Diseño de herramienta computacional para el estudio de tiempos en contratos de gestión documental
An essential part of planning a project is to define a time horizon in which the activities and procedures will be carried out. This is is even more relevant when it comes to organizing and handling relevant public documentation for the proper functioning of government entities. Consequently, is nec...
- Autores:
-
Guevara Vargas, Ana María
Fontalvo Munera, Freddy Esneider
Angarita Baena, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/10555
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/10555
- Palabra clave:
- Archivística
Errores
Pronósticos
Validez
Archival
Errors
Forecasts
Validity
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- Universidad del Norte
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An essential part of planning a project is to define a time horizon in which the activities and procedures will be carried out. This is is even more relevant when it comes to organizing and handling relevant public documentation for the proper functioning of government entities. Consequently, is necessary a tool that makes it possible to estimate the duration of document management contracts, which is based on statistical methods that guarantee a good level of certainty for the articulation of the different plans proposed by the public entity. In this project, various alternatives were explored in order to maximize the precision and accuracy of the forecasts, starting with traditional techniques such as regression models, more specifically with Gamma regression and the Generalized Additive Models, and exploring the field of artificial intelligence with methods such as Random Forest and Classification and Regression Trees, finding different solutions that can be applied in different areas. |
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In this project, various alternatives were explored in order to maximize the precision and accuracy of the forecasts, starting with traditional techniques such as regression models, more specifically with Gamma regression and the Generalized Additive Models, and exploring the field of artificial intelligence with methods such as Random Forest and Classification and Regression Trees, finding different solutions that can be applied in different areas.Parte esencial de la planificación de un proyecto consiste en definir un horizonte de tiempo en el que se desarrollarán las actividades y procedimientos, más aún cuando se trata de organizar y manipular documentación pública relevante para el buen funcionamiento de las entidades gubernamentales. En consecuencia, se hace necesaria una herramienta que permita estimar la duración de los contratos de gestión documental, la cual se fundamente en métodos estadísticos que logren un buen nivel de incertidumbre para la articulación de los distintos planes que plantee el organismo público. En este proyecto se exploraron diversas alternativas en busca de maximizar la precisión y exactitud de los pronósticos, partiendo de técnicas tradicionales como los modelos de regresión, más específicamente con la regresión Gamma y los Modelos Aditivos Generales, y llegando a explorar el campo de la inteligencia artificial con métodos como Random Forest y los Árboles de Clasificación y Regresión, logrando encontrar distintas soluciones que puedan ser aplicables en distintos ámbitos.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2022Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ArchivísticaErroresPronósticosValidezArchivalErrorsForecastsValidityDiseño de herramienta computacional para el estudio de tiempos en contratos de gestión documentalDesign of computational tool for times study in contracts of documentary managementarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALEspañol1.pdfEspañol1.pdfGráfico de resultados en formato pdf en idioma españolapplication/pdf4753https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10555/1/Espa%c3%b1ol1.pdf5586c8cfba1dc82b672b479f17a521d6MD51Español2.pngEspañol2.pngGráfico de resultados en formato png en idioma españolimage/png8795https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10555/2/Espa%c3%b1ol2.png3d76217babbd78d3a5bdd6a3bafeeb6dMD52Inglés1.pdfInglés1.pdfGráfico de resultados en formato pdf en idioma inglésapplication/pdf4751https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10555/3/Ingl%c3%a9s1.pdfbf0903ee11f6c95f205264442380af1cMD53Inglés2.pngInglés2.pngGráfico de resultados en formato png en idioma inglésimage/png8460https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10555/4/Ingl%c3%a9s2.png23a36741f85f21406dc4c0bcae0755d6MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10555/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/10555oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/105552022-06-09 11:17:57.238Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |