Guía de buenas prácticas para la gestión de la calidad de datos de biodiversidad

68 Volver al índice Bibliografía 4. BIBLIOGRAFÍA Aguilar, K. (2022). Análisis de flujo de información y propuesta metodoló- gica para la toma de datos primarios de biodiversidad en Chile. Univer- sidad de Chile. ArcGeek. (2020). Conversor de Coordenadas-ArcGeek . Conversor de Coordenadas-ArcGeek.Xlsx - Google Drive. Bloom, D. A.,Wieczorek, J. R., &Zermoglio, P. F. (2020). Georeferencing cal- culator manual . https://doi.org/https: / /doi.org/10.35035/gdwq-3v93 Cai, L., & Zhu, Y. (2015). The challenges of data quality and data quality assessment in the big data era. Data Science Journal , 14, 1–10. https:// doi.org/https: / /doi.org/10.5334/dsj-2015-002 Cezón, K. (2018). Flujo de publicación de datos de biodiversidad. In Taller CESP: Transferencia de Capacidades Técnicas Asociadas a la Publica- ción de Datos de Biodiversidad a través de GBIF. Chapman, A. D. (2005). Principles of Data Quality. In Report for the Global Biodiversity Information Facility . https://doi.org/https ://doi. org/10.15468/doc.jrgg-a190 Chapman, A. D., &Wieczorek, J. R. (2020). Georeferencing Best Practices . https://doi.org/https :/ /doi.org/10.15468/doc-gg7h-s853 Chrisman, N. R. (1991). The error component in spatial data. In D. J. Ma- guire, M. F. Goodchild, & D. W. Rhind (Eds.), Geographical information systems. Vol. 1 , Principals (Issue January 1991, pp. 165–174). Longman Scientific and Technical Publishers. Cullen, A. C., & Frey, H. C. (1999). Probabilistic techniques in exposure as- sessment: Ahandbooks for dealingwith variablity and uncertainty inmo- dels and inputs . Plenum Press. https://doi.org/https :/ /doi.og/10.1002/ sim.958 Darwin Core Task Group. (2009). Darwin Core . Biodiversity Information Standards (TDWG). http://www.tdwg.org/standards/450 DOI Foundation. (2024). What is the digital object identifier (DOI)? https://www.doi.org/ Enterprise Big Data Framework. (2021). Enterprise big data analyst. Fun- damental techniques and algorithms for big data analysis. In NBER Working Papers (Version 1.) . http://www.nber.org/papers/w16019