Sistematización del procesamiento de metadatos y datos taxonómicos de cámaras trampa para la generación y publicación de DwC

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dc.contributor.advisorSánchez Giraldo, Camilo
dc.contributor.authorGrisales Betancur, Valentina
dc.contributor.authorSerna González, Mauricio
dc.contributor.authorSánchez Giraldo, Camilo
dc.contributor.authorPérez Navarro, Valentina
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeBiólogo(a)spa
dc.creator.emailvgrisale@eafit.edu.co
dc.creator.emailmauriciosernag6@gmail.com
dc.creator.emailcsanchezg1@eafit.edu.co
dc.creator.emailvperezn1@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2024-07-02T21:35:59Z
dc.date.available2024-07-02T21:35:59Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionLas cámaras trampa son una herramienta ampliamente utilizada para estudiar y monitorear la biodiversidad, beneficiando a investigadores, además de la comunidad en general, incluyendo guardabosques, propietarios de reservas naturales y personal interesado en la conservación. Estos esfuerzos de monitoreo generan grandes volúmenes de datos de valor para la ciencia, contribuyendo a la compresión de la biodiversidad, especialmente de mamíferos. No obstante, la complejidad asociada al procesamiento y análisis de esta información es evidente, puesto que requiere conocimientos técnicos sobre taxonomía y habilidades para la gestión de formatos, obstaculizando su publicación en plataformas como la Global Biodiversity Information Facility (GBIF) y el Sistema de Información Sobre Biodiversidad (SIB Colombia). Reconociendo la importancia de difundir datos provenientes de cámaras trampa para la gestión de la biodiversidad, proponemos un flujo de trabajo en R para el procesamiento de estos datos eficientemente, sin la necesidad de conocimientos taxonómicos profundos y automatizando la generación del formato Darwin Core (Dwc). En contraste con otras herramientas disponibles para el procesamiento de datos de biodiversidad, nuestra propuesta se enfoca en promover y simplificar la publicación de datos por parte de la comunidad académica y actores no académicos, garantizando la calidad técnica de los datos, la exactitud en la taxonomía utilizada y disminuyendo el tiempo de diligenciamiento de formatos para su publicación. Para validar el manejo más eficiente en términos de la reducción del tiempo empleado en el procesamiento de datos de biodiversidad, se utilizó un set de datos obtenidos en La Reserva Natural El Globo (Támesis, Antioquia). A partir de los resultados obtenidos en una prueba experimental con un total de 10 voluntarios expertos y no expertos, se concluye que la implementación del flujo de trabajo permite una reducción del tiempo empleado en el procesamiento de datos y el diligenciamiento del formato DwC. Además de acelerar el proceso, esta automatización reduce la carga de trabajo y potencialmente disminuye los errores en el diligenciamiento del formato.
dc.description.abstractCamera traps are a widely used tool to study and monitor biodiversity, benefiting researchers as well as the community at large, including park rangers, nature reserve owners, and conservation stakeholders. These monitoring efforts generate large volumes of data of value to science, contributing to the understanding of biodiversity, especially mammals. However, the complexity associated with the processing and analysis of this information is evident, since it requires technical knowledge of taxonomy and format management skills, hindering its publication on platforms such as the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) and the Biodiversity Information System (SIB Colombia). Recognizing the importance of disseminating camera trap data for biodiversity management, we propose a workflow in R for processing these data efficiently, without the need for in-depth taxonomic knowledge and automating the generation of the Darwin Core format (Dwc). In contrast to other tools available for biodiversity data processing, our proposal focuses on promoting and simplifying the publication of data by the academic community and non-academic actors, guaranteeing the technical quality of the data, the accuracy of the taxonomy used and reducing the time required to fill out forms for publication. To validate the most efficient management in terms of reducing the time spent in processing biodiversity data, a dataset obtained in El Globo Natural Reserve (Támesis, Antioquia) was used. From the results obtained in an experimental test with a total of 10 expert and non-expert volunteers, it is concluded that the implementation of the workflow allows a reduction in the time spent in data processing and the completion of the DwC format. In addition to speeding up the process, this automation reduces the workload and potentially reduces errors in completing the form.
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/34084
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. Departamento de Ciencias Biológi​c​asspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programBiologíaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectBioinformática
dc.subjectCiencia ciudadana
dc.subjectGBIF
dc.subjectSIB
dc.subject.keywordBioinformatics
dc.subject.keywordCitizen science
dc.subject.keywordR software
dc.subject.lembBIOLOGÍA
dc.subject.lembBIOLOGÍA - CLASIFICACIÓN
dc.subject.lembESPECIES
dc.subject.lembDIVERSIDAD BIOLÓGICA
dc.subject.lembPARQUES NATURALES
dc.titleSistematización del procesamiento de metadatos y datos taxonómicos de cámaras trampa para la generación y publicación de DwC
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiseng
dc.typebachelorThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.type.spaArtículo

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