Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA

ilustraciones, diagramas

Autores:: Monsalve Machado, Juan Camilo

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

id	UNACIONAL2_76af2be8100242df3bb3c4298f73e54f
oai_identifier_str	oai:repositorio.unal.edu.co:unal/84242
network_acronym_str	UNACIONAL2
network_name_str	Universidad Nacional de Colombia
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA
dc.title.translated.eng.fl_str_mv	Conformance analytical model applied to RPA environments
title	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA
spellingShingle	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería Automatización Robótica Sistemas de control de autómatas Automation Robotics Robots - Control systems RPA Analítica Conformidad Fallas Rendimiento RPA Analytic Conformance Errors Performance
title_short	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA
title_full	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA
title_fullStr	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA
title_full_unstemmed	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA
title_sort	Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA
dc.creator.fl_str_mv	Monsalve Machado, Juan Camilo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv	Guzmán Luna, Jaime Alberto
dc.contributor.author.none.fl_str_mv	Monsalve Machado, Juan Camilo
dc.contributor.researchgroup.spa.fl_str_mv	Sistemas Inteligentes Web (Sintelweb)
dc.contributor.orcid.spa.fl_str_mv	Juan C. Monsalve [0000-0001-5327-5719] Guzmán Luna, Jaime [0000-0003-4737-1119]
dc.contributor.cvlac.spa.fl_str_mv	Juan Camilo Monsalve Machado
dc.subject.ddc.spa.fl_str_mv	000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería
topic	000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería Automatización Robótica Sistemas de control de autómatas Automation Robotics Robots - Control systems RPA Analítica Conformidad Fallas Rendimiento RPA Analytic Conformance Errors Performance
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv	Automatización Robótica Sistemas de control de autómatas
dc.subject.lemb.eng.fl_str_mv	Automation Robotics Robots - Control systems
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv	RPA Analítica Conformidad Fallas Rendimiento
dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv	RPA Analytic Conformance Errors Performance
description	ilustraciones, diagramas
publishDate	2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2023-07-21T16:36:18Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2023-07-21T16:36:18Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2023-05
dc.type.spa.fl_str_mv	Trabajo de grado - Maestría
dc.type.driver.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.content.spa.fl_str_mv	Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv	http://purl.org/redcol/resource_type/TM
status_str	acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84242
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv	Universidad Nacional de Colombia
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv	Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv	https://repositorio.unal.edu.co/
url	https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84242 https://repositorio.unal.edu.co/
identifier_str_mv	Universidad Nacional de Colombia Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.language.iso.spa.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.relation.indexed.spa.fl_str_mv	RedCol LaReferencia
dc.relation.references.spa.fl_str_mv	Adobbati, F. et al. (2023). Formal analysis of information flow and control properties in petri nets. Ahram, T., Sargolzaei, A., Amaba, B., Laplante, P. A., Sargolzaei, S., and Daniels, J. (2019). The Internet of Things, Artificial Intelligence, Blockchain, and Professionalism. IT Professional, 20(6):15–19. Badakhshan, P., Bernhart, G., Geyer-Klingeberg, J., Nakladal, J., Schenk, S., and Vogelgesang, T. (2019). The action engine – Turning process insights into action. CEUR Workshop Proceedings, 2374:28–31. Berti, A., Van Zelst, S. J., Van Der Aalst, W. M., and Gesellschaf, F. (2019). Process mining for python (PM4py): Bridging the gap between process- And data science. CEUR Workshop Proceedings, 2374:13–16. Biel, J. I. L., Tofé, E. J., Cámara, E. M., and de la Parte, M. M. P. (2022). Redes de petri aplicadas a la simulación del comportamiento de consumidores en escenarios concurridos. In XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja), pages 537–543. Servizo de Publicacións. Bosco, A., Augusto, A., Dumas, M., La Rosa, M., and Fortino, G. (2019). Discovering automatable routines from user interaction logs. Lecture Notes in Business Information Processing, 360:144–162. Carmona J., e.-a. (November 2018). Conformance Checking: Relating Processes and Models. Springer Publishing Company, Incorporated, isbn:978-3-319-99413- 0 edition. Chacón-Montero, J., Jiménez-Ramírez, A., and Enríquez, J. G. (2019). Towards a method for automated testing in robotic process automation projects. Proceedings - 2019 IEEE/ACM 14th International Workshop on Automation of Software Test, AST 2019, pages 42–47. Chakraborti, T., Isahagian, V., Khalaf, R., Khazaeni, Y., Muthu- samy, V., Rizk, Y., and Unuvar, M. (2020). From Robotic Process Automation to Intelli- gent Process Automation: – Emerging Trends –. Lecture Notes in Business Information Processing, 393 LNBIP:215–228. De Leoni, M., Lanciano, G., and Marrella, A. (2017). A tool for aligning event logs and prescriptive process models through automated planning. CEUR Workshop Proceedings, 1920 (September). Hu, L., Liu, Z., Hu, W., Wang, Y., Tan, J., and Wu, F. (2020). Petri- net-based dynamic scheduling of flexible manufacturing system via deep reinforcement learning with graph convolutional network. Journal of Manufacturing Systems, 55:1–14. Huang, B., Zhou, M., Lu, X. S., and Abusorrah, A. (2023). Scheduling of resource allocation systems with timed petri nets: A survey. ACM Computing Surveys, 55(11):1–27. IEEE (2017). IEEE Guide for Terms and Concepts in Intelligent Process Automation. The Institute of Electrical and Electronics Engineers Standards Association. Jan Mendling, e.-a. (2007). On the degree of behavioral similarity between business process models. Queensland University of Technology. Leno, V., Dumas, M., Maggi, F. M., and La Rosa, M. (2018). Multi- Perspective process model discovery for robotic process automation. In Kirikova M. Te- niente E., L. A., editor, CEUR Workshop Proceedings, volume 2114, pages 37–45. CEUR- WS. Leno, V., Polyvyanyy, A., Dumas, M., La Rosa, M., and Maggi, F. M. (2020). Robotic Process Mining: Vision and Challenges. Business and Information Sys- tems Engineering. Leno, V., Polyvyanyy, A., La Rosa, M., Dumas, M., and Maggi, F. M. (2019). Action logger: Enabling process mining for robotic process automation. In Depaire B. De Smedt J., D. M. F. D. K. A. L. H. R. M. R.-M. S. S. S. S. S. v. d. A. W., editor, CEUR Workshop Proceedings, volume 2420. CEUR-WS. Leshob, A., Bourgouin, A., and Renard, L. (2018). Towards a Process Analysis Approach to Adopt Robotic Process Automation. In 2018 IEEE 15th International Conference on e-Business Engineering (ICEBE), pages 46–53. Lu, Y., Zhang, L., and Sun, J. (2019). Using colored petri nets to model and analyze workflow with separation of duty constraints. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 40:179–192. Malathi, T., Navaneethakrishnan, P. L., Arun, E., and Devakipri- yadharshini, V. N. (2021). Performance analysis on automating the PDF download process using Robotics Process Automation. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1059(1). Molka, T, e.-a. (2014). Conformance checking for bpmn-based process models. Proceedings of the 29th Annual ACM Symposium on Applied Computing. Muminov, B. and Kh, E. (2019). Modelling asynchronous parallel process with petri net. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 8:400–405. Ratia, M., Myll ̈arniemi, J., and Helander, N. (2018). Robotic Process Automation - Creating Value by Digitalizing Work in the Private Healthcare? In Proceedings of the 22Nd International Academic Mindtrek Conference, Mindtrek ’18, pages 222–227, New York, NY, USA. ACM. Rozinat, A. and van der Aalst, W. (2008). Conformance checking of processes based on monitoring real behavior. Information Systems, 33(1):64– 95. Sarno, R., Sinaga, F., and Sungkono, K. R. (2020). Anomaly detection in business processes using process mining and fuzzy association rule learning. Journal of Big Data, 7(1):1–19. Van Der Aalst, W. (2016). Process mining: data science in action, volume 2. Springer. van der Aalst, W. M. P. (2016). Conformance checking using causal footprints. Technische universiteit Eindhoven. Veit, F., Geyer-Klingeberg, J., Madrzak, J., Haug, M., and Thomson, J. (2017). The proactive insights engine: Process mining meets machine learning and artificial intelligence. CEUR Workshop Proceedings, 1920(July). Wanner, J., Hofmann, A., Fischer, M., Imgrund, F., Janiesch, C., and Geyer-Klingeberg, J. (2020). Process selection in RPA projects - Towards a quantifiable method of decision making. 40th International Conference on Information Systems, ICIS 2019, 6(November).
dc.rights.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.spa.fl_str_mv	Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv	http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv	Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv	xx, 122 páginas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv	application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Universidad Nacional de Colombia
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv	Medellín - Minas - Maestría en Ingeniería - Analítica
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv	Facultad de Minas
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv	Medellín, Colombia
dc.publisher.branch.spa.fl_str_mv	Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
institution	Universidad Nacional de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv	https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84242/1/license.txt https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84242/2/1017202556.2023.pdf https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84242/3/1017202556.2023.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv	eb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4a f8fdf56c56964b0c59fcb30d7b266186 9b80b722b2e2c5dec9ea40e8e7ed64f8
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
repository.mail.fl_str_mv	repositorio_nal@unal.edu.co
_version_	1814089529903022080
spelling	Atribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Guzmán Luna, Jaime Alberto632562fd9d2ad66add0fb34ebe661d98Monsalve Machado, Juan Camiloc180e9e0b8ddc316a4c4efc285040575Sistemas Inteligentes Web (Sintelweb)Juan C. Monsalve [0000-0001-5327-5719]Guzmán Luna, Jaime [0000-0003-4737-1119]Juan Camilo Monsalve Machado2023-07-21T16:36:18Z2023-07-21T16:36:18Z2023-05https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84242Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramasLa automatización de procesos robóticos o RPA (por sus siglas en ingles Robotic Process Automation), permite crear un robot de software que puede ser programado para ejecutar tareas repetitivas en un computador. Cuando se implementa un RPA en ambientes productivos, el RPA puede presentar fallas o mostrar un rendimiento diferente al esperado. Para esto, se implementa un modelo de analítica que permite hacer análisis de conformidad, es decir, permite hacer seguimiento a las ejecuciones del RPA, y poder así, encontrar fallas y hacer análisis de rendimiento. Lo primero que se hace es hacer un estudio de la composición de un RPA, para conocer las estructuras de programación y los operadores más importantes de los RPA. Después se diseña un modelo que permite representar y hacer seguimiento a las ejecuciones del RPA. Seguido a esto, se diseña un modelo de analítica, que permite verificar la conformidad del robot de software, es decir, comparar el proceso del RPA con las ejecuciones del RPA, y así, analizar si se presentan fallas provenientes de los recursos, los operadores o los datos. También se diseña un modelo de analítica que permite analizar el rendimiento del RPA, esto por medio de variables no funcionales del sistema como tiempo. Finalmente, se implementa un RPA en un ambiente de pruebas para evaluar el funcionamiento de los modelos en un caso de uso. (Texto tomado de la fuente)Robotic Process Automation (RPA), is a tool to create a software robot in order to perform repetitive tasks on a computer. When RPA is working in production environments, the RPA could fail or could has different perform. I propose an analytic model to analyze the compliance between the process model and robot execution, in order to nd errors and do performance analysis. Firstly, I shown the composition of an RPA, the programming structures and the most important operators. Secondly, a model is designed in order to monitor the RPA executions. After. that, an analytical model is designed, to verifying the compliance of the process model and RPA execution, in order to analyze errors. Then an analytical model to analyzing the performance of the RPA is shown. Lastly, RPA test environment is presented in order to evaluate the models in a use case.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informáticaxx, 122 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingenieríaAutomatizaciónRobóticaSistemas de control de autómatasAutomationRoboticsRobots - Control systemsRPAAnalíticaConformidadFallasRendimientoRPAAnalyticConformanceErrorsPerformanceModelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPAConformance analytical model applied to RPA environmentsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRedColLaReferenciaAdobbati, F. et al. (2023). Formal analysis of information flow and control properties in petri nets.Ahram, T., Sargolzaei, A., Amaba, B., Laplante, P. A., Sargolzaei, S., and Daniels, J. (2019). The Internet of Things, Artificial Intelligence, Blockchain, and Professionalism. IT Professional, 20(6):15–19.Badakhshan, P., Bernhart, G., Geyer-Klingeberg, J., Nakladal, J., Schenk, S., and Vogelgesang, T. (2019). The action engine – Turning process insights into action. CEUR Workshop Proceedings, 2374:28–31.Berti, A., Van Zelst, S. J., Van Der Aalst, W. M., and Gesellschaf, F. (2019). Process mining for python (PM4py): Bridging the gap between process- And data science. CEUR Workshop Proceedings, 2374:13–16.Biel, J. I. L., Tofé, E. J., Cámara, E. M., and de la Parte, M. M. P. (2022). Redes de petri aplicadas a la simulación del comportamiento de consumidores en escenarios concurridos. In XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja), pages 537–543. Servizo de Publicacións.Bosco, A., Augusto, A., Dumas, M., La Rosa, M., and Fortino, G. (2019). Discovering automatable routines from user interaction logs. Lecture Notes in Business Information Processing, 360:144–162.Carmona J., e.-a. (November 2018). Conformance Checking: Relating Processes and Models. Springer Publishing Company, Incorporated, isbn:978-3-319-99413- 0 edition.Chacón-Montero, J., Jiménez-Ramírez, A., and Enríquez, J. G. (2019). Towards a method for automated testing in robotic process automation projects. Proceedings - 2019 IEEE/ACM 14th International Workshop on Automation of Software Test, AST 2019, pages 42–47.Chakraborti, T., Isahagian, V., Khalaf, R., Khazaeni, Y., Muthu- samy, V., Rizk, Y., and Unuvar, M. (2020). From Robotic Process Automation to Intelli- gent Process Automation: – Emerging Trends –. Lecture Notes in Business Information Processing, 393 LNBIP:215–228.De Leoni, M., Lanciano, G., and Marrella, A. (2017). A tool for aligning event logs and prescriptive process models through automated planning. CEUR Workshop Proceedings, 1920 (September).Hu, L., Liu, Z., Hu, W., Wang, Y., Tan, J., and Wu, F. (2020). Petri- net-based dynamic scheduling of flexible manufacturing system via deep reinforcement learning with graph convolutional network. Journal of Manufacturing Systems, 55:1–14.Huang, B., Zhou, M., Lu, X. S., and Abusorrah, A. (2023). Scheduling of resource allocation systems with timed petri nets: A survey. ACM Computing Surveys, 55(11):1–27.IEEE (2017). IEEE Guide for Terms and Concepts in Intelligent Process Automation. The Institute of Electrical and Electronics Engineers Standards Association.Jan Mendling, e.-a. (2007). On the degree of behavioral similarity between business process models. Queensland University of Technology.Leno, V., Dumas, M., Maggi, F. M., and La Rosa, M. (2018). Multi- Perspective process model discovery for robotic process automation. In Kirikova M. Te- niente E., L. A., editor, CEUR Workshop Proceedings, volume 2114, pages 37–45. CEUR- WS.Leno, V., Polyvyanyy, A., Dumas, M., La Rosa, M., and Maggi, F. M. (2020). Robotic Process Mining: Vision and Challenges. Business and Information Sys- tems Engineering.Leno, V., Polyvyanyy, A., La Rosa, M., Dumas, M., and Maggi, F. M. (2019). Action logger: Enabling process mining for robotic process automation. In Depaire B. De Smedt J., D. M. F. D. K. A. L. H. R. M. R.-M. S. S. S. S. S. v. d. A. W., editor, CEUR Workshop Proceedings, volume 2420. CEUR-WS.Leshob, A., Bourgouin, A., and Renard, L. (2018). Towards a Process Analysis Approach to Adopt Robotic Process Automation. In 2018 IEEE 15th International Conference on e-Business Engineering (ICEBE), pages 46–53.Lu, Y., Zhang, L., and Sun, J. (2019). Using colored petri nets to model and analyze workflow with separation of duty constraints. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 40:179–192.Malathi, T., Navaneethakrishnan, P. L., Arun, E., and Devakipri- yadharshini, V. N. (2021). Performance analysis on automating the PDF download process using Robotics Process Automation. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1059(1).Molka, T, e.-a. (2014). Conformance checking for bpmn-based process models. Proceedings of the 29th Annual ACM Symposium on Applied Computing.Muminov, B. and Kh, E. (2019). Modelling asynchronous parallel process with petri net. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 8:400–405.Ratia, M., Myll ̈arniemi, J., and Helander, N. (2018). Robotic Process Automation - Creating Value by Digitalizing Work in the Private Healthcare? In Proceedings of the 22Nd International Academic Mindtrek Conference, Mindtrek ’18, pages 222–227, New York, NY, USA. ACM.Rozinat, A. and van der Aalst, W. (2008). Conformance checking of processes based on monitoring real behavior. Information Systems, 33(1):64– 95.Sarno, R., Sinaga, F., and Sungkono, K. R. (2020). Anomaly detection in business processes using process mining and fuzzy association rule learning. Journal of Big Data, 7(1):1–19.Van Der Aalst, W. (2016). Process mining: data science in action, volume 2. Springer.van der Aalst, W. M. P. (2016). Conformance checking using causal footprints. Technische universiteit Eindhoven.Veit, F., Geyer-Klingeberg, J., Madrzak, J., Haug, M., and Thomson, J. (2017). The proactive insights engine: Process mining meets machine learning and artificial intelligence. CEUR Workshop Proceedings, 1920(July).Wanner, J., Hofmann, A., Fischer, M., Imgrund, F., Janiesch, C., and Geyer-Klingeberg, J. (2020). Process selection in RPA projects - Towards a quantifiable method of decision making. 40th International Conference on Information Systems, ICIS 2019, 6(November).EstudiantesInvestigadoresMaestrosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84242/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1017202556.2023.pdf1017202556.2023.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Analíticaapplication/pdf2551923https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84242/2/1017202556.2023.pdff8fdf56c56964b0c59fcb30d7b266186MD52THUMBNAIL1017202556.2023.pdf.jpg1017202556.2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4599https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84242/3/1017202556.2023.pdf.jpg9b80b722b2e2c5dec9ea40e8e7ed64f8MD53unal/84242oai:repositorio.unal.edu.co:unal/842422024-08-14 23:42:00.073Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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

Modelo de analítica predictiva para hacer correctitud en un ambiente de RPA

Publicaciones similares