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7 feb 2024 - Universidad de Alcalá
Cardim, Guilherme Pina; Bravo, Ignacio, 2026, "Remote sensing Images for Road networks", https://doi.org/10.5281/ZENODO.10631086
This dataset has been used in the work: "Statistical Evaluation and Analysis of Road Extraction Methodologies Using a Unique Dataset from Remote Sensing" with this open access link: https://doi.org/10.3390/RS10040620
Dataset recolectado desde Zenodo con autores de la UAH. El enlace le llevará directamente a los datos originales en dicho archivo.
6 feb 2024 - Sistema arText
Sara Pistola Grille; Iria Da Cunha Fanego; Susana Viñuales Ferreiro, 2023, "Adaptación a lenguaje claro de fraseología administrativa", https://doi.org/10.21950/ZF2KRC, e-cienciaDatos, V2
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 lengua...
Datos tabulares - 343 B
Nombre: fraseologia-lenguaje-claro-artext. Contenido: Adaptación a las recomendaciones de lenguaje claro de una selección de fraseología correspondiente a cinco géneros textuales del ámbito de la Administración pública española. Formato: Microsoft Excel versión 16.81. Idioma:...
Texto plano - 8,9 KB - MD5: 76ac753bf6547459ee3047e60c99bdce
Documentation
Texto plano - 9,5 KB - MD5: 4cad215daeaf7e52c4b414e1258131cf
Documentation
6 feb 2024 - Sistema arText
Sara Pistola Grille; Iria Da Cunha Fanego; Susana Viñuales Ferreiro, 2023, "Materiales para la evaluación de arText por parte de estudiantes universitarios de derecho", https://doi.org/10.21950/V45AMM, e-cienciaDatos, V2
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 lengua...
Texto plano - 7,8 KB - MD5: 242b7dea0b1527493be242781eedd8c4
Documentación
Texto plano - 8,5 KB - MD5: 244f1fd1cdbd0c865d50afc4f2ca48a7
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