BUSCADOR RECOLECTA

This long-term dataset makes three contributions to the statistics of the region. First, it offers yearly series of real wages, consistently defined over time and comparable across countries, informing about trajectories and turning points across distinct development and growth periods. Secondly, the addition of compatible series of income per worker makes it possible to calculate variables on interest such as a proxy for a wage share of income and the wage-to-income ratio. And, thirdly, by including series reflecting three skill levels, the data allows for the calculation of skill premiums, and in particular the skilled-to-unskilled wage ratio.

The data collected from the soft arm and neck and the Gaussian process models trained using that data.

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: Barbados

The European fuel map is a raster layer representing the first-level fuel types of the FirEUrisk fuel classification system for the continental scale, in: Aragoneses et al., (2022) Classification and mapping of the European fuels using a hierarchical-multipurpose fuel classification system [in preparation]. The European fuel map was generated through the integration of existing land cover datasets and bioclimatic modelling. Then, it was smoothed and resampled to the target spatial resolution (1 km). Finally, it was validated using LUCAS (Land Use and Coverage Area frame Survey), Google images, and the GlobeLand30 map. Further information can be found in the Product User Manual (PUM). The European fuel map is part of the FirEUrisk project, which pretends to create a European integrated strategy for fire danger assessment, reduction, and adaptation.

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

La vida de los jóvenes. La taberna, lugar exclusivamente masculino. Paseos. Relaciones amorosas. La celebración de las bodas: comida y canciones que se cantaban. Los mayores cantaban en portugués. Había 3 bailes (balhos) en Olivenza según la clase social y la profesión. Esa división condicionaba los noviazgos, no estaban bien vistas las parejas que mezclaban clases sociales, A vida dos jovens. A taverna, um lugar exclusivamente masculino. Caminhadas. Assuntos amorosos. Celebrações de casamento: comida e canções que se cantavam. As pessoas mais idosas cantavam em português. Havia 3 bailes (balhos) em Olivenza de acordo com a classe social e profissão. Esta divisão condicionava o noivado, os casais que misturavam classes sociais não eram bem considerados., The life of the young people. The tavern, an exclusively male place. Walks. Love affairs. Wedding celebrations: food and songs that were sung. The elders sang in Portuguese. There were 3 dances (balhos) in Olivenza according to social class and profession. This division conditioned the engagement, couples who mixed social classes were not well regarded.

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 sistematizar los rasgos lingüísticos prototípicos de algunos géneros textuales del ámbito de la Administración, para lo cual se anotó un corpus y se analizaron los resultados.

, Descripción del dataset

Este dataset contiene 2 ficheros. El primero de ellos incluye un corpus de 100 textos reales (121.548 palabras) del ámbito de la Administración en formato .txt. Los textos se corresponden con 5 géneros textuales prototípicos de este ámbito: acta de inspección, contrato, requerimiento, resolución dirigida a un particular y resolución publicada en portales institucionales (20 textos por género). El segundo fichero contiene el mismo corpus de 100 textos anotado utilizando la herramienta ATLAS.ti, tanto en el formato propio de la herramienta (.atlproj23) como en XML. Para la anotación se tienen en cuenta los siguientes rasgos lingüísticos: apartados, títulos, contenidos y fraseología representativa para expresar esos contenidos. Los resultados de la anotación de este corpus y su posterior análisis se han integrado en el sistema arText para ayudar al personal público a estructurar y redactar estos géneros textuales dirigidos a la ciudadanía.

, Metodología

La metodología empleada para la obtención de los datos incluye 5 etapas:

• Etapa 1. Selección de los 5 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. Transformación del corpus a texto plano y anonimización. Los textos del corpus se encuentran en distintos formatos, por lo que se transforman a texto plano. Asimismo, los textos de carácter privado (correspondientes a los géneros acta de inspección, requerimiento y resolución dirigida a un particular) se anonimizan.
• Etapa 4. 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 5. Anotación del corpus mediante la herramienta ATLAS.ti.La anotación se lleva a cabo manualmente. Los rasgos lingüísticos se anotan en ATLAS.ti mediante códigos de distintos colores: los apartados en rojo, los títulos en verde, los contenidos en azul y la fraseología en amarillo.

El informante, maestro de la almazara, explica las diferentes fases de la recogida de la aceituna y producción de aceite, tanto en el modelo tradicional como en el sistema moderno. También se explican algunas diferencias con el modo de producción portugués. NOTA IMPORTANTE: La grabación se efectuó en las instalaciones de la almazara, con las máquinas en funcionamiento; se ha filtrado el audio para intentar reducir ruidos, lo que conlleva desajustes en el volumen y alteraciones en la curva tonal; disculpen las molestias., O informador, mestre do lagar, explica as diferentes fases da colheita da azeitona e da produção de azeite, tanto no modelo tradicional como no sistema moderno. Também explica algumas diferenças com o modo de produção português. NOTA IMPORTANTE: A gravação foi realizada nas instalações do moinho de azeite, com as máquinas em funcionamento; o áudio foi filtrado para tentar reduzir o ruído, o que leva a desequilíbrios no volume e alterações na curva tonal; desculpem a inconveniência., The informant, master of the oil mill, explains the different phases of olive harvesting and oil production, both in the traditional model and in the modern system. It also explains some differences with the Portuguese way of production. IMPORTANT NOTE: The recording was carried out in the oil mill installations, with the machines in operation; the audio has been filtered to try to reduce noise, which leads to imbalances in the volume and alterations in the tonal curve; sorry for the inconvenience.

Conversación de varias personas en las calles de Herrera., Conversa de várias pessoas nas ruas de Herrera, Conversation of several people in the streets of Herrera

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 Somalia