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e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZGCBBO
Dataset. 2023

FEDERICO-TENA WORLD POPULATION HISTORICAL DATABASE : RÉUNION

  • Federico, Giovanni
  • Tena Junguito, Antonio
Project developed by Giovanni Federico (New York University Abu Dhabi) and Antonio Tena Junguito (Universidad Carlos III de Madrid). Dataset: Réunion

DOI: https://doi.org/10.21950/ZGCBBO
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doi:10.21950/ZHFWYD
Dataset. 2023

GRUPO DE 4 INFORMANTES. (OLIVENZA). TRABAJOS DEL CAMPO

  • Álvarez Pérez, Xosé Afonso (coord.)
Trabajos del campo. Productos que se cultivaban en la huerta. Recogida del grano y del algodón. Eran trabajos muy duros, y las familias no querían eso para sus hijos, preferían que fuesen a servir. Vino y aceite. Ganado porcino y vacuno. Tipos de cultivo. Maquinaria. El trabajo en el matadero, antes y ahora., Trabalho nos campos. Produtos cultivados na horta. Colheita de cereais e algodão. Eram trabalhos muito difíceis, e as famílias não queriam isso para os seus filhos, preferiam que eles fossem servir. Vinho e azeite. Suínos e bovinos. Tipos de agricultura. Maquinaria. Trabalho de matadouro, então e agora., Work in the fields. Products grown in the vegetable garden. Harvesting grain and cotton. They were very hard jobs, and the families did not want that for their children, they preferred that they went to serve. Wine and oil. Pigs and cattle. Types of farming. Machinery. Slaughterhouse work, then and now.

DOI: https://doi.org/10.21950/ZHFWYD
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doi:10.21950/ZHG4ZS
Dataset. 2017

FEDERICO-TENA WORLD TRADE HISTORICAL DATABASE : ITALIAN SOMALILAND

  • Federico, Giovanni
  • Tena Junguito, Antonio
Project developed by Giovanni Federico (Università di Pisa) and Antonio Tena Junguito (Universidad Carlos III de Madrid). This data base outlines changes in world trade from 1800 to 2016. Dataset: Italian Somaliland

DOI: https://doi.org/10.21950/ZHG4ZS
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doi:10.21950/ZHOFGQ
Dataset. 2023

FEDERICO-TENA WORLD POPULATION HISTORICAL DATABASE : HAWAII

  • Federico, Giovanni
  • Tena Junguito, Antonio
Project developed by Giovanni Federico (New York University Abu Dhabi) and Antonio Tena Junguito (Universidad Carlos III de Madrid). Dataset: Hawaii

DOI: https://doi.org/10.21950/ZHOFGQ
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doi:10.21950/ZHOFGQ
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doi:10.21950/ZHPOMI
Dataset. 2019

ENDOGLIN PROTEIN INTERACTOME PROFILING IDENTIFIES TRIM21 AND GALECTIN-3 AS NEW BINDING PARTNERS

  • Gallardo-Vara, Eunate
  • Ruiz-Llorente, Lidia
  • Bernabeu Quirante, Carmelo
  • Casado-Vela, Juan
  • Ruiz Rodríguez, María Jesús
  • López-Andrés, Natalia
  • Pattnaik, Asit K.
  • Quintanilla Ávila, Miguel
Co-IPs for proteomic analysis (mass spectrometry) were carried out by incubation of 1 mg of protein lysates with protein G-coated magnetic beads coupled with either the monoclonal antibody P4A4 anti-endoglin (Developmental Studies Hybridoma Bank, The University of Iowa, US) or an isotype-matched (IgG2b) control antibody (Immunostep, Salamanca, Spain). An additional control with protein G magnetic beads in the absence of antibodies was also included. After extensive washing with PBS, immunoprecipitates were then subjected to mass spectrometry analysis.

DOI: https://doi.org/10.21950/ZHPOMI
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doi:10.21950/ZHPOMI
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZHPOMI
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doi:10.21950/ZHPOMI

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZHXH9G
Dataset. 2023

FICHAS CON INFORMACIÓN LINGÜÍSTICA SOBRE 5 GÉNEROS TEXTUALES DEL ÁMBITO DE LA ADMINISTRACIÓN

  • Sara Pistola Grille
  • Iria Da Cunha Fanego
  • Susana Viñuales Ferreiro
Descripción del proyecto

El contenido de este dataset es resultado de la investigación llevada a cabo en el proyecto "Tecnologías de la Información y la Comunicación para la e-Administración: hacia la mejora de la comunicación entre Administración y ciudadanía a través del lenguaje claro" (TIC-eADMIN), cuyo principal objetivo era desarrollar, en el contexto de la e-Administración, una herramienta TIC en línea de ayuda a la redacción de textos administrativos en español por parte de empleados públicos, para contribuir a que los textos que reciba la ciudadanía estén redactados en lenguaje claro. Esta herramienta ya se ha desarrollado y puede utilizarse gratuitamente en línea desde el siguiente enlace: www.sistema-artext.com. Asimismo, uno de los objetivos específicos del proyecto era analizar y sistematizar los rasgos lingüísticos prototípicos de algunos géneros textuales del ámbito de la Administración.

, Descripción del dataset

Este dataset contiene un único fichero. En ese fichero se incluyen cinco fichas con información lingüística sobre los apartados y los contenidos prototípicos de cinco géneros textuales del ámbito de la Administración pública española. Además, incluye una selección de fraseología que se puede utilizar para expresar esos contenidos adaptada a las principales recomendaciones de lenguaje claro para el español. Los resultados de este dataset se han obtenido a partir del análisis de un corpus de textos procedentes del Ayuntamiento de Madrid. Los cinco géneros textuales que se analizan son: acta de inspección, contrato, requerimiento, resolución dirigida a un particular y resolución publicada en portales institucionales. La información que contiene este dataset se ha integrado en el sistema arText para ayudar al personal público a estructurar y redactar estos géneros textuales dirigidos a la ciudadanía.

, Metodología (empleada para la recogida o generación de los datos)

La metodología empleada para la obtención de los datos incluye seis etapas:

  • Etapa 1. Selección de los cinco géneros textuales objeto del estudio. Los criterios de selección de los géneros son: frecuencia y dificultad de escritura de los géneros por parte del alumnado universitario de derecho y del personal público, y cantidad de texto libre presente en modelos o plantillas. Para obtener esta información se llevaron a cabo dos encuestas: una al alumnado de la UNED y otra al personal del Ayuntamiento de Madrid.
  • Etapa 2. Compilación del corpus. El corpus está formado por 100 textos (20 por cada género textual) generados por el Ayuntamiento de Madrid, institución que se ha tomado como caso de estudio. Esta cantidad es estadísticamente representativa para el análisis de textos de ámbitos especializados, según se indica en investigaciones previas.
  • Etapa 3. Selección de los rasgos lingüísticos que se tienen en cuenta para el análisis del corpus. Los rasgos que se analizan son: a nivel textual, los apartados, los títulos y los contenidos, y a nivel léxico, la fraseología.
  • Etapa 4. Anotación del corpus mediante la herramienta ATLAS.ti. La anotación se lleva a cabo manualmente.
  • Etapa 5. Análisis de los rasgos textuales. Se determinan los apartados, títulos y contenidos prototípicos de cada uno de los cinco géneros textuales objeto del estudio. Se consideran prototípicos los rasgos que aparecen en un 50 % o más de los textos del corpus. Adicionalmente, los rasgos que aparecen en entre un 40 % y un 50 % de los textos del corpus se consideran opcionales.
  • Etapa 6. Selección y adaptación a lenguaje claro de la fraseología. Se seleccionan algunas frases representativas para expresar los contenidos de cada género textual y se adaptan manualmente a las principales recomendaciones de lenguaje claro para el español.

DOI: https://doi.org/10.21950/ZHXH9G
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZHXH9G
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZHXH9G
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doi:10.21950/ZHXH9G
PMID: https://doi.org/10.21950/ZHXH9G
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doi:10.21950/ZHXH9G
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doi:10.21950/ZHXH9G

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZJZQWP
Dataset. 2019

INFORMANTE 1 Y 2 (SETADOS). LA VIDA DE ANTES. PARENTESCO Y PARTES DEL CUERPO

  • Álvarez Pérez, Xosé Afonso (coord.)
Malas condiciones de vida. Malas carreteras y sistemas de transporte. Bailes y romerías, a las que asistían muchos portugueses. Seranos. Partes del cuerpo. Parentesco., Más condições de vida. Estradas e sistemas de transporte ruins. Danças e romarias, onde participam muitos portugueses. Serões. Partes do corpo. Parentesco., Bad life conditions. Bad roads and transport systems. Dances and pilgrimages, which many Portuguese attended. Meetings at dusk. Body parts. Family relationship.

DOI: https://doi.org/10.21950/ZJZQWP
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZJZQWP
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZJZQWP
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doi:10.21950/ZJZQWP
PMID: https://doi.org/10.21950/ZJZQWP
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doi:10.21950/ZJZQWP
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e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZJZQWP

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZK9Q8S
Dataset. 2023

FEDERICO-TENA WORLD POPULATION HISTORICAL DATABASE : FRENCH INDIA

  • Federico, Giovanni
  • Tena Junguito, Antonio
Project developed by Giovanni Federico (New York University Abu Dhabi) and Antonio Tena Junguito (Universidad Carlos III de Madrid). Dataset: French India

DOI: https://doi.org/10.21950/ZK9Q8S
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZK9Q8S
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZK9Q8S
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZK9Q8S
PMID: https://doi.org/10.21950/ZK9Q8S
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZK9Q8S
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e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZK9Q8S

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZKWE6Z
Dataset. 2024

MULTI-VIEW LEAP2 HAND POSE DATASET

  • Gil Martín, Manuel
  • Marini, Marco Raoul
  • San Segundo Hernández, Rubén
  • Cinque, Luigi

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DESCRIPTION

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1. Dataset description

Multi-view Leap2 Hand Pose Dataset (ML2HP Dataset) is a new dataset for hand pose recognition, captured using a multi-view recording setup with two Leap Motion Controller 2 devices. This dataset encompasses a diverse range of hand poses, recorded from different angles to ensure comprehensive coverage. The dataset includes real images with the associated precise and automatic hand properties, such as landmark coordinates, velocities, orientations, and finger widths. This dataset has been meticulously designed and curated to maintain a balance in terms of subjects, hand poses, and the usage of right or left hand, ensuring fairness and parity. The content includes 714,000 instances of 17 different hand poses (including real images and 247 associated hand properties). These examples have been recorded from 21 subjects. The multi-view setup is necessary to mitigate hand occlusion phenomena, ensuring continuous tracking and pose estimation required in real human-computer interaction applications like virtual reality gaming. Overall, this dataset contributes to advancing the field of multimodal hand pose recognition by providing researchers with a valuable resource for developing advanced human computer interfaces based on machine learning algorithms.


2. Dataset content

The ML2HP Dataset is meticulously organized into a hierarchical file structure to facilitate easy access and retrieval of specific instances for analysis. At the top level, there is a folder for each subject, identified by integer numbers (e.g., “001”, “002”). Within each subject folder, there are subfolders representing the hand used, designated as “Right_Hand” and “Left_hand”. Inside each hand folder, further subfolders are categorized by hand pose class, named according to the specific hand pose (e.g., “OpenPalm”, “ClosedFist”, etc). Each pose class folder contains two additional subfolders corresponding to the recording devices: “Horizontal” for the camera placed horizontally and “Vertical” for the camera placed vertically. In addition, at the top level, there is a “subjects_info.csv” file that includes the information of age and gender for each subject identifier.

- The subjects_info.csv file contains information of age and gender for each subject identifier.

- Each hand_properties.csv contains the 247 hand properties (such as landmark coordinates, velocities, orientations, and finger widths) from a specific subject, hand, pose and device.

- Each .bmp contains an image from a specific subject, hand, pose and device.



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METHODOLOGY

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1. Methodology and data acquisition protocol

Before recording the data, each participant received detailed information about the data collection protocol and voluntarily provided informed consent, including their agreement to have the data published, by signing a consent form prior to their inclusion in the research study. During the data collection process, participants were instructed to perform various hand poses while facing either one of the cameras, the other camera, or positioned diagonally between both. Additionally, participants were prompted to move their hands through the entire view range of the cameras, ensuring comprehensive coverage of hand poses from different angles, perspectives, and distances. This approach enabled the capture of a diverse range of hand configuration instances.

Participants were asked to perform each hand pose repeatedly until enough instances were recorded for each class and hand (right and left). The protocol involved initially recording instances of right-hand poses from all classes, repeating the process for left-hand poses. This systematic approach ensured comprehensive coverage of both right- and left-hand configurations across all classes, facilitating a balanced and representative dataset.

A data curation process was performed after the data collection to synchronize and balance the available data.


Proyecto: //
DOI: https://doi.org/10.21950/ZKWE6Z
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZKWE6Z
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZKWE6Z
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZKWE6Z
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doi:10.21950/ZKWE6Z
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e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZKWE6Z

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZLRHJJ
Dataset. 2024

ABSELL-FEDERICO-TENA WORLD TRADE HISTORICAL DATABASE 1948-2020 : TAJIKISTAN

  • Absell, Christopher
  • Federico, Giovanni
  • Tena Junguito, Antonio
Project developed by Christopher Absell (University Gothenburg and Instituto Figuerola) Giovanni Federico (New York University Dubai) and Antonio Tena Junguito (Universidad Carlos III de Madrid and Instituto Figuerola). Dataset: Tajikistan

DOI: https://doi.org/10.21950/ZLRHJJ
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZLRHJJ
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZLRHJJ
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doi:10.21950/ZLRHJJ
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doi:10.21950/ZLRHJJ
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