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Basamento ígneo-metamórfico de la Sierra de Ancasti, Catamarca. II. Revisión y síntesis de datos geoquímicos y geocronológicos
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Base de datos espacial del patrimonio industrial inmueble de la Eurociudad del Guadiana (municipios de Ayamonte, Vila Real de Santo Antonio y Castro Marim)
<div>1. Dataset language:</div> <div>Spanish</div> <div> </div> <div> </div> <div>2. Abstract:</div> <div>Estos archivos proporcionan las capas vectoriales de los registros de patrimonio industrial inmueble de la Eurociudad del Guadiana recopilados en el año 2022 y 2023 por la autora. Se ha utilizao como fuentes primarias los documentos de registros de fábricas y industrials del Archivo Distrital de Faro, del Archivo provincial de Huelva y del Archivo Municipal de Ayamonte. También se ha incorpoado datos de fuentes secundarias del Archivo de Vila Real de Santo Antonio. Asimismo, gran parte de los datos fueron recopilados mediante trabajo de campo. </div> <div> </div> <div> </div> <div>These files provide the vectorial layers of the records of the immovable industrial heritage of the Eurocity of Guadiana compiled in 2022 and 2023 by the author. We have used as primary sources the factory and industrial records documents from the District Archive of Faro, the Provincial Archive of Huelva and the Municipal Archive of Ayamonte. We have also incorporated data from secondary sources from the Archive of Vila Real de Santo Antonio. In addition, much of the data was collected through fieldwork.</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>3. Keywords: </div> <div>Base de datos espacial; patrimonio industrial; Eurociudad del Guadiana; patrimonio cultural; fábricas; conserveras; Ayamonte; Vila Real de Santo Antonio; Castro Marim. </div> <div> </div> <div>Spatial database; industrial heritage; Eurocity of Guadiana; cultural heritage; factories; canneries; Ayamonte; Vila Real de Santo Antonio; Castro Marim. </div> <div> </div> <div> </div> <div>4. Date of data collection (fecha única o rango de fechas):</div> <div>20-05-2022 al 01-02-2023</div> <div> </div> <div>5. Publication Date:</div> <div>[ Obligatorio si es aplicable. Fecha de depósito en el repositorio | Formato DD-MM-YYYY] </div> <div> </div> <div> </div> <div>6. Grant information:</div> <div> </div> <div>Grant Agency [Organismo financiador]: Ministerio de Universidades del Gobierno de España</div> <div>Grant Number [Código del proyecto]: CAS21/00333</div> <div> </div> <div> </div> <div>7. Geographical location/s of data collection:</div> <div>Península Ibérica</div> <div> </div> <div>Iberian Peninsula</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div> <div>ACCESS INFORMATION</div> <div>------------------------</div> <div> </div> <div>1. Creative Commons License of the dataset:</div> <div>Licencia CC BY-NC-ND </div> <div> </div> <div> </div> <div>2. Dataset DOI:</div> <div>[ Obligatorio]</div> <div> </div> <div> </div> <div>3. Related publication:</div> <div>Ferreira-Lopes, P., & Pires Rosa, M. (2023). Metodología de captura y análisis de datos del patrimonio inmueble industrial de la Eurociudad del Guadiana. Ge-Conservacion, 24(1), 56-68. https://doi.org/10.37558/gec.v24i1.1205</div> <div> </div> <div>Ferreira Lopes, P., Moya Muñoz, J., & Pires Rosa, M. (2023). An in-depth look at the application of GIS for industrial heritage documentation. Conservar Património, 44, 67–81. https://doi.org/10.14568/cp28708</div> <div> </div> <div>4. Link to related datasets:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>VERSIONING AND PROVENANCE</div> <div>---------------</div> <div> </div> <div>1. Last modification date:</div> <div> 14-03-2023</div> <div> </div> <div> </div> <div>2. Were data derived from another source?:</div> <div>Sí. Los registros identificados fueron recopilatos tanto d etrabajo de campo como por diversas fuentes de consultas que están especificadas en cada uno de los registros. </div> <div> </div> <div> </div> <div>3. Additional related data not included in this dataset:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>METHODOLOGICAL INFORMATION</div> <div>-----------------------</div> <div>El archivo vectorial se creó en el software Quantum GIS (QGIS). </div> <div> </div> <div>Consultar: Ferreira-Lopes, P., & Pires Rosa, M. (2023). Metodología de captura y análisis de datos del patrimonio inmueble industrial de la Eurociudad del Guadiana. Ge-Conservacion, 24(1), 56-68. https://doi.org/10.37558/gec.v24i1.1205</div> <div>Ferreira Lopes, P., Moya Muñoz, J., & Pires Rosa, M. (2023). An in-depth look at the application of GIS for industrial heritage documentation. Conservar Património, 44, 67–81. https://doi.org/10.14568/cp28708</div> <div> </div> <div> </div> <div>1. Description of the methods used to collect and generate the data:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>2. Data processing methods:</div> <div> </div> <div> </div> <div>3. Software or instruments needed to interpret the data:</div> <div>GIS software (QGIS, ARcGIS, GvSIG, etc.)</div> <div> </div> <div>4. Information about instruments, calibration and standards:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>5. Environmental or experimental conditions:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>6. Quality-assurance procedures performed on the data:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>FILE OVERVIEW </div> <div>----------------------</div> <div>Continene 6 capas vectoriales. El archivo shapefile está compuesto por 7 archivos en formato .cpg; .prj; .sbn; .shp; .sbx; .shx; .dbf. </div> <div> </div> <div>1. Explain the file naming conversion, si es aplicable:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>2. File list:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>3. Relationship between files:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>4. File format:</div> <div> </div> <div> </div> <div> </div> <div>5. If the dataset includes multiple files, specify the directory structure and relationships between the files:</div> <div>Un archivo shapefile está compuesto por 7 archivos en formato .cpg; .prj; .sbn; .shp; .sbx; .shx; .dbf. </div> <p> </p> </div>
Web scraping: Datos meteorológicos para predicción del tiempo en hoteles.
<p>Recopiliación de las previsiones meterológicas de varias localizaciones de la web Ventusky para su posterior tratamiento.</p> <p>Consta de un total de 11 campos o atributos:</p> <ul> <li> <p>Destino (ubicación seleccionada)</p> </li> <li> <p>Hora actual (hora de la petición)</p> </li> <li> <p>Fecha actual (fecha de la petición)</p> </li> <li> <p>Hora de pronóstico (24 h de pronostico tras la hora de petición)</p> </li> <li> <p>Temperatura (ºC)</p> </li> <li> <p>Precipitación (% probabilidad de lluvia)</p> </li> <li> <p>Velocidad del viento (km/h)</p> </li> <li> <p>Ráfagas de viento (velocidad máxima)</p> </li> <li> <p>Previsión de olas (m)</p> </li> <li> <p>AQI (calidad del aire microgramos/m3)</p> </li> <li> <p>Descripción AQI (Bueno, Moderado, No saludable para grupos sensibles, No saludable, Muy poco saludable, Peligroso).</p> </li> </ul>
Índices de acciones mundiales por sector - PR1 Tipología de datos - Máster Ciencia de Datos UOC
<p>Generación de datos mediante webscraping para <strong>obtener el estado de diferentes mercados financieros en tiempo real</strong>, centrándonos en acciones de diferentes países. <strong>Histórico de datos sobre el que testear algoritmos de predicción</strong> de evolución de mercado.</p>
Base de datos- Población y percepción de riesgo y causas de la situación de la Pandemia de la COVID-19 en La Habana, Cuba.
<p>Base de datos de más de 2000 ciudadanos cubanos que respondieron una encuesta autogestionada por los autores sobre la percepción de riesgo y causas de la situación de la Pandemia de la COVID-19 en La Habana.</p>
Base de datos- Capacidades cognitivo-prácticas para la mínima intervención en cariología concebidas en la Carrera de Estomatología en Cuba
<p>Base de datos de SPSS de la investigación que evaluó las capacidades cognitivo-prácticas para la mínima intervención en cariología concebidas en la Carrera de Estomatología en Cuba.</p>
Base de datos resiliencia urbana en Veracruz y Boca del Río
<pre><span>Database, questionnaire and tables with graphs of results on urban resilience measurement in Veracruz and Boca del Río</span></pre>
Base de datos violencia y dependencia emocional
<p>Base de datos en cuanto a las variables violencia y dependencia emocional a través de un mapeo sistemático.<br> Investigaciones recogidas desde el año 2020-2022. </p>
Hoteles de Barcelona disponibles el día 30 de noviembre: los datos más relevantes.
<p>Conjunto de datos que contiene los datos extraídos mediante web scraping de los hoteles disponibles el dia 30 de novimebre en Barcelona. Adicionalmente, incluye datos de interés referentes a los hoteles como el precio actual, número de comentarios, valoración, distancia del centro de Barcelona...</p>
Datos curados del INE y Ayuntamiento de Madrid
<p> Dataset resultante de la limpieza, curación y combinación de los datos del INE y el Ayuntamiento de Madrid del 2016 hasta el 2019. </p> <p> Incluye información sobre la renta media por persona, el nivel de formación educativa de los residentes mayores de 25 años y el número de centros educativos en cada uno de los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid durante los años 2016-2019. El nivel de formación tiene 6 niveles:</p> <ul><li>No sabe leer ni escribir</li><li>Bachiller elemental</li><li>Formación profesional</li><li>Titulados medios</li><li>Estudios universitarios</li><li>Nivel de estudios no consta.</li></ul><p>Los centros educativos se clasifican también en 6 niveles:</p><ul><li>Escuelas infantiles municipales</li><li>Escuelas infantiles públicas de la Comunidad Autónoma de Madrid</li><li>Escuelas infantiles privadas</li><li>Colegios públicos infantil/primaria</li><li>Institutos públicos de educación secundaria</li><li>Colegios privados infantil/primaria.</li></ul><p>Los datos de renta fueron proporcionados por el INE, mientras que los datos sobre la formación y los centros educativos fueron solicitados al portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid. Los datos fueron prepreocesados y curados utilizando herramientas de software libre como NumPy y pandas en Python versión 3.10.6 dando como resultado el dataset (.xlsx) que puede encontrar aquí. El archivo de Python y los dataset originales utilizados para generar este recurso digital los puede encontrar en <a href="https://doi.org/10.5281/zenodo.7581810">https://doi.org/10.5281/zenodo.7581810</a> </p>
Iniciativa de Ciencia Abierta sobre datos paleolimnológicos para reconstrucciones paleoclimáticas y paleoambientales – Lagunas costeras del Este de Uruguay
<p><strong>El movimiento Ciencia Abierta (open science), debe ser entendido como la promoción del acceso abierto de los productos de la investigación científica, principalmente aquellos provenientes de fondos públicos, tan pronto como sea práctico en el proceso de descubrimiento. La intención es abrir el proceso científico desde la idea inicial hasta la publicación final para que sea lo más comprensible posible y utilizable para todos los públicos. En este caso se trata del primer trabajo presentado en el marco de Ciencia Abierta con contenido proveniente de la Paleolimnología. En particular, está aplicada a la región Este de Uruguay en el sector comprendido entre la Laguna del Sauce y la Laguna Negra cubriendo aproximadamente 200km de costa oceáanica. El registro alcanza el séptimo milenio antes del presente. Esta zona está dominada por ambientes de tierras bajas donde se localizan lagunas costeras, bañados y planicies anegadizas, propicios para realizar reconstrucciones paleoclimáticas y paleoambientales. Si bien la temática climático-ambiental para la zona Este de Uruguay tiene ya varias décadas de estudio (ver: Sombroeck et al. 1969; Montaña y Bossi 1995; Céspedes 1995; entre otros) no fue sino hasta entrada la primer década del siglo XXI que comenzaron a publicarse los primeros resultados de los trabajos provenientes de técnicas exclusivamente paleolimnológicas (ver: Blasi et al. 2005; del Puerto et al. 2006; García-Rodríguez y Witkowski 2003; Bracco et al. 2005; entre otros). Si bien del Puerto et al (2011), así como del Puerto (2015) presentan muy buenas recopilaciones para esta área con la finalidad de generar modelos regionales, en este caso a la vez de aumentar el tamaño de la muestra se presentan las plantillas numéricas de datos, tanto los ya publicados así como inéditos. Los últimos corresponden a los resultados de análisis multivariados de muestras paleolimnológicas (core), tales como: contenido de materia orgánica y carbonatos, fechados radiocarbónicos, contenidos de C y N, índices de humedad y temperatura obtenidos en base a la cuantificación de la abundancia relativa de silicofitolitos de plantas C3 y C4, todos estos indicadores evaluados en función de la profundidad. Las muestras corresponden a 7 lagunas costeras, de donde se tomaron 13 núcleos los cuales generaron 445 datos ya publicados, así como 3 núcleos correspondientes a 130 datos inéditos. La metodología utilizada incluye la revisión bibliográfica tanto en línea como en bibliotecas físicas. Se relevaron nueve fuentes que ofrecían sus propios datos de las cuales se identificaron tres que contenían la totalidad de la información, presentada típicamente bajo la forma de gráficas. De las publicaciones seleccionadas se tomaron los gráficos mediante captura de pantalla y se digitalizaron esas imágenes en el programa “Graph Reader”. Los resultados se recopilaron en planillas de cálculo del programa “Libreoffice” y fueron ordenados de acuerdo a la zona o laguna de muestreo, de modo tal que tengan una sencilla interpretación generando dos columnas por cada indicador, una correspondiente a la profundidad (cm) y la otra al paleoindicador analizado. Se obtuvo un conjunto de datos de una temática específica, presentados en forma numérica, que se encuentra disponible abierta y públicamente con la finalidad de que sea insumo a más investigaciones y accesible con un menor esfuerzo. Aspiramos a que este trabajo sea solamente el primero de una serie que explícitamente haga públicos y fácilmente accesibles a los datos científicos recopilados en el país. En este caso, se estima que se ha recopilado más del 90% de la información disponible en esta temática. </strong></p>
Estrategias de búsqueda y la infometría sobre los ODS3 en LILACS _ DATOS
<p>Datos utilizados para generar la presentación "Estrategias de búsqueda y la infometría sobre los ODS3 en LILACS" ministrada el 19/04/2023, en el webinario <strong>Cómo las revistas científicas contribuyen al logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible</strong>, de la serie <em>Buenas Prácticas en los Procesos Editoriales de Revistas Científicas para LILACS (2023)</em>.</p> <p> </p> <p>📺 Grabación: <a href="https://youtu.be/FR2OJ1QZwL8">https://youtu.be/FR2OJ1QZwL8</a></p> <p>📑 Apresentação: <a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqbm9zQjNxT3BEX1Q4bjBORUJKQ0Znd1ZBdmdkZ3xBQ3Jtc0tsNl9CRTBXUkp6NTNjQWhfMDRucHd4MXhKNG1lYk5SSmVucUNKU1pwZW5jQU1FYmVscTlGZk1tMFJJTnhUd0hxMDZfV3B3aUdiRS1Xc3lGc19KX0Fxd2VBczViM1RqNjZRc0JYalZNcjA1ZER3c3JkOA&q=https%3A%2F%2Fbit.ly%2FrevistasLILACS2023&v=FR2OJ1QZwL8">https://bit.ly/revistasLILACS2023</a></p>
Output dataset for the PRA1 of Assignment 'Tipología y ciclo de vida de los datos' of UOC's Master in Data Scince
<p>Dataset containing the concatenation of the results of a web scraping process for the portals of Idealista and Fotocasa for the area of Vilanova i la Geltrú, Barcelona, compiled on on 2022-04-19 and 2022-04-25 respectively. </p>
Datos de las nuevas especies de árboles descubiertas en Costa Rica entre 2000 y 2022 - Versión Definitiva
<p>Base de datos del artículo:</p> <p>Aguilar-Sandí, D. (2023). <strong>Recuento de las nuevas especies de árboles descubiertas en Costa Rica entre 2000 y 2022</strong>. <em>Biocenosis</em>, <em>34</em>(1), 81–91. https://doi.org/10.22458/rb.v34i1.4827</p> <p>Versión final.</p>
Base de datos de revisión de literatura sobre estudios de recepción en salud y salud mental
<p>La presente base de datos es un instrumento que se usó para almacenar los artículos encontrados sobre recepción y salud en un contexto de digitalización y uso de las TIC, con los siguientes criterios de clasificación: año de publicación, país del banco de datos, revista o congreso, tipo de documento, país en donde se realizó el estudio, eje temático, referencia bibliográfica, objetivo del estudio, metodología, teoría, resultados y enlace para acceder al artículo.</p> <p>Los resultados forman parte de una revisión de literatura que ha sido utilizada para definir un proyecto de tesis doctoral acerca de las juventudes mexicanas y recursos digitales sobre depresión y ansiedad en sus prácticas de salud mental.</p>
Datos para revisión sistemática Metaversidad
<p>Datos para revisión sistemática de literatura (hasta diciembre 2022) para los términos: ”metaversity”, “metauniversity”, “university”, “higher education”, “metaverse”, “metaverses”, “immersive experience”, “extended reality”, “web 3.0”, “digital twin”. Bases de datos WoS, Scopus y Scielo</p>
Base de datos de revisión de literatura sobre estudios de audiencias/usuarios en un contexto de digitalización, salud y postpandemia
<p>Esta base de datos se empleó como una herramienta para almacenar los documentos descubiertos relacionados con audiencias/usuarios en un contexto de digitalización, salud y postpandemia. Se utilizaron los siguientes criterios de clasificación: año de publicación, país de origen del banco de datos, fuente (revista o congreso), tipo de documento, país de estudio, tema principal, referencia bibliográfica, objetivo del estudio, metodología, teoría, resultados y enlace para acceder al documento.</p> <p>Los resultados forman parte de una revisión bibliográfica que se ha utilizado para definir un proyecto de investigación doctoral centrado en jóvenes y el uso de recursos digitales en relación a la depresión y ansiedad en el ámbito de la salud mental.</p>
Datos bibliométricos procesados sobre abordaje científico de epistemologías del sur
<p>Datos procesados en excel sobre bibliometría del abordaje científico de espistemologías del sur</p>
Datos brutos de artículo sobre bibliometría de las epistemologías del sur
<p>Metadatos brutos obtenidos de scopus sobre análisis bibliompetrico del abordaje científico de las epistemologías del sur</p>
PaleoRiada. La base de datos georreferenciada de las paleoinundaciones en España
<p>Video sobre la base de datos georreferenciada de las paleoinundaciones en España. En el contexto del proyecto Tarquín del IGME-CSIC.</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.