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573 results for “Datos”
Linked collectors and determiners for: Actualización de la base de datos de la Colección Regional Durango (Tejido).
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "Actualización de la base de datos de la Colección Regional Durango (Tejido)". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/2388291e-d210-40f5-be53-5b87ac0806c0">https://bionomia.net/dataset/2388291e-d210-40f5-be53-5b87ac0806c0</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/2388291e-d210-40f5-be53-5b87ac0806c0">https://gbif.org/dataset/2388291e-d210-40f5-be53-5b87ac0806c0</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Linked collectors and determiners for: Captura de datos de la Colección de Curculionoidea (Insecta: Coleoptera) de la Universidad Autónoma de Querétaro.
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "Captura de datos de la Colección de Curculionoidea (Insecta: Coleoptera) de la Universidad Autónoma de Querétaro". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/0b5f0f86-5743-4f04-a19e-d8e0a983e55a">https://bionomia.net/dataset/0b5f0f86-5743-4f04-a19e-d8e0a983e55a</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/0b5f0f86-5743-4f04-a19e-d8e0a983e55a">https://gbif.org/dataset/0b5f0f86-5743-4f04-a19e-d8e0a983e55a</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Linked collectors and determiners for: Base de datos del género Salvia, del herbario Kew, primera parte.
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "Base de datos del género Salvia, del herbario Kew, primera parte". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/49fa5dc7-3bd0-4b51-ab6a-f6ea086a13fb">https://bionomia.net/dataset/49fa5dc7-3bd0-4b51-ab6a-f6ea086a13fb</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/49fa5dc7-3bd0-4b51-ab6a-f6ea086a13fb">https://gbif.org/dataset/49fa5dc7-3bd0-4b51-ab6a-f6ea086a13fb</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Linked collectors and determiners for: FloraCAT: Banco de datos de los cormófitos de Cataluña.
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "FloraCAT: Banco de datos de los cormófitos de Cataluña". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/a4b7c71e-fc73-434e-a008-d63c222179d0">https://bionomia.net/dataset/a4b7c71e-fc73-434e-a008-d63c222179d0</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/a4b7c71e-fc73-434e-a008-d63c222179d0">https://gbif.org/dataset/a4b7c71e-fc73-434e-a008-d63c222179d0</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Linked collectors and determiners for: BrioCAT: Banco de datos de los briòfitos de Cataluña.
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "BrioCAT: Banco de datos de los briòfitos de Cataluña". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/77a24e14-534b-4864-bb95-ae0966ce89ce">https://bionomia.net/dataset/77a24e14-534b-4864-bb95-ae0966ce89ce</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/77a24e14-534b-4864-bb95-ae0966ce89ce">https://gbif.org/dataset/77a24e14-534b-4864-bb95-ae0966ce89ce</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Linked collectors and determiners for: Formación de una base de datos y elaboración de un atlas de la herpetofauna de México (Anfibiosreptiles).
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "Formación de una base de datos y elaboración de un atlas de la herpetofauna de México (Anfibiosreptiles)". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/7feba584-f762-11e1-a439-00145eb45e9a">https://bionomia.net/dataset/7feba584-f762-11e1-a439-00145eb45e9a</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/7feba584-f762-11e1-a439-00145eb45e9a">https://gbif.org/dataset/7feba584-f762-11e1-a439-00145eb45e9a</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Linked collectors and determiners for: Datos de ocurrencia de triatominos americanos del Laboratorio de Triatominos del CEPAVE (CONICET-UNLP).
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "Datos de ocurrencia de triatominos americanos del Laboratorio de Triatominos del CEPAVE (CONICET-UNLP)". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/eae731a7-3e82-4295-b0b3-ec72d75a402d">https://bionomia.net/dataset/eae731a7-3e82-4295-b0b3-ec72d75a402d</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/eae731a7-3e82-4295-b0b3-ec72d75a402d">https://gbif.org/dataset/eae731a7-3e82-4295-b0b3-ec72d75a402d</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Flujo Datos Académicos Ciencia Abierta: Infraestructura Tecnológica Instituciones de Educación Superior (IES)
<p>La Recomendación de Ciencia Abierta de la UNESCO6, que se encuentra en fase de adopción por parte de sus estados-miembros plantea que una de las áreas de acción más urgentes es la inversión de largo plazo en infraestructura digital. Reconoce en los CRIS (Current Research Information Systems, por sus siglas en inglés) una de estas infraestructuras elementales para el desarrollo de la ciencia abierta.</p> <p>Fuente: https://www.clacso.org/wp-content/uploads/2021/07/CRIS-FOLEC.pdf</p> <p> </p>
Base de datos de propiedades edafológicas de los suelos españoles
<p><strong>RESUMEN</strong></p> <p>El origen de la Base de datos de perfiles de suelos se enmarca en los estudios realizados en el CENTRO DE INVESTIGACIONES ENERGÉTICAS, MEDIOAMBIENTALES Y TECNOLÓGICAS (CIEMAT), sobre la vulnerabilidad radiológica de los suelos españoles a un depósito de Cs-137 y Sr-90 (Trueba, et al., 2000a). Para ello fue necesario conocer y caracterizar adecuadamente los diferentes tipos de suelos existentes en la España peninsular. Esta tarea se logró mediante una amplia recopilación de perfiles de suelo de diferentes fuentes bibliográficas. El objetivo principal era tener perfiles representativos de los diferentes tipos de suelo que, para la España peninsular, se recogían en el Mapa de Suelos de la Comunidad Europea (CE) a escala 1: 1000000 (CEC, 1985), utilizado como mapa base. La recopilación de la información se hizo a nivel provincial, recopilando perfiles para las 47 provincias peninsulares. Tras el análisis de la información recopilada y la armonización de los datos, se creó una Base de Datos con 2176 perfiles de suelo (Trueba, et al., 2000b).</p> <p><strong>ABSTRACT</strong></p> <p>The origin of the soil profile Database is framed in the studies performed at the CENTRO DE INVESTIGACIONES ENERGÉTICAS, MEDIOAMBIENTALES Y TECNOLÓGICAS (CIEMAT), on the radiological vulnerability of Spanish soils to a Cs-137 and Sr-90 deposition (Trueba, et al., 2000a). For this purpose, the knowledge of the different existing soil types in peninsular Spain and their adequate characterisation was needed. This task was achieved by means of a broad compilation of soil profiles from different bibliographic sources. The main aim was to gather profiles representative of the soil types depicted for peninsular Spain in the European Communities (EC) Soil Map at 1:1000000 scale (CEC, 1985), used as base map. The soil profile compilation was made on the province level, gathering information for the 47 peninsular provinces. After the analysis of the information gathered and data harmonisation, a Database with 2176 soil profiles was created (Trueba, et al., 2000b).</p>
Base de datos- Confiabilidad de instrumento sobre capacidades cognitivo-prácticas para el tratamiento de mínima intervención de caries dental en la Carrera de Estomatología
<p>Base datos para SPSS con registro de las respuestas en prueba y reprueba para determinar la confiabilidad de instrumento sobre capacidades cognitivo-prácticas necesarias para el tratamiento de mínima intervención de la caries dental en la Carrera de Estomatología Cubana.</p> <p> </p>
Base de datos sobre la inclusión de los aspectos climático-ambientales en los programas de educación superior en México
<p>Base de datos sobre programas de educación superior en México que consideran cuestiones climático-ambientales en su curricula. La base de datos comprende 1,161 entradas actualizadas hasta el cierre de 2020. Incluye programas de licenciatura, maestría, doctorado y especialidad.</p> <p>La mayoría de las entradas corresponden a programas en arquitectura, urbanismo o ingenierías. Sólo 15% especifica puntualmente algún componente relacionado a temas climático-ambientales. El total de materias relacionadas a cuestiones climático-ambientales de la muestra que compone la base de datos fue de 385 para todas las modalidades y niveles de estudio.</p> <p>De esos programas, casi la mitad (47%) lo hacen de manera general, mientras que el resto son mas específicos al incluir consideraciones propias de la especialidad, sea arquitectura, urbanismo o desarrollo tecnológico (energías renovables, fundamentalmente). Los estados de la república mexicana que concentran el grueso de programas que especifican algún componente climático-ambiental son Puebla, Ciudad de México, Baja California y Guanajuato con 12.6 %, 11.3 %, 10.7 %, y 8.8 %, respectivamente. Por otro lado, los estados que concentran el grueso de los programas analizados (los 1,161) son la CDMX, Puebla, Hidalgo, Michoacán y Sinaloa con 13.2 %, 11.3 %, 5.7 %, 5.3 %, y 5.1 %, respectivamente.</p>
Matriz datos normalizados - Producción de ácidos grasos insaturados y biomasa de Parachlorella kessleri (615 datos con variación de factores fisicoquímicos)
<p>Matriz de 615 datos correspondientes a la porducción de ácidos grasos insaturados y biomasa de <em>Parachlorella kessleri </em>con variaciónes de 6 factores fisicoquimicos: Glucosa, Nitrógeno (NaNO<sub>3</sub>), Fósforo (K<sub>2</sub>HPO<sub>4</sub>), Longitud de Onda, Intensidad de Luz y Fotoperiodo para entrenamiento de red neuronal artificial y algoritmo genetico. Los datos corresponden a 60 datos experimentales y 555 datos obtenidos por interpolación, derivados de un diseño experimental de cribado con 13 tratamientos por cuatro bloques.</p>
Características de películas y programas de televisión más populares en la base de datos de Imdb
<p>Se ha realizado una extracción de datos a través de técnicas de web scraping en la web Imdb, con las películas y programas de televisión más populares distribuidos por género.</p> <p>El dataset cuenta con información referente a las películas y programas de televisión más populares según la comunidad cinéfila de Imdb. Esta información se puede utilizar para clasificar estas películas entre las más votadas, las mejores valoradas, las que más actores aparecen, las se pueden enmarcar en más tipos de géneros o incluso saber el género que presenta las películas peor valoradas. Además, el dataset se ha construido con solo las primeras cincuenta películas más populares de cada género ya que la web contiene más de 2 millones de títulos y no nos interesa tener un dataset tan grande para su posterior tratamiento.</p> <p>Toda la información que se ha recogido se presenta en un fichero CSV para facilitar su posterior limpieza y análisis en la siguiente práctica.</p>
Opinión pública y reputación online de Elon Musk: datos más relevantes para un análisis basado en sentimientos
<p>El dataset está formado por datos basados en tweets sobre Musk y las interacciones en los mismos. En este dataset se presentan un total de 192 tweets publicados entre el 13 y 14 de noviembre de 2022. Las unidades o magnitudes de las características extraídas son en formato fecha y hora, texto, cantidad numérica y weblink. Además, se ha llevado a cabo un proceso de limpieza y preprocesado con el fin de que la información sea más comprensible. </p> <p>La descripción de las características extraídas son descritas en las siguientes preguntas. El formato del dataset es un fichero CSV que facilita su visualización y tratamiento.</p>
Tipologia de Datos UOC | Práctica 1 | Web Scraping de Booking.com
<p>El presente dataset ha sido obtenido bajo el marco de la asignatura "Tipologia y ciclo de vida de los datos". Concretamente se trata del resultado obtenido tras realizar web scraping del metabuscador de hoteles "Booking.com" utilizando el lenguaje Python y el paquete Selenium.</p>
Identification, Demographic and Sociometric Data of the Students and Classroom Data / Datos de Identificación, Demográficos y Sociométricos de los Alumnos y Datos del Aula // SUJ-1_Data_CC-CS_T1toT6
<p>This is a longitudinal file that provides information about the students and the classroom in all grades, from first to sixth. It is an essential file that researchers will necessarily have to merge with the other files containing the variables of interest. The file provides information to identify and locate each student in each grade (e.g., identification number, cohort and sample to which he/she belongs, classroom in which he/she is enrolled in each grade, year of entry or exit from the sample,...), and demographic information (sex, date of birth, age in each grade,...), inclusion information (ethnicity, time in Spain, Spanish language proficiency, degree of absenteeism,...), his/her sociometric status at each moment and whether he/she meets criteria to receive intervention. Finally, it also includes data on the classroom in which the participant is enrolled each year and the tutor teacher (e.g., classroom ratio, whether the composition of the classroom is changing on a scheduled basis, sex of the teacher and whether the tutor has changed with respect to the previous year). Most of the information was provided by the teacher and is part of the STUDENT-INFORM and CLASSROOM-INFORM files, but it also includes information provided by researchers in the SUJ-2 files and information provided by peers in the SOCIOMET-P files. The data were collected in public schools in Castellón and Seville (Spain) mostly in the fall of each school year, but many variables were also measured in the spring, from first to sixth grade of primary education, from school year 2009-10 to school year 2014-15. To learn more about our research and access to other datasets of this or other measures, follow the link <a href="https://www.uji.es/departaments/psi/base/opengrei/">GREI Longitudinal Project</a></p> <p> </p> <p>Se trata de un fichero longitudinal que aporta información sobre los estudiantes y el aula en todos los cursos, de primero a sexto. Es un fichero esencial que necesariamente los investigadores tendrán que fusionar con los otros ficheros que contengan las variables de su interés. El fichero proporciona información para identificar y localizar a cada estudiante en cada curso (p.e, número de identificación, cohorte y muestra a la que pertenece, aula en la que está escolarizado en cada curso, curso de incorporación o de salida de la muestra,…), e información demográfica (sexo, fecha de nacimiento, edad en cada curso,..), de inclusión (etnia, tiempo en España, dominio de la lengua española, grado de absentismo,…), su estatus sociométrico en cada momento y si reúne criterios para recibir intervención. Por último, también incluye datos sobre el aula en la que el participante está escolarizado cada curso y del profesor tutor (p.e., ratio del aula, si la composición del aula cambia de forma programada en determinados cursos, el sexo del profesor y si la clase ha cambiado de tutor respecto del curso anterior). La mayor parte de la información ha sido proporcionada por el profesor y forma parte de los ficheros STUDENT-INFORM y CLASSROOM-INFORM, pero también incluye información aportada por los investigadores en los ficheros SUJ-2 e información aportada por los iguales en los ficheros SOCIOMET-P. Los datos fueron recogidos en centros públicos de Castellón y Sevilla (España) mayoritariamente en otoño de cada curso, pero muchas variables también fueron medidas en primavera, desde primero a sexto curso de educación primaria, desde el curso escolar 2009-10 al curso escolar 2014-15. Para saber más sobre nuestra investigación y acceder a otros ficheros de datos de esta medida o de otras, siga el enlace <a href="https://www.uji.es/departaments/psi/base/opengrei/">Proyecto Longitudinal GREI</a></p>
Identification, Demographic and Sociometric Data of the Students and Classroom Data / Datos de Identificación, Demográficos y Sociométricos de los Alumnos y Datos del Aula // SUJ-1_Data_IC_T1toT6
<p>This is a longitudinal file that provides information about the students and the classroom in all grades, from first to sixth. It is an essential file that researchers will necessarily have to merge with the other files containing the variables of interest. The file provides information to identify and locate each student in each grade (e.g., identification number, cohort and sample to which he/she belongs, classroom in which he/she is enrolled in each grade, year of entry or exit from the sample,...), and demographic information (sex, date of birth, age in each grade,...), inclusion information (ethnicity, time in Spain, Spanish language proficiency, degree of absenteeism,...), his/her sociometric status at each moment and whether he/she meets criteria to receive intervention. Finally, it also includes data on the classroom in which the participant is enrolled each year and the tutor teacher (e.g., classroom ratio, whether the composition of the classroom is changing on a scheduled basis, sex of the teacher and whether the tutor has changed with respect to the previous year). Most of the information was provided by the teacher and is part of the STUDENT-INFORM and CLASSROOM-INFORM files, but it also includes information provided by researchers in the SUJ-2 files and information provided by peers in the SOCIOMET-P files. The data were collected in public schools in Castellón (Spain) mostly in the fall of each school year, but many variables were also measured in the spring, from first to sixth grade of primary education, from school year 2010-11 to school year 2015-16. To learn more about our research and access to other datasets of this or other measures, follow the link <a href="https://www.uji.es/departaments/psi/base/opengrei/">GREI Longitudinal Project</a></p> <p> </p> <p>Se trata de un fichero longitudinal que aporta información sobre los estudiantes y el aula en todos los cursos, de primero a sexto. Se trata de un fichero esencial que necesariamente los investigadores tendrán que fusionar con los otros ficheros que contengan las variables de su interés. El fichero proporciona información para identificar y localizar a cada estudiante en cada curso (p.e, número de identificación, cohorte y muestra a la que pertenece, aula en la que está escolarizado en cada curso, curso de incorporación o de salida de la muestra,…), e información demográfica (sexo, fecha de nacimiento, edad en cada curso,..), de inclusión (etnia, tiempo en España, dominio d la lengua española, grado de absentismo,…), su estatus sociométrico en cada momento y si reúne criterios para recibir intervención. Por último, también incluye datos sobre el aula en la que el participante está escolarizado cada curso y del profesor tutor (p.e., ratio del aula, si la composición del aula cambia de forma programada en determinados cursos, el sexo del profesor y si la clase ha cambiado de tutor respecto del curso anterior). La mayor parte de la información ha sido proporcionada por el profesor y forma parte de los ficheros STUDENT-INFORM y CLASSROOM-INFORM, pero también incluye información aportada por los investigadores en los ficheros SUJ-2 e información aportada por los iguales en los ficheros SOCIOMET-P. Los datos fueron recogidos en centros públicos de Castellón (España) mayoritariamente en otoño de cada curso, pero muchas variables también fueron medidas en primavera, desde primero a sexto curso de educación primaria, desde el (curso escolar 2010-11 al curso escolar 2015-16. Para saber más sobre nuestra investigación y acceder a otros ficheros de datos de esta medida o de otras, siga el enlace <a href="https://www.uji.es/departaments/psi/base/opengrei/">Proyecto Longitudinal GREI</a></p>
Longitudinal Data on the Specific and Universal Interventions Received / Datos Longitudinales sobre las Intervenciones Específicas y Universales Recibidas // SUJ-2_Data_CC-IC_T1toT6
<p>This is a longitudinal file that provides information on the interventions received by the participant in each grade, from first to fourth grade of primary education. Interventions can be universal or specific. Both types of interventions are organized according to the focus and/or area of intervention (teacher, child, peers, parents). The file reports the types of interventions that the participant has received in each grade in each focus and their breakdown into concrete interventions. It also reports in which courses the participant meets the criteria to be a candidate for specific interventions and the variables used to identify the candidates (variables of concern to the teacher and sociometric status variables). The information was provided by the researchers. Data were collected in public schools in Castellón (Spain) mostly in the spring of each school year, but many variables were also measured in the fall, from the first grade of primary education to the sixth grade, from the 2009-10 school year to the 2015-16 school year. To learn more about our research and access to other datasets of this or other measures, follow the link <a href="https://www.uji.es/departaments/psi/base/opengrei/">GREI Longitudinal Project</a></p> <p> </p> <p>Se trata de un fichero longitudinal que aporta información sobre las intervenciones que ha recibido el participante en cada curso, de primero a cuarto. Las intervenciones pueden ser universales o específicas. Ambos tipos de intervenciones se organizan en función del foco y/o área de intervención (profesor, niño-a, iguales, padres). En el fichero se informa de los tipos de intervenciones que el participante ha recibido en cada foco durante cada curso y de su desglose en intervenciones concretas. También se informa de en qué cursos el participante cumple criterios para ser candidato a recibir intervenciones específicas y de las variables que se han utilizado para identificar a los candidatos (variables preocupa al profesor y variables de estatus sociométrico). La información ha sido proporcionada por los investigadores. Los datos fueron recogidos en centros públicos de Castellón (España) mayoritariamente en la primavera de cada curso, pero muchas variables también fueron medidas en otoño, desde el primer curso de educación primaria a sexto, desde el curso escolar 2009-10 al curso escolar 2015-16. Para saber más sobre nuestra investigación y acceder a otros ficheros de datos de esta medida o de otras, siga el enlace <a href="https://www.uji.es/departaments/psi/base/opengrei/">Proyecto Longitudinal GREI</a></p>
BASES DE DATOS FONDECYT 1201506
<p>Esta bases de datos contiene las ocurrencias de mamiferos descritas para el Neotropico, en formato hoja de calculo Excel y shapefile de Esri. Además contiene las variables ambientales en formato tiff, utilizadas para analisis de nicho.</p>
Datos históricos de los equipos y jugadores de la Liga ACB
<p>Se incluyen dos conjuntos de datos.</p> <p>En primer lugar, el dataset de los equipos comprende el intervalo temporal entre 1957 y 2023, desde la primera temporada de la competición hasta la más actual. En este conjunto figuran los 78 equipos o clubes que han participado en la liga en alguna temporada a lo largo de su historia. Se proporciona información sobre su posición en el ránking histórico según el número de partidos que han ganado, su nombre, URL en el sitio web de la ACB y diversas estadísticas que resumen su rendimiento general en el tiempo, como su total de partidos jugados o de puntos anotados.</p> <p>El dataset de los jugadores abarca un intervalo temporal desde la temporada 1983-1984 a la temporada 2022-2023 y consta de 10742 filas y 37 columnas. Los datos se han recopilado a nivel de temporada, es decir, cada fila representa el rendimiento general del jugador en la temporada en cuestión. Además, se incluyen diversos datos personales o biográficos del jugador, como su nombre completo, altura, fecha y lugar de nacimiento. En cuanto a los datos estadísticos, estos resumen el desempeño del jugador a lo largo de la temporada, incluyendo, entre otros, el número de partidos que ha jugado, el total de minutos, puntos, asistencias, rebotes, etc.</p>
ScienceDex guides
Understand access before you commit
These curated guides explain access requirements, typical timelines, costs, and reuse considerations for widely used research datasets.
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.