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dc.date.accessioned 2023-12-29T15:13:41Z
dc.date.available 2023-12-29T15:13:41Z
dc.date.issued 2023-12
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/162125
dc.description.abstract Collaborative location-based collecting systems (CLCS) are a particular case of collaborative systems where a community of users collaboratively collect geo-referenced data. Each CLCS sets its territory coverage objectives, commonly defined as to guarantee that all the affected territory is surveyed with a particular coverage criterium. This paper presents a three-step pipeline to recommend the subareas that require observations dynamically. The first step generates a disjoint and adjacent set of areas -a mesh- covering the sampling territory. The second step sets a priority and coverage objective for each area. Finally, the third step considers the project’s objectives and the area coverage situation to recommend the areas that need surveys. The output of this last step is an input for a user-task distribution process where the user’s profile is taken into account. Moreover, an example of meshing strategy and task generation is proposed. en
dc.description.abstract Los sistemas colaborativos de recogida basados en la ubicación (CLCS) son un caso particular de sistemas colaborativos en los que una comunidad de usuarios recoge datos georreferenciados de forma colaborativa. Cada CLCS fija sus objetivos de cobertura del territorio, que suelen definirse como la garantía de que todo el territorio afectado se inspecciona con un determinado criterio de cobertura. Este artículo presenta un proceso de tres pasos para recomendar las subáreas que requieren observaciones de forma dinámica. El primer paso genera un conjunto de áreas -una malla- disjuntas y adyacentes que cubren el territorio de muestreo. El segundo paso establece un objetivo de prioridad y cobertura para cada área. Por último, la tercera etapa tiene en cuenta los objetivos del proyecto y la situación de la cobertura del área para recomendar las áreas que necesitan encuestas. El resultado de este último paso es una entrada para un proceso de distribución usuario-tarea en el que se tiene en cuenta el perfil del usuario. Además, se propone un ejemplo de estrategia de mallado y generación de tareas. es
dc.language en es
dc.subject Collaborative Location-based Collecting Systems es
dc.subject Meshing es
dc.subject Decision-making es
dc.subject Spatial Crowdsourcing es
dc.subject Sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación es
dc.subject Toma de decisiones es
dc.subject Meshing es
dc.subject Crowdsourcing espacial es
dc.title Dynamic spatial task generation for collaborative location-based collecting systems coverage objectives en
dc.title.alternative Generación dinámica de tareas espaciales para sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación es
dc.type Articulo es
sedici.identifier.uri https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/626 es
sedici.identifier.issn 1514-6774 es
sedici.creator.person Dalponte Ayastuy, María Nieves es
sedici.creator.person Torres, Diego es
sedici.creator.person Lattanzio, Bruno J. es
sedici.description.note This paper is partially supported by funding provided by the STIC AmSud program, Project 22STIC-01. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Articulo es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.relation.event Decisioning 2022. Collaboration in knowledge discovery and decision making: applications to sustainable agriculture (La Plata,30 de junio al 1 de julio de 2022) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.journalTitle Electronic Journal of SADIO es
sedici.relation.journalVolumeAndIssue vol. 22, no. 3 es


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