Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano
<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas...
Ausführliche Beschreibung
Autor*in: |
Jorge Alejandro Kamlofsky [verfasserIn] Vanesa Miana [verfasserIn] Elio Prieto Gonzalez [verfasserIn] |
---|
Format: |
E-Artikel |
---|---|
Sprache: |
Spanisch |
Erschienen: |
2019 |
---|
Schlagwörter: |
---|
Übergeordnetes Werk: |
In: Revista Abierta de Informática Aplicada - Universidad Abierta Interamericana, 2019, 3(2019), 1, Seite 11-34 |
---|---|
Übergeordnetes Werk: |
volume:3 ; year:2019 ; number:1 ; pages:11-34 |
Links: |
---|
Katalog-ID: |
DOAJ058175032 |
---|
LEADER | 01000caa a22002652 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | DOAJ058175032 | ||
003 | DE-627 | ||
005 | 20230308223223.0 | ||
007 | cr uuu---uuuuu | ||
008 | 230228s2019 xx |||||o 00| ||spa c | ||
035 | |a (DE-627)DOAJ058175032 | ||
035 | |a (DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 | ||
040 | |a DE-627 |b ger |c DE-627 |e rakwb | ||
041 | |a spa | ||
050 | 0 | |a T58.6-58.62 | |
050 | 0 | |a T58.5-58.64 | |
050 | 0 | |a QA75.5-76.95 | |
100 | 0 | |a Jorge Alejandro Kamlofsky |e verfasserin |4 aut | |
245 | 1 | 0 | |a Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano |
264 | 1 | |c 2019 | |
336 | |a Text |b txt |2 rdacontent | ||
337 | |a Computermedien |b c |2 rdamedia | ||
338 | |a Online-Ressource |b cr |2 rdacarrier | ||
520 | |a <p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< | ||
650 | 4 | |a Minería de datos | |
650 | 4 | |a análisis de datos | |
650 | 4 | |a descubrimiento de conocimiento | |
650 | 4 | |a Inteligencia Artificial | |
650 | 4 | |a contaminación Comet ID basal | |
653 | 0 | |a Management information systems | |
653 | 0 | |a Information technology | |
653 | 0 | |a Electronic computers. Computer science | |
700 | 0 | |a Vanesa Miana |e verfasserin |4 aut | |
700 | 0 | |a Elio Prieto Gonzalez |e verfasserin |4 aut | |
773 | 0 | 8 | |i In |t Revista Abierta de Informática Aplicada |d Universidad Abierta Interamericana, 2019 |g 3(2019), 1, Seite 11-34 |w (DE-627)1678874760 |w (DE-600)2986835-X |x 25915320 |7 nnns |
773 | 1 | 8 | |g volume:3 |g year:2019 |g number:1 |g pages:11-34 |
856 | 4 | 0 | |u https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 |z kostenfrei |
856 | 4 | 0 | |u http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174 |z kostenfrei |
856 | 4 | 2 | |u https://doaj.org/toc/2591-5320 |y Journal toc |z kostenfrei |
912 | |a GBV_USEFLAG_A | ||
912 | |a SYSFLAG_A | ||
912 | |a GBV_DOAJ | ||
912 | |a GBV_ILN_11 | ||
912 | |a GBV_ILN_20 | ||
912 | |a GBV_ILN_22 | ||
912 | |a GBV_ILN_23 | ||
912 | |a GBV_ILN_24 | ||
912 | |a GBV_ILN_31 | ||
912 | |a GBV_ILN_39 | ||
912 | |a GBV_ILN_40 | ||
912 | |a GBV_ILN_60 | ||
912 | |a GBV_ILN_62 | ||
912 | |a GBV_ILN_63 | ||
912 | |a GBV_ILN_65 | ||
912 | |a GBV_ILN_69 | ||
912 | |a GBV_ILN_70 | ||
912 | |a GBV_ILN_73 | ||
912 | |a GBV_ILN_95 | ||
912 | |a GBV_ILN_105 | ||
912 | |a GBV_ILN_110 | ||
912 | |a GBV_ILN_151 | ||
912 | |a GBV_ILN_161 | ||
912 | |a GBV_ILN_170 | ||
912 | |a GBV_ILN_213 | ||
912 | |a GBV_ILN_230 | ||
912 | |a GBV_ILN_285 | ||
912 | |a GBV_ILN_293 | ||
912 | |a GBV_ILN_370 | ||
912 | |a GBV_ILN_602 | ||
912 | |a GBV_ILN_2014 | ||
912 | |a GBV_ILN_4012 | ||
912 | |a GBV_ILN_4037 | ||
912 | |a GBV_ILN_4112 | ||
912 | |a GBV_ILN_4125 | ||
912 | |a GBV_ILN_4126 | ||
912 | |a GBV_ILN_4249 | ||
912 | |a GBV_ILN_4305 | ||
912 | |a GBV_ILN_4306 | ||
912 | |a GBV_ILN_4307 | ||
912 | |a GBV_ILN_4313 | ||
912 | |a GBV_ILN_4322 | ||
912 | |a GBV_ILN_4323 | ||
912 | |a GBV_ILN_4324 | ||
912 | |a GBV_ILN_4325 | ||
912 | |a GBV_ILN_4326 | ||
912 | |a GBV_ILN_4335 | ||
912 | |a GBV_ILN_4338 | ||
912 | |a GBV_ILN_4367 | ||
912 | |a GBV_ILN_4700 | ||
951 | |a AR | ||
952 | |d 3 |j 2019 |e 1 |h 11-34 |
author_variant |
j a k jak v m vm e p g epg |
---|---|
matchkey_str |
article:25915320:2019----::sdtncseneiecariiilaalniidlmatdabetsotmnn |
hierarchy_sort_str |
2019 |
callnumber-subject-code |
T |
publishDate |
2019 |
allfields |
(DE-627)DOAJ058175032 (DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 DE-627 ger DE-627 rakwb spa T58.6-58.62 T58.5-58.64 QA75.5-76.95 Jorge Alejandro Kamlofsky verfasserin aut Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano 2019 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier <p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< Minería de datos análisis de datos descubrimiento de conocimiento Inteligencia Artificial contaminación Comet ID basal Management information systems Information technology Electronic computers. Computer science Vanesa Miana verfasserin aut Elio Prieto Gonzalez verfasserin aut In Revista Abierta de Informática Aplicada Universidad Abierta Interamericana, 2019 3(2019), 1, Seite 11-34 (DE-627)1678874760 (DE-600)2986835-X 25915320 nnns volume:3 year:2019 number:1 pages:11-34 https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 kostenfrei http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174 kostenfrei https://doaj.org/toc/2591-5320 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 3 2019 1 11-34 |
spelling |
(DE-627)DOAJ058175032 (DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 DE-627 ger DE-627 rakwb spa T58.6-58.62 T58.5-58.64 QA75.5-76.95 Jorge Alejandro Kamlofsky verfasserin aut Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano 2019 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier <p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< Minería de datos análisis de datos descubrimiento de conocimiento Inteligencia Artificial contaminación Comet ID basal Management information systems Information technology Electronic computers. Computer science Vanesa Miana verfasserin aut Elio Prieto Gonzalez verfasserin aut In Revista Abierta de Informática Aplicada Universidad Abierta Interamericana, 2019 3(2019), 1, Seite 11-34 (DE-627)1678874760 (DE-600)2986835-X 25915320 nnns volume:3 year:2019 number:1 pages:11-34 https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 kostenfrei http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174 kostenfrei https://doaj.org/toc/2591-5320 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 3 2019 1 11-34 |
allfields_unstemmed |
(DE-627)DOAJ058175032 (DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 DE-627 ger DE-627 rakwb spa T58.6-58.62 T58.5-58.64 QA75.5-76.95 Jorge Alejandro Kamlofsky verfasserin aut Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano 2019 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier <p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< Minería de datos análisis de datos descubrimiento de conocimiento Inteligencia Artificial contaminación Comet ID basal Management information systems Information technology Electronic computers. Computer science Vanesa Miana verfasserin aut Elio Prieto Gonzalez verfasserin aut In Revista Abierta de Informática Aplicada Universidad Abierta Interamericana, 2019 3(2019), 1, Seite 11-34 (DE-627)1678874760 (DE-600)2986835-X 25915320 nnns volume:3 year:2019 number:1 pages:11-34 https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 kostenfrei http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174 kostenfrei https://doaj.org/toc/2591-5320 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 3 2019 1 11-34 |
allfieldsGer |
(DE-627)DOAJ058175032 (DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 DE-627 ger DE-627 rakwb spa T58.6-58.62 T58.5-58.64 QA75.5-76.95 Jorge Alejandro Kamlofsky verfasserin aut Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano 2019 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier <p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< Minería de datos análisis de datos descubrimiento de conocimiento Inteligencia Artificial contaminación Comet ID basal Management information systems Information technology Electronic computers. Computer science Vanesa Miana verfasserin aut Elio Prieto Gonzalez verfasserin aut In Revista Abierta de Informática Aplicada Universidad Abierta Interamericana, 2019 3(2019), 1, Seite 11-34 (DE-627)1678874760 (DE-600)2986835-X 25915320 nnns volume:3 year:2019 number:1 pages:11-34 https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 kostenfrei http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174 kostenfrei https://doaj.org/toc/2591-5320 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 3 2019 1 11-34 |
allfieldsSound |
(DE-627)DOAJ058175032 (DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 DE-627 ger DE-627 rakwb spa T58.6-58.62 T58.5-58.64 QA75.5-76.95 Jorge Alejandro Kamlofsky verfasserin aut Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano 2019 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier <p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< Minería de datos análisis de datos descubrimiento de conocimiento Inteligencia Artificial contaminación Comet ID basal Management information systems Information technology Electronic computers. Computer science Vanesa Miana verfasserin aut Elio Prieto Gonzalez verfasserin aut In Revista Abierta de Informática Aplicada Universidad Abierta Interamericana, 2019 3(2019), 1, Seite 11-34 (DE-627)1678874760 (DE-600)2986835-X 25915320 nnns volume:3 year:2019 number:1 pages:11-34 https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 kostenfrei http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174 kostenfrei https://doaj.org/toc/2591-5320 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 3 2019 1 11-34 |
language |
Spanish |
source |
In Revista Abierta de Informática Aplicada 3(2019), 1, Seite 11-34 volume:3 year:2019 number:1 pages:11-34 |
sourceStr |
In Revista Abierta de Informática Aplicada 3(2019), 1, Seite 11-34 volume:3 year:2019 number:1 pages:11-34 |
format_phy_str_mv |
Article |
institution |
findex.gbv.de |
topic_facet |
Minería de datos análisis de datos descubrimiento de conocimiento Inteligencia Artificial contaminación Comet ID basal Management information systems Information technology Electronic computers. Computer science |
isfreeaccess_bool |
true |
container_title |
Revista Abierta de Informática Aplicada |
authorswithroles_txt_mv |
Jorge Alejandro Kamlofsky @@aut@@ Vanesa Miana @@aut@@ Elio Prieto Gonzalez @@aut@@ |
publishDateDaySort_date |
2019-01-01T00:00:00Z |
hierarchy_top_id |
1678874760 |
id |
DOAJ058175032 |
language_de |
spanisch |
fullrecord |
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000caa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ058175032</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230308223223.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230228s2019 xx |||||o 00| ||spa c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ058175032</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">spa</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">T58.6-58.62</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">T58.5-58.64</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">QA75.5-76.95</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Jorge Alejandro Kamlofsky</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2019</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a"><p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p<</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Minería de datos</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">análisis de datos</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">descubrimiento de conocimiento</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Inteligencia Artificial</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">contaminación Comet ID basal</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Management information systems</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Information technology</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Electronic computers. Computer science</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Vanesa Miana</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Elio Prieto Gonzalez</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Revista Abierta de Informática Aplicada</subfield><subfield code="d">Universidad Abierta Interamericana, 2019</subfield><subfield code="g">3(2019), 1, Seite 11-34</subfield><subfield code="w">(DE-627)1678874760</subfield><subfield code="w">(DE-600)2986835-X</subfield><subfield code="x">25915320</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:3</subfield><subfield code="g">year:2019</subfield><subfield code="g">number:1</subfield><subfield code="g">pages:11-34</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/2591-5320</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_11</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_105</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_170</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4326</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">3</subfield><subfield code="j">2019</subfield><subfield code="e">1</subfield><subfield code="h">11-34</subfield></datafield></record></collection>
|
callnumber-first |
T - Technology |
author |
Jorge Alejandro Kamlofsky |
spellingShingle |
Jorge Alejandro Kamlofsky misc T58.6-58.62 misc T58.5-58.64 misc QA75.5-76.95 misc Minería de datos misc análisis de datos misc descubrimiento de conocimiento misc Inteligencia Artificial misc contaminación Comet ID basal misc Management information systems misc Information technology misc Electronic computers. Computer science Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano |
authorStr |
Jorge Alejandro Kamlofsky |
ppnlink_with_tag_str_mv |
@@773@@(DE-627)1678874760 |
format |
electronic Article |
delete_txt_mv |
keep |
author_role |
aut aut aut |
collection |
DOAJ |
remote_str |
true |
callnumber-label |
T58 |
illustrated |
Not Illustrated |
issn |
25915320 |
topic_title |
T58.6-58.62 T58.5-58.64 QA75.5-76.95 Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano Minería de datos análisis de datos descubrimiento de conocimiento Inteligencia Artificial contaminación Comet ID basal |
topic |
misc T58.6-58.62 misc T58.5-58.64 misc QA75.5-76.95 misc Minería de datos misc análisis de datos misc descubrimiento de conocimiento misc Inteligencia Artificial misc contaminación Comet ID basal misc Management information systems misc Information technology misc Electronic computers. Computer science |
topic_unstemmed |
misc T58.6-58.62 misc T58.5-58.64 misc QA75.5-76.95 misc Minería de datos misc análisis de datos misc descubrimiento de conocimiento misc Inteligencia Artificial misc contaminación Comet ID basal misc Management information systems misc Information technology misc Electronic computers. Computer science |
topic_browse |
misc T58.6-58.62 misc T58.5-58.64 misc QA75.5-76.95 misc Minería de datos misc análisis de datos misc descubrimiento de conocimiento misc Inteligencia Artificial misc contaminación Comet ID basal misc Management information systems misc Information technology misc Electronic computers. Computer science |
format_facet |
Elektronische Aufsätze Aufsätze Elektronische Ressource |
format_main_str_mv |
Text Zeitschrift/Artikel |
carriertype_str_mv |
cr |
hierarchy_parent_title |
Revista Abierta de Informática Aplicada |
hierarchy_parent_id |
1678874760 |
hierarchy_top_title |
Revista Abierta de Informática Aplicada |
isfreeaccess_txt |
true |
familylinks_str_mv |
(DE-627)1678874760 (DE-600)2986835-X |
title |
Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano |
ctrlnum |
(DE-627)DOAJ058175032 (DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 |
title_full |
Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano |
author_sort |
Jorge Alejandro Kamlofsky |
journal |
Revista Abierta de Informática Aplicada |
journalStr |
Revista Abierta de Informática Aplicada |
callnumber-first-code |
T |
lang_code |
spa |
isOA_bool |
true |
recordtype |
marc |
publishDateSort |
2019 |
contenttype_str_mv |
txt |
container_start_page |
11 |
author_browse |
Jorge Alejandro Kamlofsky Vanesa Miana Elio Prieto Gonzalez |
container_volume |
3 |
class |
T58.6-58.62 T58.5-58.64 QA75.5-76.95 |
format_se |
Elektronische Aufsätze |
author-letter |
Jorge Alejandro Kamlofsky |
author2-role |
verfasserin |
title_sort |
uso de técnicas de inteligencia artificial para el análisis del impacto de ambientes contaminantes en el índice de daño genético humano |
callnumber |
T58.6-58.62 |
title_auth |
Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano |
abstract |
<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< |
abstractGer |
<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< |
abstract_unstemmed |
<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p< |
collection_details |
GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 |
container_issue |
1 |
title_short |
Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano |
url |
https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175 http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174 https://doaj.org/toc/2591-5320 |
remote_bool |
true |
author2 |
Vanesa Miana Elio Prieto Gonzalez |
author2Str |
Vanesa Miana Elio Prieto Gonzalez |
ppnlink |
1678874760 |
callnumber-subject |
T - General Technology |
mediatype_str_mv |
c |
isOA_txt |
true |
hochschulschrift_bool |
false |
callnumber-a |
T58.6-58.62 |
up_date |
2024-07-03T16:26:40.839Z |
_version_ |
1803575886702706688 |
fullrecord_marcxml |
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000caa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ058175032</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230308223223.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230228s2019 xx |||||o 00| ||spa c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ058175032</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJ0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">spa</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">T58.6-58.62</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">T58.5-58.64</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">QA75.5-76.95</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Jorge Alejandro Kamlofsky</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Uso de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Análisis del Impacto de Ambientes Contaminantes en el Índice de Daño Genético Humano</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2019</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a"><p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) hoy están difundidas en casi todas las disciplinas. En el ámbito de la salud, se las aplica en etapas operacionales de la investigación: sobre bancos de datos se pueden presentar modelos cuya validación se plasma en nuevo conocimiento científico. Sin embargo, en investigaciones específicas, los investigadores deben recopilar sus datos. Estas investigaciones son costosas, por lo que muchas veces, con resultados preliminares basados en pocos datos, se define si se avanza con la investigación o no.</em<</span<</span<</span<</p<<p style="margin-bottom: 0.25cm; line-height: 100%; background: #ffffff;" align="justify"<<span style="color: #000000;"<<span style="font-family: Liberation Serif,serif;"<<span style="font-size: small;"<<em<En este trabajo se presenta las tareas que permiten obtener un modelo que permite describir y predecir el impacto en el daño genético evaluado mediante la técnica del ensayo cometa. Este trabajo se basó en el análisis de 54 casos. Se obtuvieron modelos de regresión lineal múltiple previo a un proceso de selección de variables basado en la Teoría de la Información de Shannon (1948). Los modelos obtenidos se evaluaron con el indicador R<sup<2</sup<. Si bien el evaluador obtenido no se encuentra en los niveles recomendables, es suficiente para presentar indicios interesantes.</em<</span<</span<</span<</p<</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Minería de datos</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">análisis de datos</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">descubrimiento de conocimiento</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Inteligencia Artificial</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">contaminación Comet ID basal</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Management information systems</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Information technology</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Electronic computers. Computer science</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Vanesa Miana</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Elio Prieto Gonzalez</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Revista Abierta de Informática Aplicada</subfield><subfield code="d">Universidad Abierta Interamericana, 2019</subfield><subfield code="g">3(2019), 1, Seite 11-34</subfield><subfield code="w">(DE-627)1678874760</subfield><subfield code="w">(DE-600)2986835-X</subfield><subfield code="x">25915320</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:3</subfield><subfield code="g">year:2019</subfield><subfield code="g">number:1</subfield><subfield code="g">pages:11-34</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/0594055aeebe4b9785f55d9628dbb175</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">http://portalreviscien.uai.edu.ar/ojs/index.php/RAIA/article/view/174</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/2591-5320</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_11</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_105</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_170</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4326</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">3</subfield><subfield code="j">2019</subfield><subfield code="e">1</subfield><subfield code="h">11-34</subfield></datafield></record></collection>
|
score |
7.399271 |