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e-cienciaDatos, Repositorio de Datos del Consorcio Madroño
doi:10.21950/34F3AI
Dataset. 2019

INFORMANTE 1 (LOMEAR, RIOSECO). EL GANADO

  • Álvarez Pérez, Xosé Afonso (coord.)
El ganado (vacas, ovejas, cabras, cerdos). Ferias de ganado. Lana. Lácteos y derivados. La matanza., O gado (vacas, ovelhas, cabras, porcos). Feiras de gado. Lã. Laticínios e derivados. Matança., The cattle (cows, sheep, goats, pigs). Cattle fairs. Wool. Milk and derivatives. The slaughter.

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doi:10.21950/37JFLU
Dataset. 2024

INTERVIEW IN SPAIN 17

  • 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.


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doi:10.21950/3A2WOK
Dataset. 2019

TIO BENTO Y DONA MARIA (TOURÉM). AGRICULTURA

  • Álvarez Pérez, Xosé Afonso (coord.)
La agricultura era pobre. Faltaban abonos y minerales. La mies y las tareas de siega, recogida y preparación de cereales. El molino, donde estaba instalada una turbina; la molienda. Pan y hornos. Referencias esporádicas al ganado y a tipos de terreno., A agricultura era pobre. Não havia fertilizantes e minerais. A colheita e as tarefas de ceifa, recolha e preparação de cereais. O moinho, onde uma turbina foi instalada; a moagem. Pão e fornos. Referências esporádicas aos tipos de gado e terra., Agriculture was poor. There were no fertilizers and minerals. The harvest and the tasks of mowing, collecting and preparing cereals. The mill, where a turbine was installed; the grinding. Bread and ovens. Sporadic references to livestock and land types.

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doi:10.21950/3BCATR
Dataset. 2019

DERECHO EX CATHEDRA. 1847-1936 DICCIONARIO DE CATEDRÁTICOS ESPAÑOLES

  • Díaz Rico, Javier Carlos
Conjunto de datos a los que se hace referencia en la monografía: Carlos Petit (editor), Derecho Ex Cathedra 1847-1936. Diccionario de catedráticos españoles, Madrid: Universidad Carlos III de Madrid - Dykinson, 2019. Pograma Historia del Derecho, 76

DOI: https://doi.org/10.21950/3BCATR
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doi:10.21950/3ESG3U
Dataset. 2023

FEDERICO-TENA WORLD POPULATION HISTORICAL DATABASE : CEYLON (SRI LANKA)

  • 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: Ceylon (Sri Lanka)

DOI: https://doi.org/10.21950/3ESG3U
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doi:10.21950/3NIZME
Dataset. 2018

LUÍS MORAIS (MOIMENTA). PLANTAS = PLANTS

  • Álvarez Pérez, Xosé Afonso (coord.)
Entrevista a Luis Morais en Moimenta. Árboles frutales. Plantas salvajes y de la huerta. La vid y el vino, Árvores de fruto. Plantas selvagens e da horta. A vide e o vinho, Fruit trees. Wild plants. The garden. Grapevine and wine

DOI: https://doi.org/10.21950/3NIZME
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doi:10.21950/3OURJH
Dataset. 2024

DETECTING SERIAL ARCS IN AERONAUTICAL APPLICATIONS USING INDUCTIVE SENSORS

  • Robles Muñoz, Guillermo
  • Martinez-Tarifa, Juan Manuel
  • Gomez de la Calle, Manuel
  • Barroso de María, Gabriel
  • Izquierdo, Daniel
Three sets of .mat (Matlab) files with three samples of arcs in each of them. The data are the output of an inductive sensor with a gain of 3 V/A sampled at 20 MSps. The time vector can be constructed with the sampling frequency and the number of samples. Set1. Serial arcs over a resistive load and a DC current of 10 A (Arc_10A_Samplen.mat) Set2. Serial arcs over a resistive load and a DC current of 10 A. Long transmission line (ArcLongCable_10A_Samplen.mat) Set3. Serial arcs over a resistive and inductive load and a DC current of 10 A. Long transmission line (ArcRL_10A_Samplen.mat)

DOI: https://doi.org/10.21950/3OURJH
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doi:10.21950/3OWLEB
Dataset. 2024

INTERVIEW IN SPAIN 20

  • 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/10.21950/3OWLEB
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doi:10.21950/3OWLEB
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doi:10.21950/3OWLEB
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doi:10.21950/3QGJZU
Dataset. 2023

FEDERICO-TENA WORLD POPULATION HISTORICAL DATABASE : FALKLAND ISLANDS

  • 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: Falkland Islands

DOI: https://doi.org/10.21950/3QGJZU
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doi:10.21950/3QGJZU
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doi:10.21950/3QGJZU
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doi:10.21950/3QSKKB
Dataset. 2023

BASE DE DATOS FLORÍSTICA DE LOS CUADRADOS UTM DE 10X10 KM DE UTANDE (30TWL02) Y AMBITE (30TVK86) CON RESOLUCIÓN ORIGINAL DE 1 KM² (LA ALCARRIA, CENTRO DE ESPAÑA)

  • García-Abad Alonso, Juan-Javier

Base de datos florística de los cuadrados UTM de 10×10 km 30TWL02 (Utande) y 30TVK86 (Ambite), con resolución de 1 km², a partir de inventarios directos en campo efectuados entre 2005 y 2012 en cada una de las 100 cuadrículas UTM de 1x1 km que contiene (98 en el caso de Ambite). El primer cuadrado se sitúa en la Alta Alcarria (provincia de Guadalajara), mientras que el segundo corresponde a la Baja Alcarria (provincias de Madrid y Guadalajara). Consta de 1.150 taxones y agrupaciones taxonómicas (Entidades Taxonómicas Cartográficas o ETC). La información se estructura en dos contingentes florísticos diferenciados: a) plantas PVR (permanentemente visibles y reconocibles), y b) plantas No PVR (no permanentemente visibles y reconocibles). Con estos datos se completa una síntesis cuantitativa sobre la flora que arroja niveles de riqueza dentro del rango 920-1030 plantas/100 km². Permite conocer la distribución geográfica de cada taxón o ETC con un gran nivel de detalle geográfico, así como su comparación pormenorizada en ambos cuadrados.

La base de datos, que contiene 50.330 registros de presencia, incluye además de la presencia por avistamiento directo información también de los valores de abundancia relativa (AR) de cada taxón en cada cuadrícula de 1 km². Para ello se establecen ad hoc varias categorías de AR. Igualmente, se deduce la frecuencia de la presencia de los mismos en el conjunto de los 100 km², con otras categorías ad hoc.

La agregación por fusión de los recintos cartográficos de 1 km² permite, a su vez, obtener cartografías progresivamente más groseras por aplicación del supraescalado espacial ("upscaling", en inglés), desde la resolución inicial (1 km²) a otras tres menores (4, 25 y 100 km²), en cuadrículas de 2x2 km, 5x5 km y las definitivas de 10x10 km, respectivamente. Ello desvela una mejora muy evidente en certidumbre corológica y bondad de las distribuciones de plantas, según se operan con esas resoluciones menores. La progresividad supraescalar permite conocer, descifrar e interpretar una amplia y detallada riqueza florística.


Proyecto: //
DOI: https://doi.org/10.21950/3QSKKB
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doi:10.21950/3QSKKB
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