Resultados de investigación

Este dataset contiene toda la información del fichero de los Catálogos producida para el Principado de Asturias: 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)

03_ASTURIAS

Denominación del dataset: Catálogos de Barrios Vulnerables de España 1991, 2001 y 2011. Fichero. Comunidades Autónomas. 03 Asturias.

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: 17 (11 pdf + 5 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_03 Asturias.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.

03_Asturias_0_BBVV BBINM_Resumen.pdf

03_Asturias_1_BBVV BBINM_Ciudades_Número BB y AE.pdf

03_Asturias_1_BBVV BBINM_Ciudades_Población BB y AE.pdf

03_Asturias_2_BBVV_91_01_11_Resumen.pdf

03_Asturias_3_BBINM_06-11_Resumen.pdf

FICHEROS DE CIUDADES (10 archivos)

5 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.

5 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-).

33004_Avilés_BBVV 91-01-11_Sin BBINM.pdf

33004_Avilés_BBVV 91-01-11_Sin BBINM.zip

33024_Gijón_BBVV 91-01-11_BBINM 11.pdf

33024_Gijón_BBVV 91-01-11_BBINM 11.zip

33031_Langreo_BBVV 91.pdf

33031_Langreo_BBVV 91.zip

33037_Mieres_BBVV 91.pdf

33037_Mieres_BBVV 91.zip

33044_Oviedo_BBVV 91-01-11_BBINM 11.pdf

33044_Oviedo_BBVV 91-01-11_BBINM 11.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.

This dataset contains the input files INCAR (solver input), POSCAR (atomic position input), POTCAR (atomic potentials input) and MODECAR (dimer input). This dataset contains the output files CONTCAR/CENTCAR (atomic position output), OUTCAR (energetic output), #run.out (convergence output), NEWMODECAR and dimcar (dimer output).

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

This database includes the response of 120 employees of Universidad Rey Juan Carlos to a three-wave survey started at the height of full confinement due to the COVID-19 pandemic in Spain (wave 1) between April 20th to May 5th of 2020, followed by a second wave four weeks later (wave 2, corresponding to Phase 1 of de-escalation) between June 2nd and June 17th, and a by a third wave (wave 3, corresponding to “new normality”) occurred three weeks after wave 2, between July 7th and July 22nd. Survey asked for the stressors, uplifts, coping strategies, and mental health (somatization, depression, anxiety, mental well-being and post-traumatic symptomatology) of the sample during this period of time.

The authors have carried out a massive screening of pipolins in the bacterial genome database "Assembly" (NCBI). Then, they found integrases and new integration sites associated to pipolins. Pipolins and other MGEs (plasmids, ciMGEs, and phages) were annotated to characterize pipolin genetic content comparatively. Finally, they applied a recent method to detect recent genetic exchange events between pipolins and other MGEs based on the weighted gene repertoire relatedness and protein sequence identity.

This dataset contains several files created throughout the analysis. Files 1 and 2 are related to pipolin screening and plotting. Files 3 to 5 contain the list of genes classified as "recombining" or "non-recombining" encoded in the MGEs.

En este estudio permite verificar si la espectroscopia visible permite segregar distintas muestras de suelos con orígenes geológicos distintos y usos diferentes. Para ello se parte de muestras caracterizadas por sus propiedades físicoquímicas (textura, Carbono Orgánico Total (TOC), pH, Conductividad Eléctrica (CE), Capacidad de Intercambio Catiónico (CIC), Nitrógeno (N), entre otros), a las que se aplica un análisis de varianza. Los datos VIS-NIR se han generado en el LPF_TAGRALIA (UPM) y se han pre-procesado mediante Standard Normal Variate (SNV) y se han analizado mediante análisis de componentes principales (PCA) y análisis múltiple de varianza (MANOVA). Una de las finalidades de este estudio es caracterizar la variabilidad espectral en la hipótesis de que ésta refleja el proceso complejo de formación del suelo. Se ha empleado como caracterización de Referencia los datos aportados por el Departamento de Edafología y qúimica agrícola de la ETSIAAB que se han descrito en la publicación adjunta. (las propiedades que más varían según el origen geológico son el CO2-ms, pH, CE, Densidad, y CaCO3, limo, arcilla y arena; y dependiendo del uso: el TOC, N y Coxid principalmente (ver Figura 1). También se observa dependiendo del uso que el suelo tenga, sin importar su origen, variaciones en las propiedades fisicoquímicas (Materia orgánica, Carbono Oxidable, Nitrógeno, CIC, Agregados e infiltración). Metodologia Se ha empleado un espectrofotómetro Minolta 505 o modelo similar con una resolución espectral de 20nm interpolada a 10nm. Cada muestra tiene 2 espectros (con y sin reflexión especular) empleando como iluminante el D65 (CIE, 1931 equivalente a luz solar) Sampling methodology Se han seleccionado cuatro tipos de materiales parentales (arcosas -A-, margas yesíferas -Y-, calizas del Páramo -C-y granitos -G-) representativos de la zona centro peninsular y que están presentes dentro de los límites de la Comunidad de Madrid. Dentro de la Cuenca Sedimentaria, las arcosas se han estudiado en una zona aproximadamente delimitada por Tres Cantos, S. Sebastián de los Reyes y S. Agustín de Guadalix; las margas yesíferas en las vertientes del valle del río Tajuña en las cercanías de Perales de Tajuña; las calizas del Páramo al este de Madrid en una zona próxima a Villar del Olmo. En la Sierra, los granitos se han estudiado en las cercanías de Miraflores de la Sierra. Estos tipos de materiales parentales del suelo se han estudiado bajo cuatro usos distintos del mismo: dos forestales (pinar -PIN- y encinar -ENC-), matorral (MAT) y cultivo herbáceo en secano con laboreo convencional (CUL). Cada combinación de material parental y uso constituye una unidad de estudio y dentro de cada unidad se han estudiado tres repeticiones mediante la identificación de 3 zonas de muestreo de características semejantes. No se ha estudiado la combinación caliza del Páramo con pinar ni la combinación Granito con cultivo debido a la baja representación en el terreno de estas dos combinaciones. Por tanto, se cuenta con 14 unidades de estudio. En conjunto, se han identificado y estudiado 42 zonas de muestreo, que han sido localizados mediante recorridos de campo y análisis de la cartografía específica.

Corrales. El perro y sus crías. El lobo. Ganado vacuno. La leche y los productos derivados. Cabra y oveja. Cerdo. La matanza y la preparación de los embutidos. Mulos, burros y caballos. Gallinas., Currais. O cão e a sua prole. O lobo. Gado. Leite e produtos lácteos. Cabra e ovelha. Porcos. Matança e preparação de enchidos. Mulas, burros e cavalos. Galinhas., Corrals. The dog and its offspring. The wolf. Cattle. Milk and dairy products. Goat and sheep. Pigs. Slaughter and preparation of sausages. Mules, donkeys and horses. Chickens.

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: Albania

La vida de antes era una esclavitud. Se abandonaba muy temprano la escuela, porque hacía falta dinero en la familia. Era muy diferente la vida de la de los niños de hoy, y mejor en bastantes aspectos, porque los de ahora están muy parados, muy dependientes de los aparatos electrónicos. Juegos., A vida no passado era uma escravatura. As pessoas deixaram a escola muito cedo, porque a família precisava de dinheiro. A vida era muito diferente da das crianças de hoje, e melhor em muitos aspectos, porque as crianças de hoje são muito ociosas, muito dependentes de dispositivos electrónicos. Jogos.

Usos lingüísticos en la familia. La generación nacida en los años 50 del siglo XX es la primera que no recibe el portugués como lengua inicial. Es difícil encontrar gente de menos de 70 años que lo hablen, y está muy interferido con el español. El informante es pesimista acerca del futuro del portugués, que está muy mezclado con el español en los diferentes niveles de la lengua; también hay muchos lusismos gramaticales o léxicos cuando hablan español. Debería enseñarse la norma portuguesa, debido a ese mal estado. Considera que el portugués más genuino es el de S. Bento (era la localidad con menos instrucción y, por tanto, menor exposición al español de Extremadura). El informante solo habla portugués en el ámbito laboral, nunca en casa. Mucha gente de la zona, aunque no la tenga como lengua de uso habitual, solo conoce determinado vocabulario en portugués (p. ej. nombres de animales o utensilios). Por otro lado, a veces se conserva en el oliventino algún dialectalismo ya desaparecido del resto del dominio., Uso linguístico na família. A geração nascida nos anos 50 do século XX é a primeira que não recebeu o português como primeira língua. É difícil encontrar pessoas com menos de 70 anos de idade que o falem, e é fortemente interferido pelo espanhol. O informante é pessimista quanto ao futuro do português, que está muito misturado com o espanhol em diferentes níveis da língua; há também muitos lusismos gramaticais ou léxicos quando falam espanhol. Há que ensinar o padrão português, devido a este mau estado. Ele considera que o português mais genuíno é o de S. Bento (era a localidade menos educada e, portanto, a menos exposta ao espanhol na Extremadura). O informante só fala português no trabalho, nunca em casa. Muitas pessoas da região, mesmo que não a tenham como língua de uso habitual, só conhecem determinado vocabulário em português (por exemplo, nomes de animais ou utensílios). Por outro lado, alguns dialectos que desapareceram do resto do domínio são por vezes preservados no oliventino., Linguistic usage in the family. The generation born in the 50s of the 20th century is the first one that did not receive Portuguese as a first language. It is difficult to find people under the age of 70 who speak it, and it is heavily interfered with by Spanish. The informant is pessimistic about the future of Portuguese, which is very mixed with Spanish at different levels of the language; there are also many grammatical or lexical Lusisms when they speak Spanish. The Portuguese standard should be taught, because of this bad state. He considers the most genuine Portuguese to be that of S. Bento (it was the least educated locality and therefore the least exposed to Spanish in Extremadura). The informant only speaks Portuguese at work, never at home. Many people in the area, even if they do not have it as a language of habitual use, only know certain vocabulary in Portuguese (e.g. names of animals or utensils). On the other hand, some dialectalisms that have disappeared from the rest of the domain are sometimes preserved in Oliventino.