Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/11337
| Título: | Análisis e interpretación de datos aplicado al manejo orgánico en frambuesos sobre artrópodos, patógenos y agentes de biocontrol, en El Bolsón, Río Negro |
| Autor(es): | Fois, Giuliana |
| Director: | Britos, Paola |
| Fecha de publicación: | dic-2023 |
| Citación: | Fois, Giuliana (2023). Análisis e interpretación de datos aplicado al manejo orgánico en frambuesos sobre artrópodos, patógenos y agentes de biocontrol, en El Bolsón, Río Negro. Tesis de grado. Universidad Nacional de Río Negro |
| Abstract: | - |
| Resumen: | Este trabajo final de carrera evalúa el efecto de diferentes prácticas de manejo sobre la biodiversidad de artrópodos y la presencia de agentes patógenos y de biocontrol en cultivos orgánicos de frambuesa (Rubus idaeus) en chacras de El Bolsón, Río Negro. A pesar de las ventajas ambientales y productivas de la región, la falta de información sobre el manejo de la salud de los cultivos afecta la producción orgánica de frutas finas. Se propone aplicar la ciencia de datos para analizar el manejo orgánico de frambuesas, centrándose en artrópodos, patógenos y agentes de biocontrol. La colaboración con biólogos/as del Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural y docentes de la Universidad Nacional de Río Negro respaldará el estudio. La metodología ASUM (Analytics Solutions Unified Method for Data Mining) se elige para desarrollar el proyecto de ciencia de datos, siguiendo cinco fases: Analizar, Diseñar, Configurar y Construir, Implementar y/o Desplegar, y Operar y Optimizar. Los datos se obtienen de un proyecto de investigación dirigido por la Dra. María Verónica Chillo. Se utilizan herramientas como Orange para el análisis, y se estudian atributos relevantes como el manejo del suelo, el riego, el desmalezado y la presencia de artrópodos. La aplicación de la ciencia de datos en la industria agropecuaria desempeña un papel fundamental en la transformación y mejora de las prácticas agrícolas. Al aprovechar las herramientas analíticas y predictivas de la ciencia de datos, los agricultores pueden tomar decisiones más informadas y precisas. El análisis de grandes conjuntos de datos provenientes de diversas fuentes, permite identificar patrones, tendencias y correlaciones que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Esta información facilita la optimización de los procesos agrícolas, desde la gestión del riego y la fertilización hasta la prevención de enfermedades y plagas. Además, la ciencia de datos contribuye a la creación de modelos de predicción que ayudan a anticipar y mejorar la planificación de cultivos y maximizarla eficiencia en la producción. En última instancia, la aplicación de la ciencia de datos en la industria agropecuaria no solo impulsa la productividad y la rentabilidad, sino que también fomenta prácticas más sostenibles al minimizar el uso de insumos y optimizar el rendimiento de los cultivos. |
| URI: | http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/11337 |
| Aparece en las colecciones: | Licenciatura en Sistemas |
Archivos en este ítem:
| Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Fois, Giuliana-2024.pdf | 758,89 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este documento es resultado del financiamiento otorgado por el Estado Nacional, por lo tanto queda sujeto al cumplimiento de la Ley N° 26.899
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons
Licencia Creative Commons
