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392 results for “tutorial”
Tutorials of the procedures intended for a remote monitoring of OA
<p><span>Video tutorials of different procedures and technologies designed for a remote assessment of knee osteoarthritis.</span></p>
Tutorial: CATMA 6 zur digitalen Annotation nutzen
<p>In der Videoreihe „Manuelle Annotation und digitale Literaturanalyse“ zeigen wir, wie manuelle Annotation mit Hilfe des Annotationstools CATMA durchgeführt werden kann. Dafür erklären wir, wie Du Dich anmeldest und Dein Projektmanagement organisieren kannst, wie Tagsets als Annotationstaxonomien angelegt werden, wie Du annotieren und wie Du Deine Annotationsdaten auswerten und visualisieren kannst.</p> <p>Dies ist das erste Video der Videoreihe. In diesem Video zeigen wir Dir die zentralen Funktionen von CATMA 6. In CATMA 6 stehen Projekte im Mittelpunkt. Ausgehend von einem neu angelegten Projekt zeigen wir Dir, wie Dokumente in unterschiedlichen Formaten hinzufügt werden können. Wir zeigen hier auch, wie Du Tagsets entwerfen und eine Tag-Hierarchie anlegen kannst. Anschließend geben wir einen Überblick über das Annotationsmodul und erklären alle Funktionen der manuellen Annotation. Am Ende steht eine kurze Einführung in die Analysefunktionen von CATMA. In diesem Video zeigen wir nicht alle Funktionen des Annotationstools CATMA, sprechen aber alle zentralen Funktionen an, die nötig sind, um als einzelne*r Nutzer*in einzelne Texte zu annotieren, zu analysieren und zu visualisieren.</p> <p>Mehr Infos</p> <ul> <li>CATMA Compact Manual:<a href="https://catma.de/how-to/tutorials/manual-annotation/"> https://catma.de/how-to/tutorials/manual-annotation/</a></li> <li>CATMA: <a href="https://app.catma.de">https://app.catma.de</a></li> </ul> <p>Übersicht der Videoreihe:</p> <ol> <li><a href="../records/10353556">Tutorial: CATMA 6 zur digitalen Annotation nutzen</a></li> <li><a href="../records/10353713">Tutorial: Projektmanagement in CATMA 6</a></li> <li><a href="../records/10377968">Tutorial: Tagsets in CATMA 6 anlegen</a></li> <li><a href="../records/10474084">Tutorial : In CATMA 6 annotieren</a></li> <li><a href="../records/10276637">Tutorial: Analysieren und visualisieren mit CATMA</a></li> </ol> <p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=d5yxE0Qu2Dw&list=PLu-M0KuYw64q0Eb-7cZwdv485ywWG8ShP">Hier</a> zur Videoreihe auf Youtube</p> <p> </p>
Tutorial: Gephi Daten zur Netzwerkanalyse vorbereiten
<p>In der Videoreihe „Netzwerkanalyse und digitale Literaturanalyse“ zeigen wir, wie du Gephi und Ezlinavis zur Netzwerkanalyse nutzen kannst. Dafür stellen wir die wichtigsten Funktionalitäten von Gephi vor, wie Daten zur Netzwerkanalyse in Gephi aufbereitet werden und, wie das Layout eines Netzwerkes angepasst werden kann. Außerdem zeigen wir dir, wie sich Netzwerkanalyse-Tools sinnvoll mit anderen digitalen Tools ergänzen lassen.<br>In diesem Video zeigen wir Schritt für Schritt, wie Daten zur Netzwerkanalyse in Gephi eingefügt und aufbereitet werden können.</p> <p> </p> <p>Mehr Infos:</p> <ul> <li>Schriftliche Einführung in die Methodik der Netzwerkanalyse: <a href="https://fortext.net/routinen/methoden/netzwerkanalyse">https://fortext.net/routinen/methoden/netzwerkanalyse</a></li> <li>Schriftliche Lerneinheit zur Netzwerkanalyse: <a href="https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/netzwerkanalyse-mit-gephi">https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/netzwerkanalyse-mit-gephi</a></li> <li>Webseite Gephi: <a href="https://gephi.org/">https://gephi.org/</a></li> </ul> <p>Übersicht der Videoreihe auf Zenodo:</p> <ol> <li> <div><a href="../records/10276970">Tutorial: Gephi installieren</a></div> </li> <li> <div><a href="../records/10276657">Tutorial: Gephi Daten zur Netzwerkanalyse vorbereiten</a></div> </li> <li> <div><a href="../records/10372210">Tutorial: Gephi Netzwerkvisualisierung bearbeiten</a></div> </li> <li> <div><a href="../records/10372220">Tutorial: Netzwerkanalyse mit Ezlinavis</a></div> </li> <li> <div><a href="../records/10221595">Fallbeispiel: Analyse der Figurennetzwerke in Lessings "Emilia Galotti"</a></div> </li> </ol> <p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ewvQ2iuCA5M&list=PLu-M0KuYw64qpfK2ncf7geA1WG-RN3Hj4">Hier</a> zur Videoreihe auf Youtube</p>
Tutorial: Drei Methoden für bessere Topics beim Topic Modeling
<p>In der Videoreihe „Topic Modeling und digitale Literaturanalyse“ stellen wir den DARIAH Topics Explorer vor. Dafür erklären wir die einzelnen Funktionalitäten des Tools und wie Ergebnisse gelesen und interpretiert werden können. Außerdem präsentieren wir 3 Methoden zur Verbesserung der Topics.<br>In diesem Video zeigen wir Schritt für Schritt, wie Topics aus dem DARIAH Topics Explorer verbessert werden können. Dabei zeigen und erklären wir die drei effektivsten Methoden zur Verbesserung der Topic-Modeling-Ergebnisse und erklären, warum sie zu genaueren Daten führen.</p> <p>Mehr Infos:</p> <ul> <li>Schriftliche Einführung in die Methodik des Topic Modelings: <a href="https://fortext.net/routinen/methoden/topic-modeling">https://fortext.net/routinen/methoden/topic-modeling</a></li> <li>Schriftliche Lerneinheit zur Stilometrie: <a href="https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/topic-modeling-mit-dem-dariah-topics-explorer">https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/topic-modeling-mit-dem-dariah-topics-explorer</a></li> <li>Download DARIAH Topics Explorer: <a href="https://dariah-de.github.io/TopicsExplorer/">https://dariah-de.github.io/TopicsExplorer/</a></li> </ul> <p>Übersicht der Videoreihe auf Zenodo:</p> <ol> <li><a href="../records/10371074">Tutorial: DARIAH Topics Explorer installieren</a></li> <li><a href="../records/10372228">Tutorial: DARIAH Topics Explorer zur Literaturanalyse nutzen</a></li> <li><a href="../records/10378213">Tutorial: Drei Methoden für bessere Topics beim Topic Modeling</a></li> <li>Fallbeispiel: <a href="../records/10276975">Themen von Autoren und Autorinnen der Literatur des 19. Jahrhunderts</a></li> </ol> <p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=uckoY80J0cE&list=PLu-M0KuYw64oGJyHMr4e_rNIzYqdPvApr">Hier</a> zur Videoreihe auf Youtube</p>
Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer installieren und deutsche Kategorien laden
<p>In der Videoreihe „Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse“ zeigen wir, wie sich der <em>Stanford Named Entity Recognizer</em> installieren und zur Literaturanalyse nutzen lässt. Außerdem stellen wir drei Möglichkeiten zur Verbesserung der Ergebnisse vor und zeigen, unter anderem, wie sich eine generierte Output-Datei in eine XML-Datei umwandeln lässt oder wie du dein eigenes NER-Modell trainieren kannst. <br>In diesem Video zeigen wir Schritt für Schritt, wie das Named Entity Recognition (NER)-Tool aus der Stanford Natural Language Processing Group installiert wird und die deutschen Kategorien „Orte“, „Personen“, „Organisationen“ und „Vermischtes“ geladen werden.</p> <p> </p> <p>Mehr Infos: </p> <ul> <li>Webseite der Stanford NER Group: <a href="https://nlp.stanford.edu">https://nlp.stanford.edu </a></li> <li>Stanford NER Herunterladen: <a href="https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml">https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml</a></li> <li>Schriftliche Einführung in die Methodik der NER: <a href="https://fortext.net/routinen/methoden/named-entity-recognition-ner">https://fortext.net/routinen/methoden/named-entity-recognition-ner</a></li> </ul> <p>Übersicht der Videoreihe auf Zenodo:</p> <ol> <li><a href="../records/10372231">Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer installieren und deutsche Kategorien laden </a></li> <li><a href="../records/10372239">Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer zur digitalen Literaturanalyse nutzen</a> </li> <li><a href="../records/10371086">Tutorial: Ein eigenes NER-Modell für die digitale Literaturanalyse trainieren</a></li> <li><a href="../records/10250582">Fallbeispiel: Figurenkonstellationen in Goethes Werther und Plenzdorfs neuem Werther</a></li> </ol> <p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hYed-ZqEzs8&list=PLu-M0KuYw64pVltr9EazXvscw5DpRv01Q">Hier</a> zur Videoreihe auf Youtube</p>
Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer zur digitalen Literaturanalyse nutzen
<p>In der Videoreihe „Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse“ zeigen wir, wie sich der <em>Stanford Named Entity Recognizer</em> installieren und zur Literaturanalyse nutzen lässt. Außerdem stellen wir drei Möglichkeiten zur Verbesserung der Ergebnisse vor und zeigen, unter anderem, wie sich eine generierte Output-Datei in eine XML-Datei umwandeln lässt oder wie du dein eigenes NER-Modell trainieren kannst. <br>In diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial zeigen wir schnell und einfach, wie der Stanford Named Entity Recognizer für literarische Texte genutzt werden kann.</p> <p>Mehr Infos: </p> <ul> <li>Webseite der Stanford NER Group: <a href="https://nlp.stanford.edu">https://nlp.stanford.edu </a></li> <li>Stanford NER Herunterladen: <a href="https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml">https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml</a></li> <li>Schriftliche Einführung in die Methodik der NER: <a href="https://fortext.net/routinen/methoden/named-entity-recognition-ner">https://fortext.net/routinen/methoden/named-entity-recognition-ner</a></li> </ul> <p>Übersicht der Videoreihe auf Zenodo:</p> <ol> <li><a href="../records/10372231">Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer installieren und deutsche Kategorien laden </a></li> <li><a href="../records/10372239">Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer zur digitalen Literaturanalyse nutzen</a> </li> <li><a href="../records/10371086">Tutorial: Ein eigenes NER-Modell für die digitale Literaturanalyse trainieren</a></li> <li><a href="../records/10250582">Fallbeispiel: Figurenkonstellationen in Goethes Werther und Plenzdorfs neuem Werther</a></li> </ol> <p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hYed-ZqEzs8&list=PLu-M0KuYw64pVltr9EazXvscw5DpRv01Q">Hier</a> zur Videoreihe auf Youtube</p>
Tutorial data: Ihanzu vocabulary elicitations
<p>Modified versions of 3 Ihanzu vocabulary elicitation sessions by Andrew Harvey, originally uploaded to the Endangered Languages Archive:</p> <ul> <li>https://www.elararchive.org/uncategorized/SO_b2d485ec-c07e-4628-aa4a-e27e432cc35b/</li> <li>https://www.elararchive.org/uncategorized/IO_22408ea3-c5c6-4233-a8e6-0ab7eef4a89d/</li> <li>https://www.elararchive.org/uncategorized/IO_1dc2df03-6fbd-4656-8acc-f73de32b21b9/</li> </ul> <p>Resampled to 16 kHz mono 16-bit PCM wav files for audio processing tutorial, downloadable from Zenodo via wget </p>
Example data for Immcantation training legacy tutorials
<p>`bcr_phylo_tutorial.zip` is used in the <a href="https://immcantation.readthedocs.io/en/4.4.0/tutorials/dowser_tutorial.html">Reconstruction and analysis of B-cell lineage trees from single cell data using Immcantation</a> tutorial.</p> <p>`immcantation-BCR-Seurat-tutorial.zip` is used in the <a href="https://immcantation.readthedocs.io/en/4.4.0/tutorials/BCR_Seurat_tutorial.html">Integration of BCR and GEX data</a> tutorial. </p>
CodeSCAN: ScreenCast ANalysis for Video Programming Tutorials
<p>CodeSCAN is the first large-scale and diverse dataset of coding screenshots with pixel-perfect annotations. It features:</p> <div> <ul> <li>24 popular programming languages (according to Github)</li> <li>100 random repositories per language (with MIT, BSD-3 or WTFPL License), i.e. 2.400 repositories in total</li> <li>Per repository we use 5 files, i.e. 12.000 files in total</li> <li>~100 different themes and 25 different fonts</li> <li>Diverse layouts changes, such as menu bar visibility, sidebar position, output window content, etc.</li> <li>Numerous realistic interactions such as searching, typing and selecting within a file, etc.</li> </ul> <p>Check our <a href="https://a-nau.github.io/codescan/">project page</a> for details. The dataset is for <strong>academic research use only</strong>.</p> </div>
Brainstorm tutorial - CuttingEEG 2021
<p>Material required for the Brainstorm tutorial at CuttingEEG 2021.<br> - Brainstorm software<br> - Example SEEG dataset<br> - Slides and step-by-step instructions</p>
Dataset for CuttingEEG 2021 - NeuroPycon tutorial
<p>Datset for the NeuroPycon tutorial at CuttingEEG 2021</p> <ul> <li>ERP_CORE -> EEG dataset</li> <li>ds000117 -> MEG dataset</li> </ul> <p>For installation and info look at https://neuropycon.github.io/ephypype/auto_workshop</p>
Tutorial of Clinical Trial Registration
ClinicalTrials.gov study NCT03481452. IPD Sharing: UNDECIDED. Countries: 1. Publications: 0.
Developing and Evaluating Effectiveness of a Reinstatement Tutorial
ClinicalTrials.gov study NCT02056314. IPD Sharing: Not stated. Countries: 1. Publications: 0.
Video Tutorial and Oral Explanation Vs Oral Explanation Alone in Colonoscopy Preparation
ClinicalTrials.gov study NCT07355777. IPD Sharing: Not stated. Countries: 1. Publications: 0.
Cervical Cancer Screening : Video Based Tutorials for ANMs/ASHAs/PHWs
ClinicalTrials.gov study NCT02783235. IPD Sharing: UNDECIDED. Countries: 1. Publications: 0.
Testing the Effectiveness of the Interactive Tutorial of the Home Macular Perimeter (HMP)
ClinicalTrials.gov study NCT00603850. IPD Sharing: Not stated. Countries: 1. Publications: 0.
Computer-based Tutorial and Automated Speech Recognition for Intravitreal Drug Injections
ClinicalTrials.gov study NCT04142164. IPD Sharing: NO. Countries: 1. Publications: 0.
Computer-based Tutorial as a Means to Enhance the Informed Consent Process for Cataract Surgery
ClinicalTrials.gov study NCT07167576. IPD Sharing: Not stated. Countries: 1. Publications: 0.
Web Tutorial Based on Case Vignettes for Teaching Literature Critical Assessment to Nursing Students
ClinicalTrials.gov study NCT01804868. IPD Sharing: Not stated. Countries: 1. Publications: 0.
Comparing the Effect of Video-cases and Text-cases on Medical Students' Learning in Tutorial
ClinicalTrials.gov study NCT01286025. IPD Sharing: Not stated. Countries: 1. Publications: 0.
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.