2026-05-27T23:27:27Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/276012026-02-03T10:19:30Zcom_10630_1685col_10630_38055
Sánchez Rodríguez, Juan
2023-09-20T09:33:22Z
2023-09-20T09:33:22Z
2023
https://hdl.handle.net/10630/27601
La recolección de datos es una tarea crucial. Sin embargo, la recopilación manual de los datos puede resultar en errores de escritura que afectan la precisión
de los resultados. Para abordar este problema, se han utilizado tecnologías NLP
en Python para el preprocesado de los nombres de las especies, y posteriormente
se ha desarrollado una aplicación web de recogida de datos con función offline
que utiliza herramientas de autocompletado para prevenir errores de escritura y
garantizar una recolección sin fallos. Además, la aplicación incluye un sistema de
geolocalización automática que permite la anotación precisa de la ubicación de
las especies vegetales. Esta aplicación web es una solución eficiente, precisa y accesible para la recolección de datos biológicos en la investigación y otros campos
similares.
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
open access
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