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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseLicencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)spa
dc.creatorSpósitto, Osvaldo Mariospa
dc.creatorBlanco, Gabriel Estebanspa
dc.creatorLevi, Marcelo Jorgespa
dc.creatorMacías Corral, Patriciospa
dc.creatorMatteo, Lorena Rominaspa
dc.date2020spa
dc.date.accessioned2025-10-03T16:51:36Z-
dc.date.available2025-10-03T16:51:36Z-
dc.identifierhttps://ror.org/01bmj8t37spa
dc.identifier.citationSpósitto, O. M., Blanco, G. E., Levi, M. J., Macías Corral, P. y Matteo, L. R. (2020). Peso al nacer de terneros Aberdeen Angus mediante algoritmos no supervisados. En D. E. Martínez (Dir.), 2019 CONAIISI:VII Congreso Nacional de Ingeniería Informática : Sistemas de Información (pp. 236-245). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2636spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2636spa
dc.descriptionUn programa de mejoramiento genético de una raza contribuye a la mejora en la productividad y el beneficio económico de las explotaciones. Para ello se necesita disponer de información objetiva y precisa que contribuya a la toma de decisiones. Este trabajo es parte de un proyecto de investigación que pretende brindar una herramienta complementaria para la selección animal usando técnicas de Minería de Datos. En particular, se presenta un estudio que pretende encontrar patrones o grupos de características que determinen el peso de los terneros al nacer a través de la agrupación de los casos a partir de los valores genéticos usados en un rodeo de cría de la raza Aberdeen Angus, empleando para tal fin algoritmos de Minería de Datos del tipo No Supervisados. Por otra parte, se busca aplicar algoritmos de clasificación, como método alternativo para reducir la dimensionalidad de la muestra seleccionando un subconjunto de atributos. El análisis realizado se basa en datos provenientes de 360 ejemplares de progenitores proporcionados por un establecimiento ganadero de la localidad de Chascomús, Provincia de Buenos Aires, recolectados durante el periodo 2017-2018. Se concluye que, a partir del modelado construido, este puede colaborar con los criadores, en la toma de decisiones en un programa de mejoramiento genético.spa
dc.descriptionFil: Spósitto, Osvaldo Mario. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Blanco, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Levi, Marcelo Jorge. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Macías Corral, Patricio. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Matteo, Lorena Romina. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.extent10 p.spa
dc.languagespaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanzaspa
dc.relationUniversidad Nacional de La Matanzaspa
dc.relation.ispartofhttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2622spa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/spa
dc.subjectPLANIFICACION DE LA PRODUCCIONspa
dc.subjectINGENIERIA DE LA PRODUCCIONspa
dc.subjectRECOPILACION DE DATOSspa
dc.titlePeso al nacer de terneros Aberdeen Angus mediante algoritmos no supervisadosspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartspa
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/parte de librospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
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