Modelo para la evaluación de la calidad intrínseca y dinámica de los datos abiertos sector salud en Bogotá D.C. basado en machine learning
| dc.contributor.advisor | Gaona García , Paulo Alonso | |
| dc.contributor.author | Varon Capera , Álvaro | |
| dc.contributor.orcid | Gaona García, Paulo Alonso [0000-0002-8758-1412] | |
| dc.contributor.orcid | Varpn Capera, Álvaro [0009-0005-4134-7304 | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-22T21:53:04Z | |
| dc.date.available | 2025-05-22T21:53:04Z | |
| dc.date.created | 2025-02-28 | |
| dc.description | El presente documento de tesis de maestría bajo modalidad de profundización tiene como propósito llevar a cabo una revisión del estado de calidad de estos datos históricos, específicamente a través repositorios de datos abiertos del sector salud dentro del contexto de la ciudad de Bogotá, con el fin de evaluar la calidad de los mismos. Para ello se evalúa la calidad de datos abiertos, a partir de criterios relacionados con la consistencia, exactitud, redundancia, frecuencia de actualización, entre otros. Evaluar la calidad de datos abiertos expuestos en repositorios, facilitaría la reutilización del conjunto de datos para llevar a cabo estudios enfocados a la prevención de eventos epidemiológicos, afectaciones a la prestación de los servicios de salud y disminución de la salud global para una población. | |
| dc.description.abstract | The purpose of this master's thesis document, under the in-depth modality, is to conduct a review of the quality status of these historical data, specifically through open data repositories in the health sector within the context of the city of Bogotá, in order to assess their quality. To this end, the quality of open data is evaluated based on criteria related to consistency, accuracy, redundancy, update frequency, among others. Evaluating the quality of open data displayed in repositories would facilitate the reuse of the dataset to carry out studies focused on the prevention of epidemiological events, impacts on the provision of health services, and declines in overall health for a population. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/95651 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas | |
| dc.relation.references | Aleixandre-Benavent, R., Ferrer Sapena, A., & Peset, F. (2019). Share useful resources for research: Open data. Educación Médica. https://doi.org/10.1016/j.edumed.2019.07.004 - Arboleda, W., & Anaya, R. (2018). Un acercamiento a datos abiertos en salud y su estado actual en Colombia. Pensamiento Americano, 11 (21), 110-126. http://dx.doi.org/10.21803/penamer.11.21.528 - Batini, C., Cappiello, C., Francalanci, C., & Maurino, A. (2009). Methodologies for data quality assessment and improvement. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3), 1-52. - Batini, C., & Scannapieco, M. (2016). Data and Information Quality: Dimensions, Principles and Techniques. Springer. - Berners-Lee, T, Bizer, C, Heath, T. (2009). Linked data-the story so far. International Journal on Semantic Web and Information Systems, 5 , 1-22. - Bizer, C., Mendes, P., & Mühleisen, H. (2012). Sieve: Linked data quality assessment and fusion. https://doi.org/10.1145/2320765.2320803 - Bikakis, N., Tsinaraki, C.-G., Stavrakantonakis, N., & Christodoulakis, S. (2013). The XML and Semantic Web Worlds: Technologies, Interoperability and Integration. 10th International Conference on the Semantic Web . https://doi.org/10.1007/978-3-642-28977-4_12 - Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45 (1), 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324 | |
| dc.rights.acceso | Abierto (Texto Completo) | |
| dc.rights.accessrights | OpenAccess | |
| dc.subject | Datos Abiertos | |
| dc.subject | Salud | |
| dc.subject | Epidemiología | |
| dc.subject | Bogotá D.C | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject.keyword | Open Data | |
| dc.subject.keyword | Health | |
| dc.subject.keyword | Epidemiology | |
| dc.subject.keyword | Bogotá D.C. | |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | |
| dc.subject.lemb | Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas | |
| dc.subject.lemb | Acceso a la información | |
| dc.subject.lemb | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | |
| dc.subject.lemb | Salud pública | |
| dc.title | Modelo para la evaluación de la calidad intrínseca y dinámica de los datos abiertos sector salud en Bogotá D.C. basado en machine learning | |
| dc.title.titleenglish | Model for the evaluation of intrinsic and dynamic quality of open data in the health sector in Bogota, D.C., based on machine learning. | |
| dc.type | masterThesis | |
| dc.type.degree | Creación o Interpretación | |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
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