Resultados totales (Incluyendo duplicados): 35619
Encontrada(s) 3562 página(s)
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/YYPWFW
Dataset. 2024

BASE DE DATOS PROLEC-R - CUENCA ECUADOR

  • René David Tacuri Reino
  • Walter Marcelo Bernal Arellano
  • William Alfredo
  • María Rosa Elosúa de Juan

Descripción del proyecto

Fiabilidad y Validez de la Batería de Evaluación de los Procesos Lectores - Revisada (PROLEC-R) en Estudiantes Ecuatorianos de Quinto Año de Educación General Básica.

,

Descripción del dataset

Base de datos con registros de aciertos y errores de cada tarea de evaluación de la Prueba PROLEC-R.

,

Metodología

Recolección de información a través de una herramienta psicológica destinada a medir los procesos lectores PROLEC-R

La forma de recolección fue de manera individual en los espacios propios de la muestra de estudio.


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

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

MGBAS2 REFERENCE DATA:REFERENCE FIRE PERIMETERS OBTAINED FROM SENTINEL-2 IMAGERY OVER MADAGASCAR FOR THE YEARS 2019 AND 2021

  • Franquesa Fuentetaja, Magi
  • Kull, Christian A.
  • Fernández-García, Víctor
The MGBAS2 reference data was derived from Sentinel-2 images over a set of 6 tiles (sampling units)sampled following a design customized for the Sentinel tiling grid system and to represent low and high burned area occurrence strata in Madagascar. Over each tile Sentinel-2 time series were defined based on a set of conditions for minimizing cloud cover and to guarantee series length and a minimum time lag between image pairs. Sentinel-2 image pairs were classified with a Random Forest (RF) algorithm to provide burned perimeters of depicting areas that burned between the two dates that were combined in a synthetic burned area reference dataset. This dataset represent for each unit burned and unburned polygons and masked areas. A detailed description of the dataset can be found in Fernández-García et al.(2023) ("Madagascar’s burned area from Sentinel-2 imagery (2016–2022): four times higher than from lower resolution sensors", in preparation).

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

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z1E1QY
Dataset. 2021

INPUT MEASUREMENTS, OUTPUT BINARY CLASSIFICATION, D+ ELEMENTS, AND POWERFACTORY SOURCE FILE OF THE TEST SYSTEMS

  • Gotti, Davide
This dataset is intented to be a complementary material of the work "A Fast Data-Driven Topology Identification Method for Dynamic State Estimation Applications". It includes: the input measurements used to train and test the proposed topology identification method; the output binary classification used for topology processing; the D+ elements of the study cases; and the DIgSILENT PowerFactory source files of the modified New England and the IEEE 118-bus test systems.

Proyecto: //
DOI: https://doi.org/10.21950/Z1E1QY
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z1E1QY
HANDLE: https://doi.org/10.21950/Z1E1QY
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z1E1QY
PMID: https://doi.org/10.21950/Z1E1QY
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z1E1QY
Ver en: https://doi.org/10.21950/Z1E1QY
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z1E1QY

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z6BWQG
Dataset. 2025

FIREURISK_CANOPY_FUEL_PARAMETERS: CANOPY FUEL LOAD, CANOPY BULK DENSITY

  • Aragoneses, Elena
  • García, Mariano
  • Chuvieco, Emilio
Spatially explicit data on forest canopy fuel parameters provide critical information for wildfire propagation modelling, emission estimations and risk assessment. We used a multi-sensor approach integrating satellite Light Detection and Ranging (LiDAR) observations from the Global Ecosystems Dynamics Investigation (GEDI) sensor, with multi-spectral and SAR imagery and biophysical variables to provide spatially-explicit estimates of two key descriptors of crown fire behaviour – canopy fuel load (CFL) and canopy bulk density (CBD) – over the European territory at 1 km2 grid resolution. GEDI L1B and L2A level footprints were used to estimate Leaf Area Density, from which CFL and CBD were subsequently derived. We then extrapolated the estimates to European areas not covered by GEDI using machine learning models with multispectral (Landsat 8) and SAR (Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar sensor – PALSAR) imagery, and biophysical variables related with vegetation conditions, climate (temperature and humidity) and terrain conditions. Pixel-level uncertainty for the spatial extrapolation was also estimated. This dataset of these European canopy fuel parameters, at 1 km spatial resolution, encompasses a total of 4 maps including: forest canopy fuel load and canopy bulk density, along with their associated uncertainties. Further details about the generation of these maps can be read in: Aragoneses, E., García, M., Tang, H., and Chuvieco, E.: A multi-sensor approach allows confident mapping of forest canopy fuel load and canopy bulk density to assess wildfire risk at the European scale, Remote Sensing of Environment, https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114578, 2025. These maps complement the categorical information of the FirEUrisk European fuel type map for the forest fuel types in Aragoneses, E., García, M., Salis, M., Ribeiro, L. M., and Chuvieco, E.: Classification and mapping of European fuels using a hierarchical, multipurpose fuel classification system, Earth System Science Data, 15, 1287–1315, https://doi.org/10.5194/essd-15-1287-2023, 2023; and the previously generated set of canopy fuel parameters (forest canopy height, canopy cover and canopy base height) in Aragoneses, E., García, M., Ruiz-Benito, P., and Chuvieco, E.: Mapping forest canopy fuel parameters at European scale using spaceborne LiDAR and satellite data, Remote Sensing of Environment, https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114005, 2024.

DOI: https://doi.org/10.21950/Z6BWQG
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z6BWQG
HANDLE: https://doi.org/10.21950/Z6BWQG
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z6BWQG
PMID: https://doi.org/10.21950/Z6BWQG
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z6BWQG
Ver en: https://doi.org/10.21950/Z6BWQG
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z6BWQG

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z7IG6Q
Dataset. 2024

PONENCIA CONTINGENCIAS ARTÍSTICOS-LÚCIAS MULTIESPECIE EN ESPACIOS PÚBLICOS

  • Sánchez Coterón, Lara
  • García Triviño, Francisco Antonio

Video de la ponencia Contingencias Artísticos-lúcias multiespecie en espacios públicos.

El proyecto de investigación en el que se encuadra este artículo Ar-quifaur: Arquitectura y fauna urbana. Integración, conservación y fomento de la biodiversidad animal en los espacios monumentales históricos (PIUAH22/IA-020) trabaja y da muestra de ello a través de esta ponencia introduciendo las prácticas artísticas como un mecanismo especulativo y de aproximación hacia entornos lúdicos en el espacio público. Explora un contexto que suma, a los marcos descritos, oportunidades imprevistas o nuevos escenarios de fomento del desa-rrollo sostenible. Entornos de exploración artística y lúdica como vector de trabajo que puedan articular el aprendizaje informal en un entorno urbano específico en el que la arquitectura tiene un valor singular y un peso histórico y monumental.


DOI: https://doi.org/10.21950/Z7IG6Q
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z7IG6Q
HANDLE: https://doi.org/10.21950/Z7IG6Q
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z7IG6Q
PMID: https://doi.org/10.21950/Z7IG6Q
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z7IG6Q
Ver en: https://doi.org/10.21950/Z7IG6Q
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/Z7IG6Q

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAKWX3
Dataset. 2023

FEDERICO-TENA WORLD POPULATION HISTORICAL DATABASE : COLOMBIA

  • 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: Colombia

DOI: https://doi.org/10.21950/ZAKWX3
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAKWX3
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZAKWX3
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAKWX3
PMID: https://doi.org/10.21950/ZAKWX3
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAKWX3
Ver en: https://doi.org/10.21950/ZAKWX3
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAKWX3

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAROW6
Dataset. 2024

INTERVIEW IN SPAIN 4

  • Santander Oliván, Mario

The reemergence of China is changing the world, and that EU needs to develop a long-term approach based on research-based knowledge in order to engage strategically with an increasingly assertive China.

This dataset consists of a semi-structured interview with a person of Chinese nationality, carried out in Chinese and transcribed in Chinese language.


DOI: https://doi.org/10.21950/ZAROW6
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAROW6
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZAROW6
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAROW6
PMID: https://doi.org/10.21950/ZAROW6
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAROW6
Ver en: https://doi.org/10.21950/ZAROW6
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAROW6

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAX7YW
Dataset. 2023

CONFOCAL AND FLUORESCENCE MICROSCOPY FILES OF GROWING PSEUDOMONAS PUTIDA MICROCOLONIES

  • Goñi-Moreno, Ángel

Description of the project

The project aims at describing the formation and development of small bacterial colonies. Our hypothesis is that, along with nutrient and environmental conditions, the physical interactions between bacterial cells help shaping the micro colonies.

Description of the dataset

The dataset is divided into three folders, according to different experimental measurements. The first one (termed Fig1) contains the microscopy file where small colonies on a surface start developing from 1 single cell into micro-colonies. The second one (termed Fig2) contains two microscopy files, one that measures the dynamic formation of a colony and the other one that captures the transversal cut features (height, etc) of various segments. The third one contains raw figures taken from microscopy experiments under different agar concentrations.

1. Methodology

The growing cells on the agarose pad were recorded at 30 minutes time intervals using a Leica TCS SP5 confocal microscope equipped with a temperature control chamber. This approach allowed us to analyze 3D formation of cellular growth. We also cultivated the cell on the agarose pad overnight, and the growth formation in 2D was explored using an Olympus BX61 instrument. Green fluorescent signals were obtained with filters carrying an excitation laser (488 nm) built in both microscopes.


DOI: https://doi.org/10.21950/ZAX7YW
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAX7YW
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZAX7YW
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAX7YW
PMID: https://doi.org/10.21950/ZAX7YW
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAX7YW
Ver en: https://doi.org/10.21950/ZAX7YW
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZAX7YW

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZDO1JD
Dataset. 2023

FEDERICO-TENA WORLD POPULATION HISTORICAL DATABASE : SPAIN

  • 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: Spain

DOI: https://doi.org/10.21950/ZDO1JD
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZDO1JD
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZDO1JD
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZDO1JD
PMID: https://doi.org/10.21950/ZDO1JD
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZDO1JD
Ver en: https://doi.org/10.21950/ZDO1JD
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZDO1JD

e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZF2KRC
Dataset. 2023

ADAPTACIÓN A LENGUAJE CLARO DE FRASEOLOGÍA ADMINISTRATIVA

  • 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 a nivel textual sobre los apartados y los contenidos prototípicos de cinco géneros textuales del ámbito de la Administración pública española. Además, a nivel léxico, incluye una selección de frases extraídas de un corpus de textos reales que se puede utilizar para expresar esos contenidos, así como la adaptación de esas frases a las principales recomendaciones de lenguaje claro para el español. Para cada par de frases (original-adaptación), se indican las recomendaciones de lenguaje claro que se han aplicado y el número de veces que se ha aplicado cada recomendación. 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 7 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.
  • Etapa 7. Cuantificación de las recomendaciones de lenguaje claro empleadas en la clarificación. Se contabiliza el número de veces se han aplicado las recomendaciones de lenguaje claro para cada par de frases (original-adaptación). También se indica el total de veces que se utiliza cada recomendación en función del género textual.

DOI: https://doi.org/10.21950/ZF2KRC
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZF2KRC
HANDLE: https://doi.org/10.21950/ZF2KRC
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZF2KRC
PMID: https://doi.org/10.21950/ZF2KRC
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZF2KRC
Ver en: https://doi.org/10.21950/ZF2KRC
e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/ZF2KRC

Buscador avanzado