Resultados de investigación

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: Ceylon - Sri Lanka

Entrevista a Informante 1 en Herrera de Alcántara. El ciclo del pan: siega, harina, amasado. La harina a veces se llevaba a moler a Portugal y los aduaneros la confiscaban. Aceite y miel. Queso., O ciclo do pão: sega, farinha, amassar. A farinha era às vezes levada a moer para Portugal e os alfandegueiros confiscavam-na. Óleo e mel. Queijo., The bread cycle: mowing, flour, kneading. The flour was sometimes brought to grind to Portugal and the customs officers confiscated it. Oil and honey. Cheese

Glotónimo. Se explica como mescolanza de español y portugués, surgido del intenso contacto transfronterizo. Las aldeas portuguesas del otro lado de la Raya lo reconocen como portugués. Ahora ya no se habla. Alguna gente de 50-60 años sabe hablarlo, pero mal. En agosto viene alguna gente mayor que vive emigrada con su familia, “en el norte”, y esos sí que hablan., Glotónimo. Explica-se como uma mistura de espanhol e português, resultante de um intenso contacto transfronteiriço. As aldeias portuguesas do outro lado da Raia reconhecem-na como português. Agora já não se fala. Algumas pessoas na casa dos 50 e 60 anos sabem como falar, mas mal. Em agosto chegam alguns idosos que vivem emigrados com sua família, "no norte", e essas pessoas falam., Glotonym. It is explained as a mixture of Spanish and Portuguese, arising from intense cross-border contact. Portuguese villages on the other side of Raya recognize it as Portuguese. Now it is no longer spoken. Some people in their 50s and 60s know how to speak it, but badly. In August some older people who live emigrated with their family, "in the north", come, for holidays, and those people do speak.

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: Barbados

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: Ecuador

Using the stereotype content model (SCM; Fiske, Cuddy, Glick, & Xu, 2002) and the behaviors from intergroup affect and stereotypes (BIAS) map (Cuddy, Fiske, & Glick, 2007), two experiments tested the effect of animal stereotypes on emotions and behavioral tendencies toward animals. The approach aims to understand the diversity of human-animal relations according to differential perceptions of animal species in terms of stereotypes, prejudices, and behaviors. The pattern of relations between stereotypes, emotions, and behavioral intentions advanced by SCM and the adapted BIAS map for animals was experimentally tested in Study 1 by presenting a fictitious animal and systematically varying its levels of warmth and competence. Study 2 tested the different patterns of associations between the stereotypes of twenty-five animal species and realistic contexts triggering facilitation-harm and passive-active behavioral dimensions. A questionnarie was carried out asking participants (159) to rate each scenario on the intentionality/unintentionality of the action described (perceived intent) and on the benefit-harm of the action (perceived benefit).

Datos relativo a un estudio basado en un diseño cuasi-experimental con grupos paralelos, involucrando a 141 estudiantes de Ingeniería Informática de dos universidades españolas (URJC y UCA), quienes cursaban la misma asignatura de Bases de Datos. Los participantes fueron asignados aleatoriamente a un grupo control (RDBMS tradicional) o a un grupo experimental (RDBMS + ChatGPT). Ambos grupos realizaron un pretest y un postest de conocimientos en SQL, además de una tarea práctica con 13 ejercicios de consultas SQL y un cuestionario basado en el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM). Las variables dependientes incluyeron el rendimiento en tareas SQL (básicas y avanzadas) y las dimensiones del TAM (utilidad percibida, normas sociales, intención de uso, actitud y uso real), mientras que las variables independientes fueron el grupo asignado, el género y la experiencia previa en SQL (ninguna, académica o laboral).

Description of the project

This dataset is the result of the research carried out in the project "A Benchmark for Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) Test Automatic Scoring", whose main goal was to establish a baseline for the scoring task consisting of: a dataset with 528 ROCF and results obtained by several deep learning models, as well as, by a group of psychology experts.,

Description of the dataset

This dataset contains a single folder with 528 binary images of Rey-Osterrieth Complex Figures.,

Methodology

The methodology used to collect the data consists of 4 steps:

• Step 1. Pencil drawing of 528 Rey-Osterrieth Complex Figures by 241 participants.
• Step 2. Drawings are scanned, cropped and cleaned of annotations.
• Step 3. The resulting images are rescaled to 384x384 pixels.
• Step 4. The images are binarized and their color is inverted.

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Descripción del proyecto

El contenido de este dataset es resultado de la investigación llevada a cabo en el proyecto "Banco de Pruebas para la Puntuación Automática del Test de la Figura Compleja de Rey-Osterrieth (FCRO)", cuyo objetivo principal era el de establecer una línea base para dicha tarea que incluye: un dataset con 528 FCRO y resultados obtenidos por varios modelos de aprendizaje profundo, así como, por varios profesionales de la psicología.,

Descripción del dataset

Este dataset contiene una única carpeta con 528 imágenes binarias de figuras complejas de Rey-Osterrieth.,

Metolodogía

La metodología empleada para la obtención de los datos incluye 4 etapas:

• Etapa 1. Dibujado a lápiz de 528 figuras complejas de Rey-Osterrieth por parte de 241 participantes.
• Etapa 2. Los dibujos son escaneados, recortados y limpiados de anotaciones.
• Etapa 3. Las imágenes resultantes son re-escaladas a tamaño 384x384 píxeles.
• Etapa 4. Las imágenes son binarizadas y su color se invierte.

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: French Indochina

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: Democratic Republic of the Congo