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GENERACION DE SERIES DE TIEMPO CLIMATICAS FUTURAS DEL PROYECTO ARES PRD: MODELOS DE SISTEMAS ENERGÉTICOS A MEDIDA PARA LA PLANIFICACIÓN ENERGÉTICA EN BOLIVIA
<p>Estos datos pertenecen al estudio realizado para el Centro Universitario de Investigación en Energías (CUIE) de la Universidad Mayor de San Simón UMSS. Las series (precipitación y temperatura) pertenecen a dos escenarios futuros (CMIP6) el SSP1-2.6 y el SSP5-8.5. El periodo tomado en cuenta en las series es 2021-2050. El método de reducción de escala para producir las series a nivel de cuenca fue el de Perturbación por Cuantiles (precipitación) y Delta Change (Temperatura). Esta metodología fué aplicada a 256 cuencas en Bolivia que fueron determinadas en el WEAP del balance hídrico nacional 2024. Cada uno de los archivos se describen a continuación:</p> <ul> <li>WEAP series: Series de precipitación y temperatura futuras definidas para su uso en las cuencas del WEAP. El archivo consta de 3 escenarios, definidos en el estudio como Escenarios de Impacto a Medida para Bolivia (EIMB): alto impacto, medio impacto y bajo impacto. El archivo también cuenta con gráficos, para cada una de las 256 cuencas, que resumen estos escenarios de manera gráfica. </li> <li>Downscaling: Este archivo contiene las series utilizadas para el desarrollo de los EIMB. Es decir, contiene las "downscaled series" o series a las cuales fué aplicado el proceso de reducción de escala de los 13 modelos globales que comprenden este estudio. Dentro se encuentran cada una de las 256 cuencas con sus 13 series y dos escenarios futuros. En total el archivo contiene 256*13*2 = 6656 series. Asímismo, contiene dos carpetas denominadas "Climate Perturbation Tool ssp126" y "Climate Perturbation Tool ssp585" las cuales contienen el codigo utilizado para el proceso de reducción de escalas. Las carpetas internas tienen el orden necesario para que el codigo funcione. El archivo de texto "catchment_order.txt" posee el código considerado para nombrar las series de las cuencas (ver el primer carácter numérico).</li> <li>GCMs Bolivia: Contiene el ensemble de los 13 modelos globales del clima operados y cortados para su uso en Bolivia según archivos GIS adjuntos. Precipitación y temperatura. Formato .nc</li> <li>GCMs cuenca: Contiene el ensemble de los 13 modelos globales del clima operados y cortados para su uso en Bolivia según archivos GIS adjuntos. Precipitación y temperatura. Formato .txt</li> <li>Comandos CDO: Contiene los comandos utilizados en el programa Climate Data Operators (CDO) para poder utilizar los modelos globales en Bolivia de manera eficiente. Así mismo cuenta con los comandos que fueron utilizados para poder calcular las imágenes espaciales del reporte final presentado para el estudio.</li> <li>coord_cuencas: Coordenadas de las macro-cuencas con las que se realizó el proceso de extracción de series de los modelos globales.</li> </ul> <p>Las series se encuentran bajo una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0 International. La licencia permite la re-distribución y re-uso de los datos publicados siempre y cuando estos sean debidamente citados. Para ello, se debe citar el DOI de este archivo de la siguiente manera:</p> <p><strong>Mendoza Paz S., Villazón Gómez M., Balderrama Subieta S., Quoilin S. y Huallpara A. 2024. Generación de series de tiempo climáticas futuras del proyecto ARES PRD: Modelos de sistemas energéticos a medida para la planificación energética en Bolivia. Universidad Mayor de San Simón, Centro Universitario de Investigación en Energías (CUIE). https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13820029</strong></p> <p> </p> <p> </p>
Competencias transversales en estudiantes de odontología en tiempos de la pandemia covid-19
<p>Se adjunta la base de datos del estudio de competencias transversales en estudiantes de la Facultad de Ooontología de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos recolectada en el año 2022 - Lima Perú</p>
Colombia. Justicia. Acceso. Registro Único Nacional de Víctimas del Conflicto Armando. RUNV desde 1984. Tiempo Promedio de Acceso
<p>Este archivo excel binario compila el RUNV, Registro Único Nacional de Víctimas del Conflcito Armado, desde 1984 hasta 2019 basado en la información pública disponible para octubre de 2019.</p> <p>La tabla dinámica reorganiza los hechos RUNV y reporte de los mismos por: cada año;unidad territorial local ó municipio seleccionado con el código DIVIPOLA de División Político Administrativa del país; y cada tipo de evento RUNV.</p> <p>A partir de estos registros se estiman los tiempos promedio entre el reporte y la ocurrencia del hecho, las fórmulas están autocontenidas dentro de las celdas y actualizan automáticamente los valores para cada municipio. Así los tiempos promedio indican una medida de acceso al servicio de Justicia en Colombia</p>
Justicia. España. Provincias. 2001 2021. Tiempo promedio para la atencionde asuntos
<p>Justicia. España. Provincias. 2001 2021. Tiempo promedio para la atencionde asuntos</p>
Base de datos del texto Los tiempos de publicación de las revistas académicas incluidas en Scielo México
<p>Archivo Excel con la base de datos de 194 revistas académicas incluidas en Scielo México, con tiempos de publicación.</p>
Clasificación de los mejores libros de todos los tiempos según Goodreads
<p>El conjunto de datos incluye información detallada sobre los 5000 mejores libros de todos los tiempos de acuerdo a una lista creada en el sitio web Goodreads. Cada libro en el conjunto de datos está representado por los siguientes campos:</p><ul><li>ranking: El ranking del libro en la lista de Goodreads.</li><li>book_name: El nombre del libro.</li><li>author_name: El nombre del autor del libro.</li><li>avg_rating: La calificación promedio del libro.</li><li>num_ratings: El número de calificaciones que el libro ha recibido.</li><li>score: La puntuación del libro.</li><li>n_people_voted: El número de personas que han votado por el libro.</li><li>book_url: La URL del libro en Goodreads.</li><li>author_url: La URL del autor en Goodreads.</li></ul><p>Además de estos campos, el conjunto de datos también incluye información adicional sobre cada libro obtenida de la página de detalles del libro en Goodreads, como:</p><ul><li>original_title: El título original del libro.</li><li>series: La serie a la que pertenece el libro.</li><li>author_role_list: La lista de autores, traductores, ilustradores, editores, etc. del libro y sus roles.</li><li>pages_format: El numero de páginas del libro en su primera edición.</li><li>publication_info: La información sobre la primera publicación del libro, como la fecha y en algunos casos el editor.</li><li>genres: Los géneros del libro.</li><li>setting: El lugar donde ocurre la historia del libro.</li><li>this_ed_pag: El número de páginas para esta edición del libro.</li><li>date_this_ed: La fecha de publicación de esta edición del libro.</li><li>publisher: El editor del libro.</li><li>language: El idioma de esta edición del libro.</li><li>ISBN13: El ISBN-13 del libro.</li><li>ISBN10: El ISBN-10 del libro.</li><li>awards_list: La lista de premios que ha recibido el libro.</li><li>people_reading: El número de personas que están leyendo el libro.</li><li>people_want_read: El número de personas que quieren leer el libro.</li><li>reviews_count_text: El número de reseñas que tiene el libro.</li><li>star5, star4, star3, star2, star1: El número de calificaciones de 5 estrellas, 4 estrellas, 3 estrellas, 2 estrellas y 1 estrella que ha recibido el libro, respectivamente.</li><li>titles_related: La lista de títulos relacionados con el libro.</li></ul><p>De manera que, el conjunto de datos proporciona una gran cantidad de información detallada sobre una amplia gama de libros, incluyendo su clasificación, detalles del libro, estadísticas de calificación y otros. Este conjunto de datos podría ser útil para una variedad de análisis y aplicaciones, como la construcción de un sistema de recomendación de libros, el análisis de tendencias en la lectura de libros, el estudio de las estadísticas de las calificaciones de los libros, entre otros.</p>
Time_tiempo_complete_alcrlp_ver1.0
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Empresas B en Uruguay en tiempos de Covid-19
<p>Ponencia - III Congreso Latinoamericano de Marketing Social</p>
Administración pública y cultura emprendedora en tiempos de pandemia
<p>Ponencia - III Congreso Latinoamericano de Marketing Social</p>
Marketing social y desarrollo en tiempos de COVID
<p>Ponencia - II Congreso Latinoamericano de Marketing Social</p>
Una asociación para el marketing? En tiempos de pandemia?
<p>Ponencia - II Congreso Latinoamericano de Marketing Social</p>
La Gestión de los Centros de Adulto Mayor – CAM en tiempos de COVID-19
<p>Ponencia - IV Congreso Latinoamericano de Marketing Social</p>
Concepto de tiempo de vida de portadores
<p>Brief explanation about the concept of carrier lifetime</p>
EUinLAC Lecture 5 Video: Política exterior de España hacia América Latina: ¿tiempo para la redefinición?
<p>The project “The reconfiguration of the European Union presence in Latin America and the Caribbean” (EUinLAC) was conceived and launched between 2019 and 2020. The European Union Jean Monnet programme generously financed it in 2020 and the project activities were carried out between 2020 and 2023. The project was designed to promote both research and teaching on European Union (EU)-Latin America and the Caribbean (LAC) relations. The first mission was accomplished with the publication of the volume named after the project “The Redefinition of EU presence in Latin America and the Caribbean”, which brings together 18 original contributions on the topic and was published by Peter Lang in 2023. The second objective was met by the release of this innovative open educational resource, or teaching tool, an undertaking that Friedrich-Alexander University Press enthusiastically embraced and published in full open access to reach as wide an audience as possible.</p>
Colombia. Justicia. Rama Judicial. Circuito Tiempo Promedio procesal 2007 a 2022
<p>Colombia. Justicia. Rama Judicial. Circuito Tiempo Promedio procesal 2007 a 2022</p>
Información sobre películas estrenadas en el rango de tiempo especificado
<p>Información extraída de la pagina web IMDB sobre películas, incluyendo títulos, clasificaciones, años de lanzamiento, directores, descripciones, géneros y más. Diseñado con 6050 registros,</p>
Comparación en zona de absición en tiempos 0 y 6
<p>Tabla de datos con los genes significativamente diferentes identificados en la zona de absición en los tiempos 0 y 6</p>
Comparación en zona de absición en tiempos 0 y 4
<p>Tabla de datos con los genes significativamente diferentes identificados en la zona de absición en los tiempos 0 y 4</p>
Comparación en zona proximal en tiempos 0 y 6
<div> <p>Tabla de datos con los genes significativamente diferentes identificados en la zona proximal en los tiempos 0 y 6</p> </div> <h2></h2>
Comparación en zona proximal en tiempos 0 y 4
<p>Tabla de datos con los genes significativamente diferentes identificados en la zona de proximal en los tiempos 0 y 4</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.