http://hdl.handle.net/20.500.12160/29 2026-09-26T22:30:20Z 2026-09-26T22:30:20Z Skansi, María de los Milagros Stella, José Luis Bontempi, María Eugenia Flores, Karina http://hdl.handle.net/20.500.12160/3325 2026-09-24T07:50:30Z 2026-08-01T00:00:00Z

Informe de sequía: Agosto de 2026 Skansi, María de los Milagros; Stella, José Luis; Bontempi, María Eugenia; Flores, Karina La superficie nacional afectada por sequía aumentó respecto al mes anterior, aunque se mantuvo en valores mínimos históricos. En Patagonia se registró una reducción del área afectada, aunque el este de Chubut empeoró mostrando un núcleo de sequía moderada. Por su parte, en Cuyo emergió un foco en categoría leve en el noroeste de San Luis. Fil: Skansi, María de los Milagros. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Stella, José Luis. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Bontempi, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Flores, Karina. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.

2026-08-01T00:00:00Z Skansi, María de los Milagros Aldeco, Laura Soledad Domínguez, Diana Analía Garay, Norma Herrera, Natalia Stella, José Luis Veiga, Hernán http://hdl.handle.net/20.500.12160/3321 2026-09-24T07:50:26Z 2026-08-01T00:00:00Z

Breves del Clima - Agosto 2026 Skansi, María de los Milagros; Aldeco, Laura Soledad; Domínguez, Diana Analía; Garay, Norma; Herrera, Natalia; Stella, José Luis; Veiga, Hernán La temperatura media presentó anomalías negativas significativas hacia el sur del país y en forma aislada en la zona central. La localidad de Perito Moreno (1.0°C) registró el agosto más... Fil: Skansi, María de los Milagros. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Aldeco, Laura Soledad. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Domínguez, Diana Analía. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Garay, Norma. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Herrera, Natalia. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Stella, José Luis. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Veiga, Hernán. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.

2026-08-01T00:00:00Z Barreyro, Fernando Diego http://hdl.handle.net/20.500.12160/3316 2026-09-11T07:50:25Z 2026-09-01T00:00:00Z

Análisis Estratégico de Experiencia Ciudadana (CX) mediante Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL): Una Arquitectura Orientada a Objetos para el Monitoreo Estratégico de la App móvil del SMN Barreyro, Fernando Diego El presente análisis documenta el desarrollo y la implementación de un ecosistema de ciencia de datos diseñado para la monitorización de la “ Voz del Ciudadano” respecto a la aplicación (App) oficial del Servicio Meteorológico Nacional (ar.gob.smn). Debido a la falta de acceso a las herramientas de análisis primarias y datos internos de Google Play Console, se implementó un proceso de recolección de datos exógeno mediante técnicas de webscraping. A través de una arquitectura de Programación Orientada a Objetos (OOP), se extrajo una muestra de 4.107 reseñas, volumen que, si bien es estadísticamente relevante, representa solo un subconjunto del universo total de comentarios existentes en la tienda. La metodología empleada integra modelos de Deep Learning (Transformers) especializados en español ( RoBERTuito) para la clasificación de sentimientos y el algoritmo Latent Dirichlet Allocation (LDA) para el descubrimiento de tópicos latentes. Los hallazgos revelan un Net Promoter Score (NPS) percibido de 16.97, con una tendencia de recuperación de la versión 0.0.9. Se identificaron “ Aha! Moments” vinculados a la precisión del dato y “ Pain Points” críticos asociados a la estabilidad de los widgets y la geolocalización: Esta investigación proporciona una ruta estratégica para optimizar el desarrollo de software institucional, reconociendo las limitaciones de alcance impuestas por la recolección externa de datos.; This study documents the development and implementation of a data science ecosystem designed to monitor the “Voice of the Citizen” regarding the official mobile application (ar.gob.smn) of Argentina´s National Meteorological Service (Servicio Meteorológico Nacional). Given the lack of access to primary analytics tools and internal data from Google Play Console, an exogenous data collection process was implemented using web scraping techniques. Through an Object-Oriented Programming (OOP) architecture, a sample of 4,107 reviews was extracted. Although statistically relevant, this sample represents only a subset of the total universe of comments available in the store. The methodology integrates Spanish-specialized Deep Learning models base on Transformers (RoBERTuito) for sentiment classification, along whit Latent Dirichlet Allocation (LDA) for the discovery of latent topics. Key findings reveal a perceived Net Promoter Score (NPS) of 16.97, wit h a positive recovery trend starting from version 0.0.9. The analysis identified “Aha! Moments” primarily linked to data accuracy, as well as critical “Pain Points” related to widget stability and geolocation functionality. This research offers a strategic roadmap for optimizing institutional software development while explicitly acknowledging the inherent limitations of external data collection methods . Fil: Barreyro, Fernando Diego. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.

2026-09-01T00:00:00Z Skansi, María de los Milagros Aldeco, Laura Soledad Domínguez, Diana Analía http://hdl.handle.net/20.500.12160/3315 2026-09-11T07:50:24Z 2026-09-01T00:00:00Z

El fenómeno El Niño – Oscilación del Sur (ENOS) - Septiembre 2026 Skansi, María de los Milagros; Aldeco, Laura Soledad; Domínguez, Diana Analía Las condiciones del ENOS corresponden a una fase cálida o El Niño. La temperatura del agua del mar (TSM) en el océano Pacífico ecuatorial mantiene un calentamiento al este de la línea de cambio de fecha (180°), con máximos cerca de la costa sudamericana. Los vientos alisios en el océano Pacífico estuvieron debilitados en la región central. El índice de Oscilación del Sur (IOS) mantuvo valores negativos, consistente con una fase cálida. De acuerdo a los modelos dinámicos y estadísticos, en promedio, en el trimestre septiembre-octubre-noviembre 2026 hay probabilidad del 100% de que se mantenga la fase de El Niño. Fil: Skansi, María de los Milagros. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Aldeco, Laura Soledad. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.; Fil: Domínguez, Diana Analía. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.

2026-09-01T00:00:00Z