Estructura de metadatos para un mejor uso de la información en alimentación animal
- Autores: Francisco Maroto Molina
- Directores de la Tesis: Dolores Pérez Marín (dir. tes.), Augusto Gómez Cabrera (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2013
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Carlos de Blas Beorlegui (presid.), Juan Manuel Serradilla Manrique (secret.), Patrick Chapoutot (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Helvia
- Resumen
RESUMEN DE LA TESIS DOCTORAL DE D/Dª FRANCISCO MAROTO MOLINA El resumen de la tesis para la base de datos Teseo debe ser una presentación de la tesis y tener la extensión suficiente para que quede explicado el argumento de la tesis doctoral. El formato debe facilitar la lectura y comprensión del texto a los usuarios que accedan a Teseo, debiendo diferenciarse las siguientes partes de la tesis:
1. Introducción o motivación de la tesis Para un uso eficiente de los alimentos es necesario conocer en profundidad tanto las necesidades de los animales como las características de los alimentos. Respecto a estas últimas, los datos sobre la composición química y el valor nutritivo de los alimentos se han obtenido de forma sistemática en los laboratorios de nutrición animal durante los últimos 200 años (Gizzi y Givens, 2004). Sin embargo, la mayoría de estos datos se utilizan con un propósito único, ya sea el control de calidad o la producción de resultados científicos, obviando su valor residual cuando se analizan conjuntamente. Desde principios del siglo XX, parte de esta información se ha recogido en tablas, pero éstas presentan algunas limitaciones, como el tamaño reducido y la estaticidad. Para superar dichas limitaciones surgen las bases de datos de alimentos. El Servicio de Información sobre Alimentos (SIA) de la Universidad de Córdoba lleva años trabajando en la construcción de este tipo de bases de datos (Gómez Cabrera et al., 2003), pero se ha encontrado con algunas dificultades relacionadas con la gestión y análisis de la información acumulada. La búsqueda de soluciones a dichos problemas es el punto de partida de la presente Tesis Doctoral.
2. Contenido de la investigación Los datos acumulados en el SIA carecían de la información accesoria necesaria para una adecuada interpretación y uso. Para solucionarlo se ha diseñado una estructura de metadatación adaptada a las necesidades del registro diario de información en los laboratorios. Por otro lado, se han diseñado sistemáticas de denominación y lenguajes controlados para los metadatos de cara a evitar la heterogeneidad de los descriptores. Respecto a la fase de análisis de la información, se había detectado la importancia del pre-procesamiento. En la presente Tesis Doctoral se ha estudiado el comportamiento, respecto a las externalidades o outputs más habituales de las bases de datos de alimentos, de diferentes técnicas para la integración de datos diversos, la búsqueda de repeticiones, la detección de anómalos o outliers y la gestión de los vacíos de información o missing data. Se han estudiado algoritmos uni- y multivariantes, así como aproximaciones globales y locales a los aspectos citados.
3. Conclusión Se concluye que las bases de datos de alimentos construidas en base a estructuras de metadatos son una gran opción para compartir resultados de investigación (data sharing) y para controlar la heterogeneidad típica de los datos sobre alimentos para animales. El pre-procesamiento de la información, en especial la detección de outliers y el manejo de missing data, se muestra como un paso esencial, siendo los algoritmos más adecuados en cada caso función de las características de la base de datos y del tipo de análisis que se quiere llevar a cabo. Además, pese a que ambos aspectos suelen ser vistos como un problema, su estudio permite obtener información cuali- y cuantitativa muy valiosa.
