Find research datasets worth reusing
Search datasets from major research repositories and use ShareScore to quickly assess how well each record supports discovery, access, and reuse.
573
datasets available to search
ShareScore release 0.9.0
Dataset results
573 results for “Datos”
Utilización de datos satelitales para la evaluación y mejora de los pronósticos numéricos en alta resolución a muy corto plazo
<p>Datos generados postprocesando experimentos de asimilación de datos, como parte de la tesis presentada para optar al título de Doctora de la Universidad de Buenos Aires en el Área de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos</p> <p>Directora: Vito Galligani</p> <p>Co-Director: Juan Ruiz</p> <p>Consejera de estudios: Celeste Saulo</p>
Datos brutos pertenecientes al estudio "Los datos abiertos en las publicaciones científicas en educación"
<p>Datos brutos pertenecientes al estudio "Los datos abiertos en las publicaciones científicas en educación". Análisis de la información suplementaria y de los datos brutos de investigación en Ciencias de la Educación como motor del cambio social. Años 2021-2022.</p>
Base de datos pacientes revascularizados Qx 2017
<p>Actualización de la base de datos de los pacientes con enfermedad arterial coronaria revascularizados quirúrgicamente en el Instituto de Cardiología y Cirugía Cardiovascular durante un año.</p>
Conversatorio El acceso a la información y la apertura de datos: Beneficios y retos de la digitalización para la sociedad mexicana
<p>Originally published on Facebook: https://www.facebook.com/Institutomora/videos/587300862823831/</p> <p>A conversation on access to information and open data and the benefits and challenges for Mexican Society, with David Bates from Visor Urbano, and Dr. Carlos Domínguez from Instituto Mora.</p>
Datos de la colección de cerámica arqueológica YAR-A
<p>Se presenta la base de datos empleada para el Trabajo Especial de Grado titulado "San Pablo: Análisis tecnológico de una alfarería prehispánica de la Depresión de Yaracuy". En ella se incluyen los datos recogidos de todos los fragmentos de cerámica arqueológica procedentes de la Depresión de Yaracuy (YAR-A) y resguardados en el Área de Colecciones del Centro de Antropología del Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas.</p>
Taiwan, sin más datos (MEL 445953 / 445959, machos, hembras en Colección Museo Entomológico de León). in Cicadidae (Homoptera) de Nicaragua: Catalogo ilustrado, incluyendo especies exóticas del Museo Entomológico de Leon
Taiwan, sin más datos (MEL 445953 / 445959, machos, hembras en Colección Museo Entomológico de León).
Datos del estudio "Generación de red hidrográfica densa de República Dominicana a partir de modelo digital de elevaciones de resolución media"
<p><strong>Datos para el manuscrito “Generación de red hidrográfica densa de República Dominicana a partir de modelo digital de elevaciones de resolución media”</strong></p> <p>José Ramón Martínez Batlle, Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD) jmartinez19@uasd.edu.do</p> <p>Michela Izzo Gioiosa, Guakia Ambiente, michela.izzo@guakiambiente.org</p> <p>Este repositorio contiene datos geoespaciales resultantes de ejecutar el código reproducible de R y GRASS GIS del <a href="https://github.com/geofis/red-hidrografica-densa-rd">repositorio de GitHub asociado</a>, como apoyo al manuscrito contenido en dicho repo.</p> <p>Los datos se distribuyen en dos archivos ZIP comprimidos, los cuales pueden descargarse de forma separada desde Zenodo.</p> <p>Archivo <code>gpkg-shp.zip</code>.</p> <p>Este comprimido contiene versiones en formato GeoPackage y ESRI-Shapefile (vectoriales) de los principales mapas generados en GRASS GIS. Constituye una alternativa rápida para disponer de los datos hidrográficos sin necesidad de abrir la base de datos de GRASS GIS, muy recomendado si sólo se necesitan los productos hidrográficos más importantes. Los archivos incluidos son los siguientes:</p> <ul> <li> <p><code>cursos_mas_largos*</code>: cursos más largos de 35 ríos seleccionados de la República Dominicana basados en orden de red y representatividad territorial. Se priorizaron ríos de orden seis o superior. En áreas del sur y sudoeste, se incluyeron ríos de orden cinco de notable longitud.</p> </li> <li> <p><code>desembocaduras_rios_grandes*</code>: puntos de desembocaduras (<em>outlet</em>) de ríos grandes, seleccionados para extraerles sus cursos más largos.</p> </li> <li> <p><code>mascara.gpkg</code>: máscara de visualización, la cual encierra el territorio dominicano limitado por sus costas y la frontera domínico-haitiana. Esta máscara sólo tiene fines de visualización, pues los análisis de hecho se realizaron empleando una máscara ligeramente más grande, expandida aproximadamente 1 km hacia el oeste en la frontera.</p> </li> <li> <p><code>rstream_cuencas_strahler_terminal_umbral_540_todos_cleaned</code>: cuencas hidrográficas exorreicas (cuya red desemboca en en el mar) de República Dominicana delimitadas en forma de polígonos, generadas para un umbral de acumulación de 540 celdas (aproximadamente 8 hectáreas), con indicación del orden de red de Strahler máximo de la cuenca y el área en metros cuadrados.</p> </li> <li> <p><code>rstream_cuencas_strahler_umbral_540_orden_*</code>: representaciones de las cuencas según órdenes de red de Strahler para el umbral de acumulación de 540 celdas (aproximadamente 8 hectáreas), tanto las cuencas terminales (exorreicas) como las que cuya red desemboca en lagos interiores o en otros ríos, extraídas con el complemento <code>r.stream.basins</code>.</p> </li> <li> <p>Archivos <code>rstream_orden_de_red_umbral_540_cleaned*</code>: red de drenaje de República Dominicana, generada para un umbral de acumulación de 540 celdas (aproximadamente 8 hectáreas), incluyendo los siguientes campos:</p> <ul> <li> <p><code>cat</code> entero: categoría;</p> </li> <li> <p><code>stream</code> entero: número de corriente, usualmente igual a cat;</p> </li> <li> <p><code>next_stream</code> entero: corriente a la que contribuye la corriente actual (aguas abajo);</p> </li> <li> <p><code>prev_streams</code>; dos o más corrientes contribuyentes (aguas arriba);</p> </li> <li> <p><code>strahler</code> entero: Orden de corriente de Strahler;</p> </li> <li> <p><code>horton</code> entero: Orden de corriente de Horton;</p> </li> <li> <p><code>shreve</code> entero: Magnitud de corriente de Shreve;</p> </li> <li> <p><code>hack</code> entero: Corrientes principales de Hack o orden de Gravelius;</p> </li> <li> <p><code>topo_dim</code> entero: Orden topológico de corrientes;</p> </li> <li> <p><code>scheidegger</code> entero: Enteros Asociados Consistentes de Scheidegger;</p> </li> <li> <p><code>drwal</code> entero: Jerarquía de corrientes de Drwal;</p> </li> <li> <p><code>length</code> precisión doble: longitud de la corriente;</p> </li> <li> <p><code>stright</code> precisión doble: longitud de la corriente como línea recta;</p> </li> <li> <p><code>sinusoid</code> precisión doble: dimensión fractal: longitud de la corriente/longitud de la corriente recta;</p> </li> <li> <p><code>cum_length</code> precisión doble: longitud de la corriente desde la fuente;</p> </li> <li> <p><code>flow_accum</code> precisión doble:</p> </li> <li> <p><code>out_dist</code> precisión doble: distancia desde el inicio de la corriente actual hasta la salida;</p> </li> <li> <p><code>source_elev</code> precisión doble: elevación del inicio de la corriente;</p> </li> <li> <p><code>outlet_elev</code> precisión doble: elevación de la salida de la corriente;</p> </li> <li> <p><code>elev_drop</code> precisión doble: diferencia entre source_elev y outlet_elev + caída de la salida;</p> </li> <li> <p><code>out_drop</code> precisión doble: caída en la salida de la corriente;</p> </li> <li> <p><code>gradient</code> precisión doble: caída/longitud;</p> </li> </ul> </li> </ul> <p>Archivos <code>grassdata##</code>.</p> <p>Estos archivos son las 17 partes de un archivo ZIP (<code>##</code> son números del 00 al 16), las cuales, al concatenarse, producirán un único ZIP conteniendo la base de datos exhaustiva de GRASS GIS (ver instrucciones de concatenación en el siguiente apartado). Esta base de datos incluye todos los mapas del flujo de trabajo íntegro, que incluye los subproductos generados desde el preprocesamiento del DEM, hasta las salidas obtenidas por hidrología computacional. Las fuentes ráster tienen resolución máxima de 12.5 metros, y la extensión máxima de la base de datos tiene los siguientes límites en el sistema WGS 84 / UTM zone 19N: norte 2214300, sur 1919000, oeste 180300, este 580700. Por su gran tamaño, se recomienda usar esta base de datos sólo para fines de reproducibilidad. Se recomienda abrir esta base de datos con GRASS GIS directamente o, alternativamente, a través de QGIS. Los mapas más relevantes son los siguientes:</p> <ul> <li> <p><code>areas_prospeccion_###_km2</code> vectoriales: un área encerrada por un círculo imaginario de superficie <code>###</code> kilómetros cuadrados, que rodea a una estación meteoclimática existente o propuesta, creado con el objetivo de evaluar, de manera flexible, la idoneidad de instalar una estación hidrométrica. El mapa <code>areas_prospeccion_todas</code> las reúne a todas con independencia de su tamaño superficial.</p> </li> <li> <p><code>buffers</code> vectorial: áreas de influencia en torno a tramos de río idóneos para monitoreo por estación hidrométrica.</p> </li> <li> <p><code>calizas_con_depresiones</code> vectorial y ráster: áreas de calizas con depresiones delimitadas a partir del Mapa Geológico de República Dominicana escala 1:250,000.</p> </li> <li> <p><code>dem*</code> rásters: el modelo digital de elevaciones en todas sus versiones a lo largo del preprocesamiento, desde el original (<code>dem</code>), hasta el tallado (<code>dem_tallado</code>).</p> </li> <li> <p><code>depresiones*</code> vectorial y rásters: delimitación manual y asistida—con el complemento <code>r.geomorphon</code> de GRASS GIS—de las depresiones detectadas en áreas con calizas.</p> </li> <li> <p><code>egm2008_*</code> rásters: altura de geoide de La Española a 1 arco-minuto de resolución espacial (original EGM2008), e interpolado a 50 m.</p> </li> <li> <p><code>escenario_###_km2</code> vectoriales: distribución de puntos de estaciones meteoclimáticas propuestas en el estudio complementario titulado “Selección de sitios para el establecimiento de una red de estaciones meteoclimáticas en República Dominicana usando decisión multicriterio y análisis de vecindad”, donde <code>###</code> son las densidades de 100, 150 y 250 kilómetros cuadrados por estación.</p> </li> <li> <p><code>estaciones_*</code> vectoriales: estaciones meteoclimáticas, en estado “bueno”, de INDRHI y ONAMET.</p> </li> <li> <p><code>geomorfonos</code> ráster: mapa de geomórfonos de República Dominicana, derivado del DEM pseudo-ortométrico usando el complemento <code>r.geomorphon</code> de GRASS GIS.</p> </li> <li> <p><code>litologia_recodificado</code> ráster y vectorial: polígonos de las litologías extraídos del Mapa Geológico de República Dominicana, escala 1:250,000.</p> </li> <li> <p><code>mascara*</code> vectoriales: máscaras de país, que incluye la máscara por defecto, con área <em>buffer</em> de 1 km, y con área <em>buffer</em> de 1 km sólo en la frontera.</p> </li> <li> <p><code>prioridad*</code> vectoriales y rasters: prioridad, original y reescalada, a nivel global y para cada escenario de densidad, de instalacion de estaciones hidrometricas.</p> </li> <li> <p><code>puntos_para_areas_prospeccion_###_km2</code> vectoriales: Mapas de puntos conteniendo los centroides de las áreas de prospección para el establecimiento de estaciones hidrométricas.</p> </li> <li> <p><code>red_mtn50k_cleaned</code> vectorial: red de drenaje, aparentemente extraída desde el mapa topográfico nacioanal escala 1:50,000. No usada en el estudio, almacenada para fines de consultas posteriores. El sufijo “cleaned” hace referencia a que se aplicó una corrección de topología mediante la herramienta <code>v.clean</code> de GRASS GIS.</p> </li> <li> <p><code>red_mtn50k_cleaned_largos</code> vectorial y ráster: red de cursos largos usada para el tallado del DEM. Esta red se compone de una selección de ríos largos y permanentes, extraídos desde imágenes satelitales (Google; Airbus, CNES; Airbus, Landsat; Copernicus; Maxar Technologies; U.S. Geological Survey, 2023), el mapa topográfico nacional escala 1:50,000 (Instituto Cartográfico Militar (ICM), 1989) y OpenStreetMap contributors (2017). Los ríos que llenan embalses, se representan mediante trazados históricos para así mantener la continuidad hidrológica.</p> </li> <li> <p><code>rstream_cuencas_strahler_*</code> vectoriales y rásters: representaciones de las cuencas según órdenes de red de Strahler y umbrales de acumulación (180, 540 y 900 celdas), tanto las cuencas terminales (exorreicas) como las que cuya red desemboca en lagos interiores o en otros ríos, extraídas con el complemento <code>r.stream.basins</code>. Los archivos que no incluyen indicación de <code>orden</code>, y en su lugar aparece la palabra <code>todos</code>, contienen una relación exhausitva de todas las cuencas para el umbral en cuestión.</p> </li> <li> <p><code>rstream_direccion_umbral_*</code> rásters: dirección de flujo de cada umbral de acumulación (180, 540 y 900 celdas).</p> </li> <li> <p><code>rstream_orden_de_red_umbral_*</code> y <code>rstream_orden_strahler_*</code> rásters y vectoriales: red de <em>talwegs</em> segregadas en función del orden de red de Strahler y del umbral de acumulación. Cuando no se especifica <code>orden</code> (e.g. rstream<em>orden_de_red_umbral</em>*`), se trata de un vectorial que incluye todos los órdenes de forma comprehensiva.</p> </li> <li> <p><code>rstream_orden_horton_*</code> rásters: red de <em>talwegs</em> según orden de jerarquía de Horton y umbrales de acumulación de 180, 540 y 900 celdas.</p> </li> <li> <p><code>rstream_talwegs_umbral_*</code> rasters y vectoriales: red <em>talwegs</em> según umbrales de acumulación de 180, 540 y 900 celdas, obtenidos mediante el complemento <code>r.stream.extract</code>.</p> </li> <li> <p><code>rvb_fondo_de_valle_pais</code> ráster: “índice múltiresolución de planitud de fondos de valle” MrVBF, obtenido mediante el complemento <code>r.valley.bottom</code>.</p> </li> <li> <p><code>rwshed_acum</code> ráster: mapa de acumulación de flujo obtenido a través del complemento <code>r.watershed</code>.</p> </li> <li> <p><code>topologia_orden*</code> rásters: dimensión topológica de los cursos obtenida por medio del complemento <code>r.stream.order</code>.</p> </li> </ul> <p>Instrucciones para concatenar las partes ZIP de la base de datos de GRASS GIS</p> <p>La base de datos de GRASS GIS está comprimida un archivo ZIP que hemos tenido que segmentar en pequeñas partes para facilitar la subida a Zenodo. Los archivos <code>grassdata##</code>, donde <code>##</code> corresponden a los números del 00 al 16, son las 17 partes de un archivo ZIP. Si concatenas las partes obtendrás un ZIP único que podrás descomprimir para acceder a la base de datos exhaustiva de GRASS GIS. A continuación te explicamos cómo hacer la concatenación, tanto en Linux como en Windows.</p> <p>Concatenar en Linux</p> <p>Coloca todas las partes <code>grassdata##</code> en un directorio vacío. Desde la terminal, en dicho direcotiro, usa el siguiente comando:</p> <pre><code>cat grassdata* > grassdata.zip</code></pre> <p>Concatenar en Windows</p> <ul> <li> <p>En el símbolo de sistema (<em>command prompt</em>), con el comando <code>copy</code>:</p> </li> </ul> <pre><code>copy /b grassdata00+grassdata01+...+grassdata16 grassdata.zip</code></pre> <p>Reemplaza <code>...</code> con el resto de tus archivos en orden. Por ejemplo, <code>grassdata00+grassdata01+grassdata02+grassdata03+grassdata04+<br> grassdata05+grassdata06+grassdata07+grassdata08+grassdata09+<br> grassdata10+grassdata11+grassdata12+grassdata13+grassdata14+<br> grassdata15+grassdata16</code></p> <ul> <li> <p>En la interfaz gráfica (GUI), usando 7-Zip</p> <ul> <li> <p>Si aún no tienes 7-Zip instalado, puedes descargarlo desde <a href="https://www.7-zip.org/">su sitio web oficial</a>.</p> </li> <li> <p>Instala el programa como cualquier otro software en Windows.</p> </li> <li> <p>Ubica los archivos divididos en una carpeta.</p> </li> <li> <p>Haz clic derecho en el primer archivo de la serie (<code>grassdata00</code>).</p> </li> <li> <p>En el menú contextual, pasa el cursor sobre “7-Zip” y selecciona “Extraer aquí” o “Extraer en grassdata.zip”.</p> </li> </ul> </li> </ul> <p>Si los archivos están correctamente secuenciados, 7-Zip los unirá automáticamente y extraerá el archivo original.</p> <ul> <li> <p>Otras herramientas de GUI:</p> <ul> <li> <p><strong>HJSplit</strong>: Es una aplicación gratuita que permite dividir y unir archivos. Tiene versiones tanto para Windows como para otros sistemas operativos.</p> </li> <li> <p><strong>File Splitter and Joiner</strong>: Es otra aplicación gratuita para Windows que permite dividir archivos grandes en pequeñas porciones y luego unirlas.</p> </li> </ul> </li> </ul>
Practica 1 / Tipología de Datos : Datos de portadas la revista The New Yorker
<p> Datos obtenidos mediante scraping de portadas de la revista The New Yorker para la Práctica-1 de la asignatura "Tipología y ciclo de vida de los datos" de la UOC (2019/2020).</p>
Base de datos del artículo El Congreso a través de Twitter. El mensaje político ante un parlamento sin mayorías (2019-2020)
<p>Base de datos del artículo <em>El Congreso a través de Twitter. El mensaje político ante un parlamento sin mayorías (2019-2020)</em></p>
Datos Scopus USTA ( hasta 2019)
<p>Consolidado de los datos de las publicaciones de autores con filiación USTA (Colombia) en la plataforma Scopus. Parte del servicio de vigilancia tecnológica del Observatorio de Cienciometría de la Universidad Santo Tomás.</p> <p>Ecuación de búsqueda</p> <p>( AFFILORG ( "universidad santo tomás" OR "universidad santo tomas" OR "saint thomas aquinas university" OR "saint thomas university" OR "santo tomás university" OR "santo tomas university" ) ) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"Universidad del Norte Santo Tomas de Aquino" 60000851)) AND ( EXCLUDE (AF-ID,"Universidad FASTA de la Fraternidad de Agrupaciones Santo Tomas de Aquino" 60027203)) AND ( EXCLUDE ( AF-ID,"Universidad Santo Tomas, Santiago" 60009128) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"University of Santo Tomas Hospital" 60071489)) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"St. Thomas University, Miami" 60026192)) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"Saint Thomas University, Fredericton" 60018810)) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"Saint Thomas University" 119159448)) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"Universidad Santo Tomas de Oriente y Medio Día" 115480135)) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"Santo Tomas University Hospital" 113845649)) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"Family Health Center of Los Lagos" 114163380)) AND (EXCLUDE ( AF-ID,"Universidad Santo Tomás Talca" 120956329)) AND ( EXCLUDE (AF-ID,"Santo Tomas University" 112880585)) AND ( EXCLUDE ( AF-ID,"University of Santo Tomas, Manila" 60071488)) AND ( EXCLUDE (AF-ID,"University of St. Thomas, Minnesota" 60009635)) AND ( EXCLUDE (AF-ID," Saint Thomas Hospital Nashville" 60028779)) AND ( EXCLUDE (AF-ID,"University of St. Thomas - Houston" 60030200)) AND ( EXCLUDE (AF-ID,"Universidad Finis Terrae" 60105368)) AND ( EXCLUDE ( AFFILORG ("Santo Tomas University, Concepción, Chile" OR "Pontificia Universidad Santo Tomas de Aquino, Chile" OR "Escuela de Medicina Veterinaria, Universidad Santo Tomás, Ejercito 146, Santiago de Chile, Chile" OR "Saint Thomas University School of Law, United States" OR "Canadian Citizenship and Human Rights, Saint Thomas University, Fredericton" OR "Saint Thomas University of Florida" OR "Saint Thomas University, United States")) AND ( EXCLUDE ( TITLE-ABS-KEY-AUTH("Santo Tomas University, Concepción, Chile" OR "Pontificia Universidad Santo Tomas de Aquino, Chile" OR "Escuela de Medicina Veterinaria, Universidad Santo Tomás, Ejercito 146, Santiago de Chile, Chile" OR "Saint Thomas University School of Law, United States" OR "Canadian Citizenship and Human Rights, Saint Thomas University, Fredericton" OR "Saint Thomas University of Florida" OR "Saint Thomas University, United States")) </p>
Datos WOS USTA (hasta 2019)
<p>Consolidado de los datos de las publicaciones de autores con filiación USTA (Colombia) en la plataforma WOS. Parte del servicio de vigilancia tecnológica del Observatorio de Cienciometría de la Universidad Santo Tomás.</p> <p>Estrategia de búsqueda:</p> <p>(OO=universidad santo tomas AND CU=COLOMBIA) OR (OO=saint thomas aquinas univer sity AND CU=COLOMBIA) OR (OO=saint thomas university AND CU=COLOMBIA) OR (OO=santo tomás university AND CU=COLOMBIA) OR (OO=santo tomas university AND CU=COLOMBIA) OR (OO= Univ Santo Tomas AND CU=COLOMBIA) NOT ( (OO=Univ Santo Tomas AND CU=Philippines) OR (OO=Univ Santo Tomas Hosp AND CU=Philippines) OR (OO=Univ Santo Tomas AND CU=Chile))</p>
Datos Autores USTA (Boletín bibliométrico 2020)
<p>Consolidado de los datos de los autores USTA (Colombia) con perfil de autor en Google Scholar. Parte del servicio de vigilancia tecnológica del Observatorio de Cienciometría de la Universidad Santo Tomás.</p> <p> </p> <p>Ficha técnica</p> <p>Fuente</p> <p>Expresión de búsqueda</p> <p>Google académico</p> <p>Consultas combinadas en Harzing’s Publish or Peris por nombre en profile name. Seleccionado las perfiles con vinculación Universidad Santo Tomás</p> <p>Periodo de análisis: no aplica</p> <p>Herramientas: Microsoft Excel, Harzing’s Publish or Peris versión 7.12.257.7189</p> <p>Fecha de consulta: 3/03/2020</p>
Datos asociados a la atenuación de Alumbrados públicos en A Coruña durante confinamiento Covid 2020
<p>Conjunto de datos asociados a la atenuación o apagado de alumbrados públicos en la ciudad de A Coruña durante 2020, asociados a las restricciones de movilidad por Covid.</p>
Alfabetización en datos en bibliotecas-CRAI españolas curso académico 2020-2021
<p>Este conjunto de datos proporciona información sobre las iniciativas en materia de alfabetización en datos propuestas por las bibliotecas universitarias-CRAI en España, durante el curso académnico 2020-2021 y facilita la url de acceso a los portales de alfabetización informacional de dichas bibliotecas</p>
Datos sobre las temporadas de La Liga española de fútbol desde 1988 hasta la actualidad.
<p>Este dataset ha sido obtenido por medio de técnicas de web scraping a partir de la web <a href="https://fbref.com/es/comps/12/historia/Temporadas-de-La-Liga">La Liga Temporadas | FBref.com</a>, y contiene una amplia cantidad de datos sobre la primera división de la liga española de fútbol desde el año 1988. </p>
Datos Inmobiliarios España
<p>"Datos Inmobiliarios España" es un conjunto de datos que recopila información detallada de varios inmuebles en venta en España extraídos de la web inmobiliaria fake_fotocasa.es. Del mismo se extraen los siguientes campos:</p><p><strong>URL</strong>: enlace del inmueble en fake_fotocasa. </p><p><strong>Precio</strong>: precio del inmueble. </p><p><strong>Dormitorios</strong>: número de dormitorios del inmueble. </p><p><strong>Baños</strong>: número de baños del inmueble. </p><p><strong>Área</strong>: identificador del área a la cual pertenece el inmueble. </p><p><strong>Condición</strong>: se refiere a las condiciones en las que se encuentra el inmueble. </p><p><strong>Años</strong>: rango de antigüedad que tiene el inmueble. </p><p><strong>Planta</strong>: número de planta en la que se encuentra el inmueble. </p><p><strong>Ascensor</strong>: indica si tiene ascensor. </p><p><strong>Consumo energía:</strong> contiene el consumo de energía del inmueble. </p><p><strong>Emisiones</strong>: hace referencia al tipo de emisión. </p><p><strong>Parking</strong>: indica si tiene parking, y en dicho caso, indica si es privado o no. </p><p><strong>Orientación</strong>: se refiere a la dirección en que están orientadas las principales fachadas de la vivienda. </p><p><strong>Área del Terreno exterior</strong>: indica el área del patio el inmueble, si tiene. </p><p><strong>Fecha de Descarga</strong>: es la fecha en la que se descargaron los datos de cada inmueble. </p>
Datos y análisis del clima de Cataluña
<p>El dataset será el objetivo de tener un almacén de datos que nos puedan ofrecer información sobre el cambio de las temperaturas y otros cambios climáticos que pasan durante días, semanas o meses y en el futuro posibles análisis sobre los cambios que sufren estos datos durante años, actualmente el data set está pensado para recopilar datos del clima en tiempo real almacenándolos cada 30 minutos lo que nos va a permitir realizar un estudio sobre un conjunto de datos muy amplio y analizar cómo se está cambiando, razones y previsiones futuras basados en datos históricos. </p>
Base datos turistas marca españa
<p>18000 registros de turistas ingleses, alemanas y británicos que vierten su opinión acerca de la marca España ligada a celebridades deportivas y eventos deportivos.</p>
Base de datos para el estudio de los materiales generados en experimentaciones líticas
<p>La base de datos contiene los ítems empleados para el estudio de los materiales que se generan en procesos experimentales que tienen como objetivo reproducir un sistema de producción lítica observado en los conjuntos arqueológicos prehistóricos: la talla bipolar. </p> <p>Un ejemplo de la aplicación de la experimentación y del procesado de los datos a partir de esta base de datos se encuentra en la siguiente publicación: </p> <div> <div> <div> <p>Margarita Vadillo Conesa, Aleix Eixea, Jaime Cuevas-González & Davinia Díez-Canseco (2023): Archaeological and Experimental Data from the Bipolar-on-Anvil Debitage in the Middle Paleolithic Site of Los Aljezares (Aspe, Alicante, Spain), Lithic Technology, DOI: 10.1080/01977261.2023.2247643</p> </div> </div> </div>
Datos de la investigación: La voz del rehén: adapting creative sustainable development goal-based physical-artístico project during COVID pandemic situation
<p>This article assesses the effects on creativity of an interdisciplinary physicall-artistic programme and their effects during pandemic context. The sample comprised 97 individuals –54 men and 43 women– with an average age of 21.37±1.56, all of whom were studying a Primary Education Teacher Training Degree at Zaragoza University –Spain–. It was a pre-experimental study with measures pre-post programme –adapted to pandemic situation, replacing the acrosport content to skipping rope, juggling and aerial dance–. The creative skills assessment instrument was the PIC-A. A Student’s T-test and ANOVA test were performed to discover significant differences in pre-post in both academic years. Results showed that: i) participants obtained significant improvements in total score of creativity in both academic years; ii) the adaptations made to the intervention programme during the pandemic year were effective in developing creativity. These studies confirm the importance of incorporating interdisciplinary creativity programmes into the university system.</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.