Resultados de investigación

The CriptoDB project is a comprehensive data infrastructure initiative aimed at consolidating and structuring high-frequency trading and transaction data from both centralized and decentralized cryptocurrency exchanges. By integrating information from major platforms such as Binance, Bitmex, Kraken, and Uniswap, the database provides a unified and reliable source of truth for crypto market research and analytics. Built on PostgreSQL with TimescaleDB extensions, CriptoDB supports efficient storage and querying of large-scale time-series data. Its primary objective is to enable robust, empirical research on price formation, liquidity dynamics, and on-chain versus off-chain data transparency in crypto markets. Access to the database is offered via a REST API, ensuring both public usability and integration with analytical tools and automated pipelines., The CriptoDB database is a PostgreSQL + Timescale-based platform designed to store and serve high-frequency data from both decentralized and centralized cryptocurrency markets. It provides unified access to a wide array of financial indicators, including tick-level trading activity, market depth, open interest, funding rates, and token-level transactions. Data is collected from major centralized exchanges—such as Binance, Bitmex, Deribit, Gate.io, Huobi, Kraken, and OKEx—as well as from decentralized exchanges like Uniswap, where transactional data is consolidated in a single table (erc20_transactions). The structure of the database is optimized for performance and scalability. For example, Uniswap’s data table includes indexed columns such as time_stamp, token_symbol, and hash, as well as a composite index on addresses to improve query efficiency. While most CEX data is structured by exchange and data type (e.g., intrade, intramark, open interest), DEX data is stored in a unified, normalized format to allow efficient querying and cross-platform analysis. This initial release includes all data collected up to May 27, 2025. Although CriptoDB continues to update in real time, access to data beyond this date—as well as access to the full REST API—requires prior approval. Interested parties must submit a request outlining their intended use. Data access will be evaluated based on the relevance, scope, and alignment of the application with the goals of the project. Priority will be given to research and academic initiatives. CriptoDB aims to serve as a foundational resource for empirical research on cryptocurrency markets, particularly in comparing on-chain and off-chain dynamics. A complementary Developer’s Guide is available for users seeking to deploy the infrastructure components (including Airflow and Docker) and contribute to the project.

Este dataset contiene toda la información del fichero de los Catálogos producida para Castilla - La Mancha: los resúmenes autonómicos y los ficheros de ciudades en las que se detectaron barrios o áreas estadísticas en alguno de los años

FICHERO DE LOS CATÁLOGOS (formato pdf)

08_CASTILLA - LA MANCHA

Denominación del dataset: Catálogos de Barrios Vulnerables de España 1991, 2001 y 2011. Fichero. Comunidades Autónomas. 08 Castilla – La Mancha.

Contenido: Dataset del fichero de los Catálogos con las fichas resumen de los principales resultados autonómicos y los ficheros de las ciudades en las que se detectaron Barrios y/o Áreas Estadísticas en alguno de los años.

Formatos: pdf, zip y txt. Los ficheros de ciudades se distribuyen en dos formatos que contienen idéntica información, pero configurada de diferente manera: en un único archivo pdf con el fichero completo; y en un archivo comprimido zip con cada una de las fichas que componen el fichero en archivos independientes en formato pdf.

Archivos totales: 21 (13 pdf + 7 zip + 1 txt).

ESPECIFICACIONES DE LOS DATOS (2 archivos)

1 archivo -formato pdf- con las especificaciones de contenidos, formatos y metodología de los datos publicados en e-cienciaDatos.

1 archivo -formato txt- con las especificaciones de los datos del dataset.

00_Especificaciones datos_BBVV-BBINM.pdf

00_Readme_08 Castilla – La Mancha.txt

RESÚMENES DE COMUNIDAD AUTÓNOMA (5 archivos)

5 archivos -formato pdf- con las fichas resumen de recuento de Barrios y/o Áreas Estadísticas detectados, características básicas y población residente. Las ciudades que fueron analizadas en cada año y en las que no se detectaron Barrios o Áreas Estadísticas figuran en la ficha resumen de ciudades.

08_Castilla - La Mancha_0_BBVV BBINM_Resumen.pdf

08_Castilla - La Mancha_1_BBVV BBINM_Ciudades_Número BB y AE.pdf

08_Castilla - La Mancha_1_BBVV BBINM_Ciudades_Población BB y AE.pdf

08_Castilla - La Mancha_2_BBVV_91_01_11_Resumen.pdf

08_Castilla - La Mancha_3_BBINM_06-11_Resumen.pdf

FICHEROS DE CIUDADES (14 archivos)

7 archivos -formato pdf- con el fichero completo de cada ciudad en la que se detectaron Barrios y/o Áreas Estadísticas en alguno de los años en un archivo único con los datos organizados por marcadores del archivo pdf.

7 archivos -formato comprimido zip- con el fichero completo de cada ciudad en la que se detectaron Barrios y/o Áreas Estadísticas en alguno de los años en un archivo comprimido con todas las fichas elaboradas para la ciudad en formato pdf.

Denominación de archivos: CODMUN_DENMUN_BBVV 91-01-11_BBINM 06-11 (CODMUN: Código de municipio según INE; DENMUN: denominación del municipio según INE; BBVV: Barrios Vulnerables; BBINM: Barrios Inmigración -sólo las etiquetas de los años en los que se detectaron Barrios y/o Áreas Estadísticas-).

02003_Albacete_BBVV 91-01-11_BBINM 11.pdf

02003_Albacete_BBVV 91-01-11_BBINM 11.zip

13034_Ciudad Real_BBVV 01-11_Sin BBINM.pdf

13034_Ciudad Real_BBVV 01-11_Sin BBINM.zip

13071_Puertollano_BBVV 91-01-11_Sin BBINM.pdf

13071_Puertollano_BBVV 91-01-11_Sin BBINM.zip

16078_Cuenca_BBVV 91-01-11_BBINM 11.pdf

16078_Cuenca_BBVV 91-01-11_BBINM 11.zip

19130_Guadalajara_Sin BBVV_BBINM 11.pdf

19130_Guadalajara_Sin BBVV_BBINM 11.zip

45165_Talavera de la Reina_BBVV 91-01-11_BBINM 11.pdf

45165_Talavera de la Reina_BBVV 91-01-11_BBINM 11.zip

45168_Toledo_BBVV 01-11_Sin BBINM.pdf

45168_Toledo_BBVV 01-11_Sin BBINM.zip

El dataset forma parte de los datos abiertos de los Catálogos de Barrios Vulnerables de España 1991, 2001 y 2011. La información puesta a disposición pública es de dos tipos: las bases de datos de indicadores y los polígonos de las delimitaciones de Barrios y Áreas Estadísticas delimitados; y el fichero completo de Barrios producido para las tres ediciones de los Catálogos. Los contenidos publicados son los siguientes:

- Bases de datos: formato xlsx (13 archivos).

- Capas: formato shp (21 archivos).

- Fichero: 395 archivos que contienen las 6.299 fichas del fichero. Formato pdf (248 archivos) y formato comprimido zip (147 archivos).

- Resúmenes nacionales y por Comunidades Autónomas (101 archivos pdf).

- Ficheros de ciudades (294 archivos: 147 pdf y 147 zip).

- Documento de especificación de contenidos y datos: formato pdf (21 archivos, aunque se trata del mismo documento replicado en cada uno de los datasets).

Para esta edición se ordenado y homogeneizado toda la información que se encontraba dispersa en cada una de las ediciones, y se han producido todas las fichas resumen (estatales, autonómicas y municipales) y los listados de Barrios y Áreas Estadísticas delimitados.

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***NOTAS

Las especificaciones pormenorizadas de los datos publicados y una síntesis metodológica de los trabajos puede consultarse en el documento 00_Especificaciones datos_BBVV-BBINM.pdf que se incluye en todos los datasets distribuidos.

Relaciones con Malpica. Fiestas (más y menos recientes). El antiguo muelle y el embarcadero. Cambios en las fiestas de la época de una informante a otra. Las fiestas de Valencia de Alcántara. La escuela (en el campo donde trabajaban). Juegos infantiles. La primera televisión. El trabajo del campo; ahora hay muy poco personal en las explotaciones. Baja natalidad en los pueblos., Relações com a Malpica. Festas (mais e menos recentes). O velho cais e o embarcadouro. Mudanças nas festividades entre as épocas das duas informantes. As festas de Valência de Alcántara. A escola (no campo onde trabalhavam). Jogos de crianças. A primeira televisão. O trabalho do campo; agora há muito pouco pessoal nas granjas. Baixa taxa de natalidade nas aldeias., Relationship with Malpica. Parties (now and then). The old wharf and the dock. Changes in the festivities of the period from one informant to another. The festivities of Valencia de Alcántara. The school (in the farm where they worked). Children's games. The first television. The work of the field; now there is very little personnel in the exploitations. Low birth rate in the villages.

El proyecto MapCom actualiza la cartografía cibernética de la producción investigadora en Comunicación desarrollada en España entre 2007 a 2022, completando el análisis de 15 años de la productividad investigadora en comunicación en la universidad española. MapCom amplió y actualizó el campo de investigación previamente desarrollado por el Proyecto I+D de Excelencia MapCom, ref. CSO2013-48933-C4, y que en su momento estudió “El sistema de investigación en España sobre prácticas sociales de Comunicación. Mapa de Proyectos, Líneas, Objetos de estudio y Métodos” en el periodo 2007-2013. Los datos abiertos generados por MapCom han permitido cartografiar la investigación universitaria española en ciencias de la comunicación y ofrecer a la comunidad científica datos derivados del análisis de los documentos producidos por la investigación

Child experimental data and associated survey data (multiple-imputed data, m = 10): An R list of ten dataframes that contain imputed values for the principal explanatory variables of the analysis conducted for Radl et al. (2025). Missing data exist for some students because surveys were occasionally returned incomplete or illegible. Multiple imputation was conducted using multilevel joint modeling using the jomo.smc wrapper function in the R package jomo (v.2.7.6) (Quartagno and Carpenter 2023). See Radl et al. (2025) for more specification on how the imputation was conducted.

The project (BiowastetoH2) aims to contribute to the decarbonisation of the European energy system by producing green hydrogen from waste streams. This, the main objective of the project is the production of renewable hydrogen from residual streams from biomass pyrolysis by means of autothermal steam reforming integrated in a membrane reactor. Focuses on the development of innovative multifunctional membrane catalytic reactors (CMR) based on new catalysts and selective membranes to improve their performance, durability, cost-effectiveness and sustainability in self-thermal reforming (ATR) to produce pure hydrogen from components of the aqueous fraction of the bio-oil. Finally, a study will be carried out to determine the sustainability of the proposed hydrogen production process through life cycle analysis (LCA) from an environmental, thermo-economic, environmental and social point of view.

Entrevista a Maria da Glória Fernandes en Pitões. Bailes y fiestas en Xinzo. ¿Cómo era la relación con los pueblos del otro lado de la frontera? La lengua usada en el trato con los gallegos. ¿Cómo se habla el portugués en Pitões? ¿Qué diferencias hay con otras localidades?, Bailes e festas em Xinzo. Como era a relação com as localidades do outro lado da fronteira? A língua usada no tratamento com os galegos. Como se fala o português em Pitões? Quais são as diferenças com outras localidades?, Parties and feast in Xinzo. Relationship with the localities placed at the other side of the border. The language used when talking to Galician people. Which are the differences with other villages?

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

Description of the project

This study provides an insight into the academic profile of modern foreign languages' teaching staff in UK higher education, describing the role of the scholarship of teaching and learning (SoTL) in their professional development and progression. The study is based on data collected through an anonymous questionnaire during the summer of 2021.

, Description of the dataset

The dataset consists of a CSV file which gathers the answers to the questionnaire (including 18 questions) that was used to collect data from participants. The questionnaire was hosted on Jisc Online Surveys and circulated through unique links that were sent as part of an invitation email. All the answers were anonymised at the time of collection.

, Methodology

Mixed (quantitative data collected through multiple choice questions; qualitative data collected through free text comments).

This dataset contains information about the daily average temperature by municipality in Spain. It contains temperature data from 01/01/2015 to 31/12/2022. This data comes from the weather stations of the Spanish State Meteorology Agency (AEMET) and from the weather stations provided independently by each autonomous community. It uses information from 1,193 weather stations in 2015, 1,244 stations in 2016, 1,305 stations in 2017, 1,382 stations in 2018, 1,493 stations in 2019, 1,544 stations in 2020, 1,594 stations in 2021 and 1,581 stations in 2022. This measurement by municipality is produced in three steps. First, I identify the population center of each municipality using the 2018 GEOSTAT 1km2 population grid dataset. Second, I calculate the distance between the population center of each municipality and each weather monitor. Third, I construct the weighted daily mean temperature variable for each municipality by considering all weather stations within 20 km of the center of the municipality.