Alineamiento e integración de información basada en ontologías para biogeografía marina y biodiversidad

El objetivo principal de esta tesis es analizar los problemas que existen actualmente con el manejo integrado de información en las ciencias de la vida en general, y particularmente analizar que sucede con la Biodiversidad y la Oceanografía. La actual crisis mundial de la biodiversidad, debida, entre otras cosas, al calentamiento global, genera un profundo impacto en la distribución geográfica de las especies y las comunidades ecológicas. Esto provoca un creciente interés entre los científicos para coordinar el uso compartido de conjuntos de datos que ayuden a entender esta problemática global. En este contexto, el paradigma de los Datos Vinculados (Linked Data en inglés) ha emergido como un conjunto de buenas prácticas para conectar, compartir y exponer datos y conocimiento, una parte central de este paradigma son las ontologías, que permiten la definición de vocabularios compartidos y modelos conceptuales que ayuden a integrar esta información. Estas consideraciones proporcionan una fuerte motivación para formular un sistema que tenga en cuenta las características geoespaciales que pueden brindar respuestas a preguntas como las siguientes: (i) >Cómo podemos definir las regiones espaciales para nuestros estudios? (ii) >Cómo se distribuyen las especies en una determinada región? (iii) Dada una georeferencia particular, >a qué re- gión geográfica pertenece? (iv) >Cómo relacionar las ocurrencias de especies con variables ambientales dentro de una región especifica?. En esta tesis se presenta el desarrollo de un sistema basado en ontologías denominado BiGe-Onto [ZBF+19] para administrar información de los dominios de Biodiversidad y Biogeografía marina. Este sistema está compuesto por (i) Arquitectura; (ii) Modelo conceptual; (iii) Versión operacional OWL 2; y (iv) Conjunto de datos vinculados para su explotación a través de un punto final SPARQL. La evaluación de BiGe-Onto se realizo desde dos enfoques, el primero de ellos consiste en validar la ontologíaa utilizando datos reales extraídos de repositorios de Biodiversidad y Biogeografía marina para luego validar el modelo conceptual propuesto utilizando preguntas de competencia. El segundo enfoque tiene que ver con la validación mediante casos de estudio definidos en conjunto con investigadores del Centro Científico Tecnológico (CENPAT-CONICET) que trabajan realizando análisis de distribución de especies. Finalmente la documentación de BiGe-Onto esta disponible en línea en http://crowd.fi.uncoma.edu.ar/cenpat-gilia/bigeonto/ y el conjunto de datos enlazados es accesible públicamente a través de DOI 10.5281/zenodo.3235548.

Author dc:creator

• Zárate, Marcos Daniel

Advisor dc:contributor.advisor

• Fillottrani, Pablo Rubén

• Inteligencia artificial
• Ciencias de la computación
• Ontologías (Recuperación de la información)
• Biogeografía
• Biodiversidad
• Biogeografía marina
• Semantic web
• Linked data

Statement dc:rights

• Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Dc Identifier Other

2019-1697z

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/4711