Resultados de investigación

El objetivo del Ecobarómetro de Andalucía (EBA) es analizar la conciencia ambiental de los andaluces y cómo se relacionan con el medio ambiente. Para ello se elabora un sistema de indicadores a partir de los resultados proporcionados por una encuesta anual dirigida a la población andaluza con edades iguales o superiores a 18 años. La encuesta tiene por finalidad medir las distintas dimensiones de la conciencia ambiental (afectiva, cognitiva, activa y conativa), analizando las percepciones, actitudes, conocimiento y comportamiento de los andaluces respecto a diversas cuestiones ambientales. Este dataset corresponde a los resultados obtenidos en la encuesta realizada a una muestra representativa de la población andaluza mayor de 18 años durante los meses junio y julio del 2004. El EBA presenta su séptima edición desde que se iniciara en el año 2001. La estabilidad del contenido del cuestionario, así como su comparabilidad con barómetros similares empleados en estudios de ámbito estatal o internacional, lo configuran como un valioso instrumento para el estudio de la opinión pública andaluza en temas de medio ambiente, así como su evolución en el tiempo y sus peculiaridades en el contexto más amplio de las sociedades europeas., The objective of the Andalusian Ecobarometer (EBA) is to analyze the environmental awareness of the people of Andalusia and how they relate to the environment. To this end, a system of indicators is developed based on the results provided by an annual survey addressed to the Andalusian population aged 18 and over. The purpose of the survey is to measure the different dimensions of environmental awareness (affective, cognitive, active, and conative), analyzing the perceptions, attitudes, knowledge, and behavior of Andalusians with respect to various environmental issues. This dataset corresponds to the results obtained from the survey conducted on a representative sample of the Andalusian population aged over 18 during the months of June and July 2004. The EBA presents its seventh edition since it began in 2001. The stability of the questionnaire’s content, as well as its comparability with similar barometers used in studies at the national or international level, make it a valuable instrument for the study of Andalusian public opinion on environmental issues, as well as its evolution over time and its particular features within the broader context of European societies., Peer reviewed

El presente conjunto de datos contiene información relativa a la epigrafia relacionada con el proceso constructivo analizado por el proyecto constructivo. Los datos proceden de una recolección sistemática de información recogida por bibliografía especializada, dentro de los marcos temporales y cronológicos del proyecto., El núcleo de la base de datos del proyecto Petrifying Wealth es de libre acceso a través de un formulario de consulta (http://www.petrifyingwealth.cchs.csic.es/spatial/consulta_bd.html). En lo referido a la epigrafía, se puede consultar su localización en abierto a través del visor cartográfico del proyecto (http://www.petrifyingwealth.cchs.csic.es/spatial/petri_spatial.html), Para cada uno de los epígrafes que se publican, se recoge la siguiente información: EPIGRAFIA (19): 1.id_epigrafe: Identificador único del epígrafe. 2.nombre_epigrafia: nombre dado al epígrafe para poder identificarlo. 3. objeto: sobre el que está realizado el epígrafe. 4. material: tipo de material petreo sobre el que está realizado el epígrafe. 5. Texto: texto literal del epígrafe. 6. mencion_id_ca: identificador del edificio mencionado en el epígrafe. Permite relacionar el registro con el núcleo de datos del proyecto. 7. mencion_ca_nombre: nombre del edificio. 8. mencion_localizacion_nombre: Núcleo poblacional. 9. mencion_termino_municipal: División Administrativa, identificable con NUTS-4 (https://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/background). 10. mencion_provincia: División Administrativa, identificable con NUT-3 (https://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/background). 11. mencion_pais: División administrativa, límite nacional. 12. ubicacion_id_ca: identificador del edificio donde está ubicado el epígrafe. Permite relacionar el registro con el núcleo de datos del proyecto. 13. ubicacion_ca_nombre: nombre del edificio. 14. ubicacion_localizacion_nombre: Núcleo poblacional. 15. ubicacion_termino_municipal: División Administrativa, identificable con NUTS-4 (https://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/background). 16. ubicacion_provincia: División Administrativa, identificable con NUT-3 (https://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/background). 17. ubicacion_pais: División administrativa, límite nacional. 18. latitud: dimensión geográfica, dato relativo del edificio donde se ubica el epígrafe. 19. Longitud: dimensión geográfica, dato relativo del edificio donde se ubica el epígrafe. EpigrafiaPersonaje (5): 1. id_epigrafia_personaje: identificador único de la tabla. 2. id_epigrafia: identificador del epígrafe. 3. Rol: rol desempeñado por el personaje en el texto del epígrafe. 4. nombre_citado: nombre del personaje recogido en el epígrafe. 5. Función: cargo o posición social del personaje en el momento en que es citado en el epígrafe. EpigrafiaTipologia (3): 1. id_epigrafia_tipologia: identificador único de la tabla. 2. id_epigrafia: identificador del epígrafe. 3. Tipo Epígrafe: tipología del epígrafe, escogida entre los valores de una lista normalizada generada exprofeso. EpigrafiaFecha (7): 1. id_epigrafia_fecha: identificador único de la tabla. 2. id_epigrafia: identificador del epígrafe. 3. Siglo: siglo recogido en el texto del epígrafe. 4. Anno: año recogido en el texto del epígrafe. 5. anno_fin: si la fecha recogida en el texto del epígrafe es un periodo, aquí se indica el final del mismo. 6. Mes: mes recogido en el texto del epígrafe. 7. Dia: día recogido en el texto del epígrafe., European Research Council Avanced Grant (GA Nº 695515) Petrifying Wealth. The Southern European Shift to Masonry as Collective Investment in Identity, c.1050-1300, No

Medición del acceso abierto en las universidades y centros de investigación del CSIC, periodo 2019-2023, realizada por la Línea II del Plan Estratégico de REBIUN (Red de Bibliotecas Universitarias Españolas) 2024-2027., Peer reviewed

Questionnaire of the Fourth Survey of Spanish Parliamentarians (2025), conducted within the ELITPOLAR project (Spanish), Peer reviewed

This dataset constitutes the empirical foundation for the validation of the LENS (Layered Exploration of Narrative Structures) framework, a multiscalar methodology designed to dissect information flows in semi-opaque digital environments like Telegram., The dataset contains 1,216,335 messages extracted from 53 Telegram channels focused on the Spanish-speaking disinformation ecosystem (covering narratives such as the COVID-19 pandemic, conspiratorial frames, and anti-vaccine discourses). The longitudinal series spans 289 weeks, with data collected up to September 7, 2025., The purpose of this dataset is strictly illustrative and analytical. It is designed to demonstrate the operational viability of the LENS framework in detecting attention peaks, discursive silos, and potential coordinated campaigns through semantic topology, rather than constituting an exhaustive census of the ecosystem., [Data Collection and methodology] To construct a robust and replicable sample dataset, the data collection process strictly applied a set of predefined filters based on the Phase 2 workflow of the LENS framework. A conservative strategy was adopted to isolate specific communication dynamics, resulting in a final sample of 53 Telegram channels and a total corpus of 1,216,335 posts., The following inclusion criteria were applied to the monitored content:, Channel Type (Channels only, no groups): The dataset exclusively includes broadcasting spaces where the discursive agenda is strictly set by the administrators, intentionally excluding decentralized discussion groups., Minimum Age: Only channels created before February 24, 2020 (pre-COVID-19) were included to capture the baseline and subsequent evolution of narratives from the onset of the pandemic., Language: The content must be predominantly in Spanish (at least 90% of the detected messages) to ensure the linguistic robustness of the downstream semantic analysis., Peer reviewed

The repository contains scripts and data underlying the analyses and figures in our manuscript entitled "Monitoring the spatial distribution of holm oak mortality in relation to terrain-derived mechanisms in a Mediterranean dehesa affected by Phytophthora cinnamomi", El dataset se puede consultar y descargar en el siguiente enlace https://doi.org/10.5281/zenodo.19823964, Peer reviewed

[Description of methods used for collection/generation of data] The annotation methodology, original guidelines, consensus annotations and dataset structure are original contributions of the authors., [ES] El corpus TRACS constituye un subconjunto especializado concebido como recurso para la aplicación de técnicas de minería de emociones desde el procesamiento de lenguaje natural MOMENTUM CSIC (ref. MMT24–IEGPS–01). Se trata de fragmentos de correspondencia transatlántica femenina de los siglos XVI y XVII desarrollados en el marco del proyecto Fastos, archivo y cultura femenina en la América virreinal (PID2024–156258NB–I00), financiado por MICIU AEI/10.13039/501100011033 y FEDER–EU. El recurso reúne 40 cartas personales escritas y/o recibidas por mujeres vinculadas al espacio virreinal hispánico y contiene un total de 753 fragmentos textuales anotados emocionalmente por un equipo interdisciplinar de diez especialistas que figuran como coautores del recurso. El dataset ha sido construido a partir de varias fuentes primarias posteriormente editadas y contextualizadas por el proyecto FASTOS, incluyendo correspondencia recogida en El hilo que une: las relaciones epistolares en el Viejo y el Nuevo Mundo (siglos XVI–XVIII) (Sánchez Rubio & Testón Núñez, 1999), Two Hearts, One Soul (Owens, 1993), Cartas de Lysi (Calvo & Colombi, 2023) e Iberia negra (Berruezo-Sánchez, Gobante & Tweede, 2024). El corpus se orienta específicamente al estudio de la dimensión afectiva en fuentes históricas mediante técnicas de minería de emociones y lingüística computacional aplicadas a documentación epistolar de época moderna. Las anotaciones siguen un esquema de ocho categorías emocionales —ira, disgusto, miedo, alegría, tristeza, sorpresa, nostalgia y esperanza— definido para facilitar la evaluación y comparación de modelos de análisis emocional en contextos históricos. El recurso se integra además en la línea de investigación sobre minería de emociones desde fuentes históricas desarrollada en el proyecto del IEGPS-CSIC "Historia y emociones: Caracterización y evaluación de técnicas de lingüística computacional y modelos de lenguaje en minería de emociones desde fuentes históricas" (ref. MMT24–IEGPS–01)., [EN] The TRACS corpus constitutes a specialized subset conceived as a resource for the application of emotion mining techniques within natural language processing MOMENTUM CSIC (ref. MMT24–IEGPS–01). It consists of fragments of female transatlantic correspondence from the sixteenth and seventeenth centuries developed within the framework of the project "Fastos, archivo y cultura femenina en la América virreinal" (PID2024–156258NB–I00), funded by MICIU AEI/10.13039/501100011033 and FEDER–EU. The resource comprises 40 personal letters written and/or received by women connected to the Hispanic viceregal world and contains a total of 753 emotionally annotated textual fragments produced by an interdisciplinary team of ten specialists who are listed as co-authors of the resource. The dataset was built from several primary sources later edited and contextualized by the FASTOS project, including correspondence collected in *El hilo que une: las relaciones epistolares en el Viejo y el Nuevo Mundo (siglos XVI–XVIII)* (Sánchez Rubio & Testón Núñez, 1999), *Two Hearts, One Soul* (Owens, 1993), *Cartas de Lysi* (Calvo & Colombi, 2023), and *Iberia negra* (Berruezo-Sánchez, Gobante & Tweede, 2024). The corpus is specifically oriented toward the study of affective dimensions in historical sources through emotion mining and computational linguistics techniques applied to early modern epistolary documentation. The annotations follow a schema of eight emotional categories —*anger, disgust, fear, joy, sadness, surprise, nostalgia,* and *hope*— defined to facilitate the evaluation and comparison of emotion analysis models in historical contexts. The resource is also integrated into the research line on emotion mining from historical sources developed within the IEGPS-CSIC project "Historia y emociones: Caracterización y evaluación de técnicas de lingüística computacional y modelos de lenguaje en minería de emociones desde fuentes históricas" (ref. MMT24–IEGPS–01)., This dataset is part of research programm MOMENTUM CSIC (ref. MMT24–IEGPS–01) within the framework of the Generación D initiative, promoted by Red.es—an entity attached to the Ministry for Digital Transformation and the Civil Service—to attract and retain talent through scholarships and training contracts funded by the Recovery, Transformation and Resilience Plan, supported by the European Union’s Next Generation funds. This dataset is also part of the research project “Fastos, archivo y cultura femenina en la América virreinal” (PID2024–156258NB–I00), funded by MICIU AEI/10.13039/501100011033 and by FEDER–EU. It is also supported by funding from the Spanish National Research Council (CSIC), Special Intramural Project No. 2024ICT028 and Special Intramural Project No. 2024ICT028.https://www.archivocolonial.csic.es/hdlab/, TRACS_dataset_1.csv, Peer reviewed

El conjunto de datos se genera a partir de campañas de muestreo ambiental realizadas en distintas localizaciones de España, incluyendo matrices bióticas (fauna silvestre) y matrices abióticas (agua, suelo, aire y aguas residuales). Las muestras son recogidas garantizando la conservación y trazabilidad desde el punto de toma hasta el análisis en laboratorio. Los datos derivan del análisis mediante qPCR de genes indicadores de resistencia a antimicrobianos, generados a partir del material genético extraído de las muestras ambientales. La extracción de material genético y, la detección y cuantificación de genes indicadores se lleva a cabo mediante procedimientos validados. Los resultados son verificados conforme a criterios internos de control de calidad. El dataset resultante incluye datos de Prevalencia y Tasa de detección de resistencias antimicrobianas. No contiene datos personales ni información procedente de individuos humanos, y la información se registra a nivel de muestra., Conjunto de datos sobre la caracterización del resistoma en muestras ambientales de España, incluyendo matrices bióticas de fauna silvestre. El análisis se realiza mediante qPCR para la detección y cuantificación de genes indicadores de resistencia a antimicrobianos, seleccionados como marcadores de uso habitual en vigilancia ambiental. El conjunto de datos permite evaluar la presencia y distribución de genes de resistencia en distintos compartimentos ambientales, apoyando estudios de vigilancia bajo el enfoque One Health., European Union's Horizon Europe Project 101136346 EUPAHW Juan de la Cierva Formación Fellowship (JDC2022–048632-I), Peer reviewed

[EN] The dataset is a collection of data based on geostatistical interpolation techniques (universal kriging or Gaussian process regression), supported by external variables such as elevation and continentality, the latter quantified through the distance to seas and oceans. These methods interpolate the daily observations available from AEMET at the stations currently in operation (historical information from other stations is used in the series homogenization process). This dataset provides high-resolution information produced from a very dense observation network and is particularly suitable for climatological and climate trend studies. In this dataset, daily data have been consolidated for the period from 1961 to the present., [ES] El dataset es un conjunto de datos basado en técnicas geoestadísticas de interpolación (kriging universal o regresión de proceso gaussiano, apoyado por variables externas como la elevación o la continentalidad, cuantificada esta última mediante la distancia a mares y océanos) que interpolan las observaciones diarias disponibles de AEMET en las estaciones activas en la actualidad (la información histórica en el resto de estaciones se utiliza en el proceso de homogeneización de las series). Este conjunto de datos proporciona información de alta resolución producida con una red muy densa de observaciones y es idónea para realizar estudios climatológicos y de tendencias del clima. En este dataset se ha consolidado el dato diario para el período 1961-presente., [ES] Este trabajo de investigación ha sido financiado por el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico (MITECO) y la Comisión Europea - NextGenerationEU (Reglamento UE 2020/2094), a través de la Plataforma Temática Interdisciplinar Clima (PTI Clima) / Desarrollo de Servicios Climáticos Operativos del CSIC. [EN] This research work was funded by the Ministry for the Ecological Transition and the Demographic Challenge (MITECO) and the European Commission NextGenerationEU (Regulation EU 2020/2094), through CSIC's Interdisciplinary Thematic Platform Clima (PTI-Clima)., Peer reviewed, Sin experimentacion animal ni uso de NAMs

[Description of methods used for collection/generation of data] Formulario en línea a través de Limesurvey, la herramienta para hacer encuestas del CSIC., Resultados de la Encuesta de satisfacción con los servicios de la Red de Bibliotecas y Archivos del CSIC en 2026, un cuestionario bienal que pretende conocer la opinión de las personas usuarias sobre los servicios. Incluye las respuestas recibidas y su tratamiento para evaluar los datos y compararlos con la edición anterior, realizada en 2024., Resultados_Encuesta_satisfaccion_servicios_2026.xlsm, Peer reviewed