Dataset

This dataset was created by MaryyTech

Contents

Set de datos y código en R para el curso de Tratamiento y visualización de datos en la Humanidades Digitales.

stylometry_sample.csv ha sido extraído de Christof Schöch, Bibliography on Stylometry, 2017, dataset (Version v.0.1.3 10.5281), DOI: 10.5281/zenodo.835190.

Dataset

This dataset was created by A4lfr32

Contents

Este conjunto de datos fue creado utilizando tres conjuntos de datos provenientes de la página de gobierno llamada Encuesta Nacional de Salud y Nutricion (ENSANUT)https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanutcontinua2022/descargas.php. Los conjuntos de datos utilizados son los siguientes:

• ensaantro2022_entrega_w.csv (Cuestionario de antropometría y tensión arterial)

• Determinaciones_bioquímicas_cronicas_deficiencias_9feb23.csv (Determinaciones para enfermedades crónicas y deficiencias)

• ensafisica2022_adultos_entrega_w.csv (Actividad física - Adolescentes y adultos)

Este conjunto de datos incluye información biométrica y medidas asociadas con la salud de pacientes en México, proporcionando un análisis detallado de variables como sexo, edad, concentración de hemoglobina, temperatura ambiente, valores de ácido úrico, albúmina, colesterol (HDL, LDL, total), creatinina, resultado de glucosa, insulina, proteína C reactiva, triglicéridos, glucosa promedio, hemoglobina glucosilada, ferritina, folato, homocisteína, transferrina, vitamina B12, vitamina D, peso, estatura, medida de cintura, entre otros.

La columna final, "riesgo_hipertension" (hipertensión arterial), indica si el paciente está en riesgo de desarrollar hipertensión, siendo el valor "1" para aquellos en riesgo y "0" para los que no lo están. Este conjunto de datos puede ser valioso para la identificación de factores de riesgo y patrones asociados con la hipertensión arterial en la población estudiada.

This dataset was created using three datasets from the government page called National Health and Nutrition Survey (ENSANUT)https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanutcontinua2022/descargas.php. The datasets used are as follows:

• ensaantro2022_entrega_w.csv (Anthropometry and Blood Pressure Questionnaire)

• Determinaciones_bioquímicas_cronicas_deficiencias_9feb23.csv (Determinations for Chronic Diseases and Deficiencies)

• ensafisica2022_adultos_entrega_w.csv (Physical Activity - Adolescents and Adults)

This dataset includes biometric information and measures associated with the health of patients in Mexico, providing a detailed analysis of variables such as sex, age, hemoglobin concentration, ambient temperature, uric acid values, albumin, cholesterol (HDL, LDL, total), creatinine, glucose result, insulin, C-reactive protein, triglycerides, average glucose, glycosylated hemoglobin, ferritin, folate, homocysteine, transferrin, vitamin B12, vitamin D, weight, height, waist measurement, among others.

The final column, "risk_hypertension," indicates whether the patient is at risk of developing hypertension, with the value "1" for those at risk and "0" for those who are not. This dataset can be valuable for identifying risk factors and patterns associated with arterial hypertension in the studied population.

Base de datos para la a Replicación del Estudio: Impacto de la IA Generativa en Competencias Digitales Universitarias: Evidencia Experimental Basada en el Marco DigComp.Autores: Concepción González García (UCAM),Nina Pallarés Cerdá (UCAM).Artículo completo para descargarhttps://doi.org/10.5944/ried.45533

Descripción General del Dataset

Este dataset consta de dos archivos CSV: train.csv (61.19 kB) y test.csv (28.63 kB), que contienen datos relacionados con los pasajeros a bordo del Titanic. Los datos son utilizados para analizar diferentes aspectos socioeconómicos y demográficos que influyeron en la supervivencia de los individuos durante el desastre del Titanic.

  Diccionario de Datos

Variable Definición Detalles

survival Supervivencia 0 = No, 1 = Sí

pclass… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/CarPeAs/dataset_titanic.

Dataset

This dataset was created by Eugenio Schiavoni

Contents

The dataset has been collected in the frame of the Prac1 of the subject Tipology and Data Life Cycle of the Master's Degree in Data Science of the Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

The dataset contains 25 variables and 52478 records corresponding to books on the GoodReads Best Books Ever list (the larges list on the site).

Original code used to retrieve the dataset can be found on github repository: github.com/scostap/goodreads_bbe_dataset

The data was retrieved in two sets, the first 30000 books and then the remainig 22478. Dates were not parsed and reformated on the second chunk so publishDate and firstPublishDate are representet in a mm/dd/yyyy format for the first 30000 records and Month Day Year for the rest.

Book cover images can be optionally downloaded from the url in the 'coverImg' field. Python code for doing so and an example can be found on the github repo.

The 25 fields of the dataset are:

| Attributes | Definition | Completeness |
| ------------- | ------------- | ------------- | 
| bookId | Book Identifier as in goodreads.com | 100 |
| title | Book title | 100 |
| series | Series Name | 45 |
| author | Book's Author | 100 |
| rating | Global goodreads rating | 100 |
| description | Book's description | 97 |
| language | Book's language | 93 |
| isbn | Book's ISBN | 92 |
| genres | Book's genres | 91 |
| characters | Main characters | 26 |
| bookFormat | Type of binding | 97 |
| edition | Type of edition (ex. Anniversary Edition) | 9 |
| pages | Number of pages | 96 |
| publisher | Editorial | 93 |
| publishDate | publication date | 98 |
| firstPublishDate | Publication date of first edition | 59 |
| awards | List of awards | 20 |
| numRatings | Number of total ratings | 100 |
| ratingsByStars | Number of ratings by stars | 97 |
| likedPercent | Derived field, percent of ratings over 2 starts (as in GoodReads) | 99 |
| setting | Story setting | 22 |
| coverImg | URL to cover image | 99 |
| bbeScore | Score in Best Books Ever list | 100 |
| bbeVotes | Number of votes in Best Books Ever list | 100 |
| price | Book's price (extracted from Iberlibro) | 73 |

Datos estadísticos agrupados, totalizados y ordenados por años y meses

Este repositorio contiene un conjunto de datos que incluye 13 registros de pacientes de la base de datos MIMIC. Cada paciente está representado por un archivo .mat que almacena las señales de PPG (Fotopletismografía) y ECG (Electrocardiograma) con una frecuencia de muestreo de 125 Hz.Además, este repositorio incluye scripts en MATLAB para la visualización de las señales y la detección de Complejos Prematuros Ventriculares (CPVs) tipo 1 y tipo 2. Estos scripts permiten realizar análisis detallados de las señales PPG y ECG para cada paciente.Estructura del DatasetEl repositorio está compuesto por los siguientes archivos y directorios:Archivos XXXm.mat: Contienen la información de las señales PPG y ECG de los pacientes. Cada archivo de la forma m.mat corresponde a un paciente específico y contiene las muestras de las señales obtenidas en un entorno clínico.Archivos señales_seleccionadasXXX.mat: Contiene específicamente la información de las señales de los canales PPG y ECG de los archivos m.mat de cada paciente.Código en MATLAB (senales_ppg_ecg_visualizacion.m.m): Un script en MATLAB diseñado para visualizar las señales ECG y PPG de cada paciente. Este código permite cargar los archivos .mat y mostrar un fragmento de las señales para facilitar el análisis visual. Es importante destacar que debe modificarse en esta línea del código el paciente a analizar:data = load('señales_seleccionadas212.mat'); % Cargar el archivo .matCódigo en MATLAB (cpvs12.m): Otro script en MATLAB que implementa la detección de CPVs tipo 1 y tipo 2 en la señal PPG. Los resultados de esta detección se almacenan en un archivo CSV, que puede ser consultado posteriormente para realizar un análisis detallado de la señal.Archivos de encabezado (XXXhea.txt): Estos archivos contienen las especificaciones para la selección de las señales de cada paciente, permitiendo entender la estructura y los canales disponibles en los archivos .mat.Además se incluye un archivo llamado paso4_46_pacientes_sujeto Este archivo contiene la información recopilada de 46 pacientes con algunos datos como la edad, peso, estatura, si están medicados además del nivel de colesterol de cada paciente.Descripción de las SeñalesPPG (Fotopletismografía): Señales obtenidas mediante un sensor óptico que mide los cambios en el volumen sanguíneo en los tejidos. Estas señales son útiles para estudiar el pulso y otras características hemodinámicas de los pacientes.ECG (Electrocardiograma): Señales eléctricas del corazón que se utilizan para evaluar la actividad cardíaca. Los archivos de este dataset incluyen varias derivaciones del ECG que proporcionan información detallada sobre el funcionamiento del corazón.Leer las columnas del archivo resultados_cpvs_paciente_XXX.csvJSON{ "description": "Código para leer las columnas de un archivo CSV llamado resultados_cpvs_paciente_###.csv", "read_csv_file": { "file_name": "resultados_cpvs_paciente_###.csv", "columns": [ "Paciente", "CPVs_Tipo_1", "CPVs_Tipo_2", "Instantes_CPV_Tipo_1", "Instantes_CPV_Tipo_2" ] } }PYTHONimport pandas as pd # Nombre del archivo CSV csv_filename = 'resultados_cpvs_paciente_###.csv' # Leer el archivo CSV y seleccionar las columnas necesarias try: df = pd.read_csv(csv_filename, usecols=["Paciente", "CPVs_Tipo_1", "CPVs_Tipo_2", "Instantes_CPV_Tipo_1", "Instantes_CPV_Tipo_2"]) print("Archivo leído correctamente.") print(df.head()) # Muestra las primeras filas del archivo leído except FileNotFoundError: print(f"El archivo {csv_filename} no se encuentra.") except Exception as e: print(f"Ha ocurrido un error: {e}")CréditosEste conjunto de datos y los códigos asociados han sido diseñados para facilitar el análisis de señales fisiológicas y la detección de eventos cardíacos importantes, como los CPVs. Los datos provienen de la base de datos MIMIC y han sido adaptados para su uso en MATLAB.

Dataset

This dataset was created by AndresEscue

Released under CC0: Public Domain

Contents

Learn the step-by-step process to start downloading the open data of the City of Mendoza. To access and download the open data of the City of Mendoza, you do not need to register or create a user account. Access to the repository is free, and all datasets can be downloaded free of charge and without restrictions. The homepage has access buttons to 14 data categories and a search engine where you can directly enter the topic you want to access. Each data category refers to a section of the platform where you will find the various datasets available, grouped by theme. As an example, if we enter the Security section, we find different datasets within. Once you enter the dataset, you will find a list of resources. Each of these resources is a file that contains the data. For example, the dataset Security Dependencies includes specific information about each of the dependencies and allows you to access the information published in different formats and download it. In this case, if you want to open the file with the Excel program, you must click on the download button of the second resource that specifies that the format is CSV. Likewise, in other sections, there are datasets with information in various formats, such as XLS and KMZ. Each of the datasets also contains a file with additional information where you can see the last update date, the update frequency, and which government area is generating this information, among other things. To access and download the open data of the City of Mendoza, you do not need to register or create a user account. Access to the repository is free, and all datasets can be downloaded free of charge and without restrictions. The homepage has access buttons to 14 data categories and a search engine where you can directly enter the topic you want to access. Each data category refers to a section of the platform where you will find the various datasets available, grouped by theme. As an example, if we enter the Security section, we find different datasets within. Once you enter the dataset, you will find a list of resources. Each of these resources is a file that contains the data. For example, the dataset Security Dependencies includes specific information about each of the dependencies and allows you to access the information published in different formats and download it. In this case, if you want to open the file with the Excel program, you must click on the download button of the second resource that specifies that the format is CSV. Likewise, in other sections, there are datasets with information in various formats, such as XLS and KMZ. Each of the datasets also contains a file with additional information where you can see the last update date, the update frequency, and which government area is generating this information, among other things. Translated from Spanish Original Text: Conocé el paso a paso para empezar a descargar los datos abiertos de la Ciudad de Mendoza. Para acceder y descargar los datos abiertos de la Ciudad de Mendoza, no necesitás realizar ningún tipo de registro ni crear un usuario. El acceso al repositorio es libre y todos los datasets se pueden descargar de manera gratuita y sin restricciones. La página de inicio cuenta con botones de acceso a 14 categorías de datos y un buscador en donde podés ingresar directamente al tema al que quieras acceder. Cada categoría de datos, refiere a una sección de la plataforma en donde vas a encontrar los distintos datasets disponibles agrupados por temática. A modo de ejemplo, si ingresamos en la sección Seguridad, dentro encontramos diferentes datasets. Una vez que ingresas al dataset, encontrarás una lista de recursos. Cada uno de estos recursos es un archivo que contiene los datos. Por ejemplo, el dataset Dependencias de Seguridad incluye información específica sobre cada una de las dependencias y te permite acceder a la información publicada en distintos formatos y descargarla. En este caso, si quieres abrir el archivo con el programa Excel deberás hacer clic sobre el botón descargar del segundo recurso que especifica que el formato es CSV. Así como también, en otras secciones hay datasets con la información en diversos formatos, como XLS y KMZ Cada uno de los datasets, contiene además una ficha con información adicional en donde podés ver la última fecha de actualización, la frecuencia de actualización y qué área de gobierno es la generadora de esta información, entre otros. Para acceder y descargar los datos abiertos de la Ciudad de Mendoza, no necesitás realizar ningún tipo de registro ni crear un usuario. El acceso al repositorio es libre y todos los datasets se pueden descargar de manera gratuita y sin restricciones. La página de inicio cuenta con botones de acceso a 14 categorías de datos y un buscador en donde podés ingresar directamente al tema al que quieras acceder. Cada categoría de datos, refiere a una sección de la plataforma en donde vas a encontrar los distintos datasets disponibles agrupados por temática. A modo de ejemplo, si ingresamos en la sección Seguridad, dentro encontramos diferentes datasets. Una vez que ingresas al dataset, encontrarás una lista de recursos. Cada uno de estos recursos es un archivo que contiene los datos. Por ejemplo, el dataset Dependencias de Seguridad incluye información específica sobre cada una de las dependencias y te permite acceder a la información publicada en distintos formatos y descargarla. En este caso, si quieres abrir el archivo con el programa Excel deberás hacer clic sobre el botón descargar del segundo recurso que especifica que el formato es CSV. Así como también, en otras secciones hay datasets con la información en diversos formatos, como XLS y KMZ Cada uno de los datasets, contiene además una ficha con información adicional en donde podés ver la última fecha de actualización, la frecuencia de actualización y qué área de gobierno es la generadora de esta información, entre otros.

Se publican dos archivos.

QPR_datacurada_feb23.xls: Dataset generado con la plataforma de Ciencia Ciudadana Social ¿Qué Pasa, Riachuelo? (QPR) versión alfa. Publicamos aquellos datos que pudieron ser curados en instancia de taller con co-investigadores.

QPR_metadata_feb23.csv: Metadatos completos del set de datos que se genera en los siete formularios presentes en ¿Qué Pasa, Riachuelo? (QPR)

Proyecto CoAct:

CoAct es un proyecto global financiado por la Unión Europea que aborda problemas complejos asociados al empleo juvenil, la salud mental y la justicia ambiental mediante herramientas de ciencia ciudadana social.

La ciencia ciudadana social se entiende en este contexto como investigación participativa co-diseñada e impulsada por grupos de personas que comparten una preocupación social. Esta metodología busca generar instancias que les permita a las comunidades tener una participación activa en la investigación, desde el diseño hasta la interpretación de los resultados y su transformación en acciones concretas. Las personas actúan así como co-investigadoras reconociendo sus competencias en el campo de aplicación.

Proyecto CoAct Justicia Ambiental

En la Cuenca Matanza-Riachuelo, un grupo de 56 co-investigadores trabajando en conjunto con el Centro de Investigaciones para la Transformación (CENIT) de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM) y la Fundación Ambiente y Recursos Naturales (FARN) y con la ayuda de muchas otras personas que en distintos momentos contribuyeron con el proyecto, se co-diseñó la plataforma ¿Qué pasa, Riachuelo?. Los co-investigadores son personas que tienen un conocimiento cercano de los problemas socio-ambientales de la cuenca porque viven o trabajan allí y están interesadas en su transformación. Durante talleres realizados durante los años 2020 y 2021 se definieron los temas, se co-diseñaron los formularios para generar datos y las principales funcionalidades de la plataforma. Se puede conocer más información sobre este proceso en https://farn.org.ar/coact-justicia-ambiental/ o en https://coactproject.eu/

La plataforma QPR recoge información sobre tres temas: calidad de agua, áreas naturales y relocalización y reurbanización. Describimos a grandes rasgos el contenido asociado a cada tema

Calidad del agua: Información sobre la calidad observable del agua (e.g turbidez, color, olor, presencia de objetos flotantes, vegetación en la ribera y cauce, fauna, proximidad a posibles fuentes de contaminación y otros) y situaciones hidrometeorológicas (e.g. niveles del agua y situación climática en los días previos al reporte).

Áreas naturales: Información sobre visitas a las áreas naturales Cuenca Matanza Riachuelo. Se informan usos, actividades u observaciones del patrimonio natural y cultural del área. Asimismo, se recoge información sobre valoraciones y amenazas que existen en las áreas naturales de la cuenca Matanza-Riachuelo y sobre la experiencia relacionada con su protección

Relocalización y reurbanización: Información sobre los avances en el proceso de relocalización y reurbanización de villas y asentamientos de la cuenca Matanza-Riachuelo a nivel de barrio o complejo habitacional. Mudanzas, obras de vivienda, obras de servicios públicos, celebración de mesas de trabajo, acceso a la información e identificación de principales problemáticas a atender en el proceso. Además, también existe la posibilidad de compartir información sobre la experiencia de participación en las mesas de trabajo barriales por la relocalización o reurbanización como: fecha, lugar, participantes, presencia de autoridades, temas tratados, registro de la mesa, posibilidades de participación, fecha de la próxima reunión, propuesta de otros temas a tratar.

Para cada uno de estos temas existen dos formularios, uno estructurado que no requiere registro previo y otro con campos abiertos donde se puede agregar relatos, imágenes y documentos que requiere registro previo. Además, existe un séptimo formulario que requiere registro previo para compartir novedades de actividades relacionadas con la justicia ambiental en la cuenca. En estos videos tutoriales se puede encontrar información sobre cada uno de los formularios de QPR.

CoAct Justicia Ambiental | ¿Cómo compartir experiencias sin estar registrado en QPR?

https://youtu.be/7zhWlEOi_Ic

CoAct Justicia Ambiental | ¿Cómo compartir experiencias registrándose en QPR?

https://youtu.be/YkjqRJvB4ZM

Set de datos y metadatos

El set de datos compartido a modo de ejemplo es sobre calidad de agua, y contiene información generada tanto por el formulario estructurado como por el abierto durante un taller con co-investigadores. Ver. QPR_datacurada_feb23.csv

Compartimos también el archivo QPR_metadata_feb23.xls que contiene la metadata completa de los siete formularios. La primera columna del archivo de metadatos “Nombre de la variable” tiene el nombre de la variable que encabeza el set de datos. La segunda columna “Pregunta en el formulario” contiene la pregunta completa tal como está formulada en la plataforma. La tercera columna “Etiqueta en el mapa” contiene el título que se utiliza en la visualización de las respuestas en el mapa. La cuarta columna “Categorías o formato del dato” lista las categorías disponibles como respuesta en las preguntas estructuradas y en el caso que sea otro tipo de dato, por ejemplo, texto, fecha, coordenada, etc. se describe el formato. La quinta columna “Tipo de respuesta” describe el tipo de respuesta asociada a esa variable, por ejemplo, si es de respuesta única o múltiple, esta información es útil sobre todo para las variables categóricas. Y finalmente una sexta columna “Obligatoria u opcional” indica si la pregunta es de respuesta obligatoria u opcional.

Agradecimientos

El proyecto CoAct ha recibido financiamiento de la del programa Horizonte 2020 de la Unión Europea bajo el acuerdo de subvención número 873048. Expresamos nuestro agradecimiento a los co-investigadores por su conocimiento y el tiempo invertido en el co-diseño de la herramienta. En especial agradecemos a la Biblioteca Popular Sarmiento de Valentín Alsina por su rol en organizar salidas a campo para el tema calidad del agua que ayudaron a generar el presente set de datos.

English Description

Two files are published.

QPR_datacurada_feb23.xls: Dataset generated with the Citizen Social Science platform ¿Qué Pasa, Riachuelo? (QPR) alpha version. We publish the data that were curated in a workshop with co-researchers.

QPR_metadata_feb23.csv: Complete metadata of the dataset that are generated with the seven forms available in ¿Qué Pasa, Riachuelo? (QPR)

CoAct Project:

CoAct is a global EU-funded project that addresses complex issues associated with youth employment, mental health and environmental justice using social citizen science tools.

Citizen social science is understood in this context as participatory research co-designed and driven by groups of people who share a social concern. This methodology seeks to generate instances that allow communities to have an active participation in research, from design to interpretation of results and their transformation into concrete actions. People thus act as co-researchers, and their competences and experience in the field of application is recognised.

CoAct Environmental Justice Project

The platform ¿Qué pasa, Riachuelo? (QPR) was co-designed in the Matanza-Riachuelo Basin with a group of 56 co-researchers working together with the Research Center for Transformation (CENIT) of the National University of San Martín (UNSAM) and the Environment and Natural Resources Foundation (FARN) and with the help of many other people who contributed to the project in different moments. Co-researchers are people who have local knowledge of the socio-environmental problems of the basin because they live or work there and are interested in the transformation of these realities. During workshops held during the years 2020 and 2021, the themes, the forms to generate data and the main functionalities of the platform were co-designed. More information about this process can be found in https://farn.org.ar/coact-justicia-ambiental/ or https://coactproject.eu/

The QPR platform collects information on three themes: water quality, natural areas and resettlement and redevelopment. We broadly describe the content associated with each theme

Water quality: Information on observable parameters of water quality (e.g. turbidity, colour, odour, presence of floating objects, vegetation on the riverbank and riverbed, fauna, proximity to possible sources of pollution and others) and hydrometeorological situations (e.g. water levels and weather situation in the days prior to the report).

Natural areas: Information on visits to the natural areas of the Matanza-Riachuelo Basin. Uses, activities, observations of natural and cultural patrimony of area are reported. Likewise, information is collected on values and threats that exist in the natural areas of the Matanza-Riachuelo Basin and on the experiences related to their protection.

Resettlement and redevelopment: Information on the progress in the processes of resettlement and redevelopment of slums and settlements in the Matanza-Riachuelo Basin at the neighbourhood or housing complex level. Removals, housing works, public service works, holding of work tables, access to information and identification of main problems to be addressed in the process. In addition, there is also the possibility of sharing information about the experience of participation in

El conjunto de datos contiene una lista de lugares de dirección en formato CSV para toda la República Checa. Para cada ubicación de la dirección, se dan los siguientes atributos: Código de ubicación de la dirección, código y nombre del municipio, código y nombre de la parte del distrito municipal/ciudad (solo para las ciudades estatutarias desagregadas territorialmente), código y nombre del distrito de Praga (solo en Praga), código y nombre de parte del municipio, código y nombre de la calle (si se proporciona), tipo de objeto de construcción (con número de no/secreto), número de casa, número indicativo (si se especifica), número indicativo (si se especifica), código postal, coordenadas Y y punto de definición X de la ubicación de la dirección (en el sistema de coordenadas S-JTSK) y fecha de validez. El conjunto de datos se proporciona como datos abiertos (licencia CC-BY 4.0). Los datos se basan en RÚIAN (Registro de Identificación Territorial, Direcciones e Inmobiliarias). Los datos están disponibles en todo el territorio de la República Checa. Se proporcionan en forma comprimida (archivo ZIP). El archivo se crea el primer día de cada mes con datos válidos el último día del mes anterior. Más en la Ley n.º 111/2009 Coll., sobre los registros básicos, en el Decreto n.º 359/2011 Coll., sobre el registro básico de identificación territorial, direcciones e inmuebles.

CSV dataset Datos e recursos berilgen_licenziyalar_men_lice.csvCSV CSV resource for berilgen_licenziyalar_men_lice.csv Examinar Máis información Descargar

Archivo .csv con los precios de todos los productos del supermercado DIA, a fecha de 9 de abril de 2021.

Datos sobre el Sistema de Información de Listas de Miembros de Partidos Políticos (PPNSIS) sobre el género, la edad, la ciudadanía, la ubicación geográfica y la composición de los miembros de los partidos políticos que operan en la República de Lituania. Muestra geográfica de datos — todo el territorio del país. Nivel de vencimiento — III. Frecuencia de actualización — cada 1 mes Formato de datos — CSV. Licencia — CC BY 4.0. Fecha de apertura — 08/08/2021

1. Título del conjunto de datos:
Datos experimentales del estudio sobre la identificación de indicadores de estrés hídrico en la higuera

2. Autoría:

Nombre: María José Moñino Espino
Institución: CICYTEX
Correo electrónico: mariajose.monino@juntaex.es
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4349-0017
Contribuciones: administración del proyecto, supervisión, redacción del borrador original, revisión y edición

Nombre: María Henar Prieto Losada
Institución: CICYTEX
Correo electrónico: henar.prieto@juntaex.es
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7148-0596
Contribuciones: metodología, supervisión, redacción del borrador original, análisis formal, revisión y edición

Nombre: Antonio Vivas Cacho
Institución: CICYTEX
Correo electrónico: antonio.vivas@juntaex.es
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1857-725X
Contribuciones: metodología, curación de datos, análisis formal

Nombre: Francisco Chávez de la O
Institución: Universidad de Extremadura
Correo electrónico: fchavez@unex.es
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9565-743X
Contribuciones: curación de datos, análisis formal

Nombre: Carlos Campillo Torres
Institución: CICYTEX
Correo electrónico: carlos.campillo@juntaex.es
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2606-8770
Contribuciones: curación de datos, análisis formal

3. Contacto:
Nombre: María José Moñino Espino
Institución: CICYTEX
Correo electrónico: mariajose.monino@juntaex.es
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4349-0017

DESCRIPCIÓN
-----------

1. Idioma del conjunto de datos:
Español

2. Resumen:
Este conjunto de datos recoge los resultados experimentales obtenidos en el marco del proyecto IRRIFIG para identifica los indicadores de estado hídrico en la higuera de regadío para destino en seco. Los datos se estructuran en cinco hojas de cálculo que recogen distintas métricas relacionadas con parámetros meteorológicos, riego, variación de la humedad y temperatura del suelo, temperatura del dosel vegetal y estado hídrico del árbol.

3. Palabras clave:
Ficus carica, eficiencia del uso del agua, programación de riego, potencial hídrico de tronco, conductancia

4. Tipo de datos:
Experimental data, Observation data/ratings, Aggregate data

5. Fecha de recogida de los datos:
01-01-2022 - 31-12-2022

6. Fecha de publicación de los datos:
[por determinar]

7. Financiación recibida:
Organismo financiador: Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación (AEI) 10.13039/501100011033
Código del proyecto: PID2020-117392RR-C41 (IRRIFIG)

8. Localización geográfica de los datos:
Extremadura, España

INFORMACIÓN PARA EL ACCESO
--------------------------

1. Licencia Creative Commons del conjunto de datos:
CC-BY 4.0 Internacional

2. DOI del conjunto de datos:
[por asignar]

3. Publicación relacionada:
Moñino, M.J., Vivas, A., Campillo, C., Chávez, F. Prieto M.H. (2024) Identification of plant water status indicators for fig.
Acta Hortic. 1405, 41-48
https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2024.1405.4

4. Enlace a conjuntos de datos relacionados:
[por determinar]

VERSIÓN Y ORIGEN
----------------

1. Fecha de la última modificación:
01-06-2025

2. ¿Son datos derivados de otra fuente?:
No

3. Datos adicionales relacionados no incluidos en este conjunto de datos:
No aplicable

INFORMACIÓN METODOLÓGICA
------------------------

1. Descripción de los métodos usados para recoger y generar los datos:
Los datos fueron recogidos durante el año 2022 en una plantación de higuera con diferentes estrategias de riego. Se midieron parámetros como potencial hídrico de tronco, conductancia estomática, temperatura del dosel vegetal, variación de la humedad y temperatura del suelo.

2. Métodos de procesamiento de los datos:
Los datos se tabularon en hojas Excel según tipo de análisis (condiciones agroclimáticas y riego, evolución de la variación de la temperatura y humedad del suelo, respuesta hídrica del árbol) para su posterior análisis estadístico y explotación en publicaciones científicas.

3. Software o instrumentos necesarios para interpretar los datos:
Microsoft Excel u hojas de cálculo compatibles (LibreOffice, Google Sheets). Análisis estadístico con SPSS o R.

4. Información sobre instrumentos, calibraje y estándares:
Estaciones agroclimáticas de la red REDAREX, sondas de humedad y temperatura de suelo, radiómetros de infrarrojos, cámara de presión Scholander, porómetro.

5. Condiciones ambientales o experimentales:
Plantación de higuera de 1,2 ha en regadío, con riego por goteo, malla antihierba en la fila de árboles y cubierta vegetal en las calles.

6. Procedimientos seguidos para asegurar la calidad de los datos:
Diseño en bloques al azar con 4 repeticiones por tratamiento, controles, validación interna, utilización de métodos estandarizados.

ESTRUCTURA DE LOS ARCHIVOS
---------------------------

1. Convenciones de nombres:
Cada hoja representa un tipo de análisis asociado al experimento (ej. "IEH_clima" para datos climáticos).

2. Lista de archivos:
Nombre archivo: 2025_06_12_DATOS_TOTAL_IEH.xlsx
Descripción: Archivo Excel con cinco hojas de datos experimentales sobre la identificación de indicadores de estrés hídrico en la higuera.

3. Relación entre los archivos:
Un solo archivo con varias hojas de análisis relacionados.

4. Formato de los archivos:
Excel (.xlsx)

5. Estructura del depósito de datos:

Además del archivo Excel original, se han generado cinco archivos CSV independientes, uno por cada tipo de análisis, así como sus respectivos diccionarios de datos en formato también CSV:

Archivos de datos (.csv):
- IEH_clima.csv
- IEH_conductancia.csv
- IEH_humedad_temperatura.csv
- IEH_potencial_hidrico_tronco.csv
- IEH_riego.csv

Diccionarios de datos (.csv):
- diccionario_IEH_clima.csv
- diccionario_IEH_conductancia.csv
- diccionario_IEH_humedad_temperatura.csv
- diccionario_IEH_potencial_hidrico_tronco.csv
- diccionario_IEH_riego.csv

Todos los archivos están en formato abierto (.csv, codificación UTF-8) y son legibles por software libre y comercial. Los diccionarios describen cada variable, su unidad y ejemplos representativos.

INFORMACIÓN ESPECÍFICA PARA DATOS TABULADOS
-------------------------------------------

[El diccionario de datos se incluye como tabla aparte.]

MÁS INFORMACIÓN
---------------
Para cualquier consulta, contactar con el investigador principal del proyecto IRRIFIG.

Comentarios tp v2

Este dataset contiene información para entrenamiento, validación y prueba con propositos academicos. Está dividido en tres conjuntos:

train.csv: Datos de entrenamiento. validation.csv: Datos de validación. test.csv: Datos de prueba.

  Columnas del dataset

Periodo: periodo estimado en el que se realizó el posteo Review_Tranformada: es el posteo o comentario el mismo en algunos casos se modificó para su correcta interpretacion (en las traducciones se… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/paulaandreaiglesias/comentarios_tp_v2.

Contiene la relación de autobuses, tanto los ya retirados del parque móvil como los actuales.