
Brasil  
dc.description.fil
Fil: Lozza, Anabella. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional La Pampa-San Luis. Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Bellini Saibene, Yanina Noemí. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional La Pampa-San Luis. Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Lorda, Héctor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional La Pampa-San Luis. Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina  
dc.journal.title
Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e Comunicação  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.setrem.com.br/index.php/reabtic/article/view/295  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.1228469