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dc.contributor.authorOddi, F.J.
dc.contributor.authorTorres, A.M.
dc.contributor.authorPompeu, J.A.
dc.contributor.authorMagrach, A.
dc.contributor.authorBalbi, S.
dc.contributor.authorVilla, F.
dc.contributor.authorGaribaldi, L.A.
dc.date.accessioned2024-03-13T15:07:23Z
dc.date.available2024-03-13T15:07:23Z
dc.date.issued2023-12-01
dc.identifier.citationEcologia Austral: 33 (3): 894-908 (2023)es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/66165
dc.description.abstractLos avances tecnológicos y metodológicos de las últimas décadas (e.g., información satelital, potencia de los ordenadores, análisis geoespacial, desarrollo de algoritmos) facilitaron buscar soluciones a problemas complejos como el cambio global. Estos avances permitieron que surjan plataformas informáticas para modelar servicios ecosistémicos, que cuantifican los beneficios de la naturaleza y evalúan cómo son o serán afectados por acciones humanas. Actualmente, existen variadas plataformas con diferentes grados de aptitud según el contexto, destacándose k.LAB por ser gratuita, de código abierto y presentar un enfoque de ciencia colaborativa, además de integrar diferentes técnicas de modelado con inteligencia artificial. k.LAB es muy versátil para responder a las demandas de diferentes usos, desde programar y modelar SE hasta tomar decisiones. Sin embargo, quienes cuantifican y mapean SE, especialmente en Latinoamérica, tienen escaso conocimiento de k.LAB; esto dificulta aprovechar su potencial, tal como sucedió con herramientas de acceso libre y código abierto (e.g., la adopción de R requirió tiempo, revisiones, discusiones y materiales didácticos en revistas especializadas). Este trabajo presenta las capacidades de k.LAB en el contexto de las plataformas de modelado de SE. Primero, introducimos estas plataformas en términos generales, con énfasis en las más usadas. Luego, caracterizamos k.LAB técnica y filosóficamente. Después, presentamos un caso de estudio en el norte de la Patagonia argentina, ilustrando la obtención de mapas de tres SE (captura de carbono, polinización y recreación al aire libre) utilizando aplicaciones de modelado dirigidas a personas sin experiencia en programación. Finalmente, establecemos características deseables en las plataformas de modelado de SE para discutir ventajas y limitaciones de k.LAB en relación con otras alternativas. Esperamos brindar un marco general útil para el modelado de SE y ampliar el conjunto de herramientas para abordar problemáticas vinculadas al cambio global en la Argentina y otros países de la región.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo fue financiado con del Belmont Forum y BiodivERsA mediante el llamado 2017-2018 para propuestas de investigación (bajo el Programa BiodivScen ERA-Net COFUND con financiamiento de AEI, NWO, ECCyT y NSF)es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEcologia Australes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectARIESes_ES
dc.subjectcarbon sequestrationes_ES
dc.subjectglobal changees_ES
dc.subjectGoogle Earh Enginees_ES
dc.subjectInVESTes_ES
dc.subjectk.LABes_ES
dc.subjectnorthern Patagonies_ES
dc.subjectpollinationes_ES
dc.subjecttourismes_ES
dc.titlePlatforms for ecosystem services modeling: An applied example to the northern Patagoniaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.holderDerechos de autor 2023 Facundo J. Oddi, Alba Márquez Torres, João A. Pompeu, Ainhoa Magrach, Stefano Balbi, Ferdinando Villa, Lucas A. Garibaldies_ES
dc.rights.holderAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España*
dc.rights.holderAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España*
dc.relation.publisherversionhttps://dx.doi.org/10.25260/EA.23.33.3.0.2257es_ES
dc.identifier.doi10.25260/EA.23.33.3.0.2257


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Derechos de autor 2023 Facundo J. Oddi, Alba Márquez Torres, João A. Pompeu, Ainhoa Magrach, Stefano Balbi, Ferdinando Villa, Lucas A. Garibaldi
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