Encuesta satisfacción e-cienciaDatos

e-cienciaDatos es el repositorio de datos de investigación de las universidades del Consorcio Madroño. Es miembro de Harvard Dataverse Network, aceptado por las principales editoriales científicas y cumple los requisitos del H2020.

Estamos comprometidos con la mejora de nuestro servicio. Conocer mejor sus expectativas nos ayudará a adaptar nuestros servicios a sus necesidades.

Si desea colaborar con nosotros, seleccione su institución para comenzar la encuesta.

Gracias por su colaboración.

UAH UAM UC3M UNED UPM URJC

Ninguna de las anteriores


Recordármelo más tarde | No volver a mostrar este mensaje
Repositorio de Datos de la UC3M
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

3.251 a 3.260 de 5.940 Resultados
28 feb 2024 - Effort Project
Valores separados por comas - 226,0 KB - MD5: 76d6e7315ab7ee88039e739c0eb3c0eb
DataDatos
28 feb 2024 - Effort Project
Binario Stata 14 - 376,0 KB - MD5: 5159ab0ce9a997294021d1feba76a524
DataDatos
27 feb 2024
Marina Esteban-Medina; Víctor Manuel de la Oliva Roque; Sara Herráiz-Gil; María Peña-Chilet; Joaquín Dopazo; Carlos Loucera, 2024, "drexml: A command line tool and Python package for drug repurposing", https://doi.org/10.24433/CO.8171877.V1
Capsule for the `drexml` python package: (DRExM³L) Drug REpurposing using eXplainable Machine Learning and Mechanistic Models of signal transduction
Dataset recolectado desde DataCite con autores de la UC3M. El enlace le llevará directamente a los datos originales en dicho archivo.
26 feb 2024
Arenas-García, Jerónimo; Cid-Sueiro, Jesus; Calvo-Bartolomé, Lorena, 2025, "IntelComp Cancer Science and Technology Indicators", https://doi.org/10.5281/ZENODO.10706438
This dataset compiles key indicators about cancer-related technology and scientific production in the World, EU and France. Derived from several primary sources, it includes expert-curated topic models via the Interactive Model Trainer (IMT) on cancer-related OpenAIRE publication...
Dataset recolectado desde Zenodo con autores de la UC3M. El enlace le llevará directamente a los datos originales en dicho archivo.
26 feb 2024
Zahir, Adam, 2025, "Data for Performance Evaluation of Multi-Cloud Service Federation using Private and Public Blockchains", https://doi.org/10.5281/ZENODO.10708184
This project contains the measurements and analysis tools used in the conference paper entitled Performance Evaluation of Multi-Cloud Service Federation using Private and Public Blockchains, which was presented at ICDCN 2024.
Dataset recolectado desde Zenodo con autores de la UC3M. El enlace le llevará directamente a los datos originales en dicho archivo.
22 feb 2024
Lo Schiavo, Leonardo; Garcia-Aviles, Gines; Garcia-Saavedra, Andres; Gramaglia, Marco; Fiore, Marco; Banchs, Albert; Costa-Perez, Xavier, 2025, "Datasets used in https://doi.org/10.1145/3636534.3649381", https://doi.org/10.5281/ZENODO.10691661
CloudRIC is a system that meets specific reliability targets in 5G FEC processing while sharing pools of heterogeneous processors among DUs, which leads to more cost- and energy-efficient vRANs. The details of the solution are presented in https://doi.org/10.1145/3636534.3649381....
Dataset recolectado desde DataCite con autores de la UC3M. El enlace le llevará directamente a los datos originales en dicho archivo.
20 feb 2024 - BODYinTRANSIT (Sensory-driven Body Transformation Experiences On-the-move)
Tajadura‑Jiménez, Ana; Crucianelli, Laura; Zheng, Rebecca; Cheng, Chloe; Ley‑Flores, Judith; Borda‑Más, Mercedes; Bianchi‑Berthouze, Nadia; Fotopoulou, Aikaterini, 2024, "FootStep illusion_Eating disorders", https://doi.org/10.21950/VEEYMS, e-cienciaDatos, V1
The dataset consisted of measurements obtained in two Experiments from 73 female participants aged between 18 and 49 years old. In Experiment 1, we tested healthy women assigned to three groups based on self-reported Symptomatology of Eating Disorders as assessed by a questionnai...
Texto plano - 9,0 KB - MD5: 4f971cb8e8eca58b2bc4fccac4bef7d3
DocumentaciónDocumentation
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.