Estadísticas
98.549 Descargas
Dataverses destacados

Para usar esta funcionalidad ha de tener publicado o enlazado al menos un dataverse.

Publicar dataverse

¿Está seguro de que quiere publicar su dataverse? Una vez hecho esto, deberá permanecer publicado.

Publicar dataverse

Este dataverse no puede publicarse porque el dataverse al que pertenece no se ha publicado.

Eliminar dataverse

¿Está seguro de que quiere eliminar este dataverse? No podrá recuperarlo.

Búsqueda avanzada

811 a 820 de 844 Resultados
Texto plano - 10,4 KB - MD5: 0208015e6d6123133454db3f1275a5c8
DocumentaciónDocumentation
application/mac-compactpro - 1,2 KB - MD5: 569916ac267b747d3f2bba4b16ded3a5
DataDatos
IMPORTANT NOTE: This file is encrypted. To obtain the password, you must send the DUA (Data Usage Agreement) available on this website https://www.uc3m.es/institute-gender-studies/DATASETS to uc3m4safety@uc3m.es
application/mac-compactpro - 1,9 GB - MD5: 2548ded98659e78f3e728c44f4748efd
DataDatos
IMPORTANT NOTE: This file is encrypted. To obtain the password, you must send the DUA (Data Usage Agreement) available on this website https://www.uc3m.es/institute-gender-studies/DATASETS to uc3m4safety@uc3m.es
31 may 2023 - XChem - The ab initio Solution for Multichannel Scattering Problems
González-Vázquez, Jesús; Marante, Carlos; Klinker, Markus; Borràs, Josep V.; Corral, Inés; Argenti, Luca; Martín, Fernando, 2023, "XChem_v1", https://doi.org/10.21950/GHWTML, e-cienciaDatos, V3
This dataset contains the first release of XChem code as registered at the Madrid Registry of Intelectual property (reg. num. 16/2022/2643). It includes the source code, installation instructions, manuals, tutorials and examples
31 may 2023 - XChem_v1
Texto plano - 11,3 KB - MD5: 525f976faacab30656d15bd860925300
DocumentaciónDocumentation
25 feb 2023 - XChem_v1
Archivo ZIP - 49,5 MB - MD5: ddad8c755855badf5d2f125028396f73
CodeCódigo
26 ene 2023 - Universidad Autónoma de Madrid
Mediavilla, Roberto, 2023, "RESPOND-HCWs - Mental health outcomes", https://doi.org/10.21950/HN1HNO, e-cienciaDatos, V2
RESPOND is an EU funded research project running from 2020 to 2023. The project aims to identify which groups are most at risk for adverse mental health effects due to the COVID-19 pandemic, as well as to understand what determines that risk. In Spain, we conducted a randomised c...
Texto plano - 3,7 KB - MD5: 9dcc1bddf8f1f0f7a00d3e4de772f935
DocumentaciónDocumentation
Codebook of the RESPOND-HCWs anonymised dataset
Texto plano - 4,6 KB - MD5: 5ef698a78d13abbd9b86ec3bd6889241
DocumentaciónDocumentation
application/mac-compactpro - 157,9 KB - MD5: 2ac1ed70ab579feff2d8335f2dda87b4
DataDatos
ENCRYPTED FILE. Send a message to joseluis.ayuso@uam.es in order to obtain the password wich decrypts the file
Añadir datos

Necesita identificarse para crear un dataverse o añadir un dataset.

Compartir dataverse

Compartir este dataverse en sus redes sociales favoritas.

Enlace al dataverse
Reiniciar modificaciones

¿Está seguro de que quiere reiniciar los campos de metadatos seleccionados?. Si lo hace, cualquier personalización (oculto, obligatorio, opcional) que haya hecho desaparecerá.