Repositorio de Datos de la UNED
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Mar 26, 2026
Falcón-López, Sergio A.; Tobarra, Llanos; Robles-Gómez, Antonio; Pastor Vargas, Rafael, 2026, "Synthetic and Authentic Forensic Lab (SAFL)", https://doi.org/10.21950/IEXSYV, e-cienciaDatos, V1
El dataset SAFL se creó inicialmente para los experimentos descritos en el artículo "Forensic Analysis of Manipulated Images and Videos", sometido a Applied Sciences (MDPI) en 2025. El objetivo del proyecto es facilitar la evaluación reproducible de herramientas forenses convencionales y modelos modernos de detección de deepfakes sobre imágenes, ví...
Texto plano - 12,1 KB - MD5: d58da1c34137bae32e8e7d5ebdeba4a1
Archivo ZIP - 5,7 GB - MD5: 0b454bb73608d497b1a12467d52b0d6e
Mar 16, 2026
Biblioteca de la UNED, 2026, "Seguimiento del Acceso Abierto en la UNED 2025", https://doi.org/10.21950/PJ5IR6, e-cienciaDatos, V1
En línea con su Plan estratégico 2024-2026, la biblioteca de la UNED pone también el foco en el fomento al acceso abierto y se compromete a realizar un seguimiento anual de la publicación en acceso abierto de la universidad mediante la serie de informes bibliométricos de periodicidad anual. Datos utilizados para la elaboración del informe bibliomét...
Tabular Data - 2,0 KB
Fuente: memorias de la biblioteca Descripción: Uso de APCs por editorial a través de acuerdos transformativos (2021-2025) Formato: CSV Idioma: español Versión: 1
Tabular Data - 3,7 KB
Fuente: Portal de la Investigación UNED Descripción: Datos del portal por tipo de documentos (2016-2025) Formato: CSV Idioma: español Versión:1
Valores separados por comas - 386,8 KB - MD5: f65185a091904707fdae0ac8ceaf8d5c
Fuente: Portal de la Investigación UNED Descripción: Datos del portal por tipo de documentos (2016-2025) Formato: CSV Idioma: español Versión:1
Tabular Data - 7,2 KB
Fuente: Portal de la Investigación UNED Descripción: Datos del portal por facultades y acceso abierto Formato: CSV Idioma: español Versión:1
Texto plano - 2,5 KB - MD5: a8a7eac94fc8a185550aa53899e7dc18
Documentation
ReadmeFile
Texto plano - 3,4 KB - MD5: f448b331395a563e61cfd3df65c9867a
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