Drug Abuse Treatment Outcome Study - Adolescent (DATOS-A) was a multisite, prospective, community-based, longitudinal study of adolescents entering treatment. It was designed to evaluate the effectiveness of adolescent drug treatment by investigating the characteristics of the adolescent population, the structure and process of drug abuse treatment in adolescent programs, and the relationship of these factors with outcomes. Three major types or modalities of programs included in the study were chemical dependency or short-term inpatient (STI), therapeutic community or residential (RES), and outpatient drug-free (ODF). The adolescent battery of instruments included intake, intreatment, and follow-up questionnaires based largely on the DATOS adult study DRUG ABUSE TREATMENT OUTCOME STUDY (DATOS), 1991-1994: UNITED STATES instrument format, with considerable tailoring to the adolescent population. Clients entering treatment completed two comprehensive intake interviews (Intake 1 and Intake 2), approximately one week apart. This information is provided in Parts 1 and 2 of the data collection. These interviews were designed to obtain baseline data on drug use and other behaviors, such as illegal involvement, as well as information on background and demographic characteristics, education and training, mental health status, employment, income and expenditures, drug and alcohol dependence, health, religiosity and self-concept, and motivation and readiness for treatment. The one-, three-, and six-month intreatment interviews (Parts 3, 4, and 7) included items on treatment access, intreatment experience, and psychological functioning, as well as questions replicated from some of the domains in the Intake 1 and 2 questionnaires. The 12-month post-treatment follow-up interview (Part 5) included questions replicated from the previous interviews, and also included post-treatment status. Part 6 includes variables for time in treatment and interview availability indicators. The Measures Data (Part 8) were generated by using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (Rev. 3rd ed., DSM-III-R) (American Psychiatric Association, 1987). The variables in Part 8 give either the DSM-III-R level of dependence to a drug category or they describe whether the subject meets the DSM-III-R standard for a particular disorder. The 12-Month Follow-up Urine Result data (Part 9) provide the results from urine sample tests that were given to a sample of subjects at the time of the 12-Month Follow-up Interview. The urine test was used to ascertain the nature and extent of bias in the self-reports of the respondents. Urine specimens were tested for eight categories of drugs (amphetamines, barbiturates, benzodiazepines, cannabinoids, cocaine metabolite, methaqualone, opiates, and phencyclidine). The drugs covered in the study were alcohol, tobacco, marijuana (hashish, THC), cocaine (including crack), heroin, narcotics or opiates such as morphine, codeine, Demerol, Dilaudid, and Talwin, illegal methadone, sedatives and tranquilizers such as barbiturates and depressants, amphetamines or other stimulants such as speed or diet pills, methamphetamines, LSD, PCP, and other hallucinogens or psychedelics, and inhalants such as glue, gasoline, paint thinner, and aerosol sprays. The study also included drug of choice, frequency, and route of administration.

El Banco de Datos de Biodiversidad de la Comunidad Valenciana, es la mayor plataforma virtual de recopilación de datos actuales sobre la distribución geográfica de las especies silvestres de la Comunidad Valenciana, que valida, por expertos en cada uno de los grupos taxonómicos y hace publicas todas las citas que son recogidas por la ciudadanía, investigadores e investigadoras, universidades, administraciones públicas y otros organismos de interés, para poder completar el conocimiento del estado de conservación de las especies silvestres que habitan la Comunidad Valenciana. El Banco de Datos de Biodiversidad de la Comunidad Valenciana es una base de datos gratuita y de libre acceso. El presente recurso publicado desde GBIF corresponde a una versión estática de lo publicado en el recurso digital www.bdb.gva.es, que se actualiza en GBIF España cada trimestre. The Biodiversity Data Bank of the Valencian Community is the largest virtual platform for collecting current data on the geographical distribution of wild species in the Valencian Community, which validates, by experts in each of the taxonomic groups and makes public all the citations that are collected by citizens, researchers, universities, public administrations and other organizations of interest, in order to complete the knowledge of the conservation status of wild species that inhabit the Valencian Community. The Biodiversity Data Bank of the Valencian Community is a free and open access database. This resource published from GBIF corresponds to a static version of what is published in the digital resource www.bdb.gva.es, which is updated in GBIF Spain every 3 months.

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Dades COVID-19 Comunitat Valenciana històric - Nombre de casos i taxa per cada 100.000 habitants per departaments de salut. Des del dia 26 de maig de 2020 no s’actualitza per canvi de metodologia del Ministeri de Sanitat. Consulte els nous conjunts de dades sobre COVID-19 Datos COVID-19 Comunitat Valenciana histórico - Número de casos y tasa por cada 100.000 habitantes por departamentos de salud. Desde el día 26 de mayo de 2020 no se actualiza por cambio de metodología del Ministerio de Sanidad. Consulte los nuevos conjuntos de datos sobre COVID-19

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This dataset was created by Jose

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BASE DE DATOS DATOS EMPLEADOS

El conjunto de datos proviene de la integración de registros de distintas bases de datos. (Consolidated Serial Homicide Offender Database ). Las variables utilizadas en el set de datos se desarrollaron en base a investigaciones realizadas por (Beijsterveldt, 2006; Godwin, 2001; Goodwill et al., 2014; Kocsis, 2007; Kocsis y Irwin, 1997; Laukkanen y Santtila, 2006; Lundrigan y Czarnomski, 2006; Meaney, 2004; Paulsen, 2007; Snook et al., 2005; Warren et al., 1998), teniendo en cuenta las limitaciones y los factores que permiten el cálculo de un perfil geográfico efectivo, se han seleccionado un conjunto de variables relevantes que pueden influir en el comportamiento de los agresores, con la especificidad de centrarse únicamente en los elementos que podrían estar disponibles durante una investigación.

Analysis of ‘Estadística de vivienda libre. Datos mensuales’ provided by Analyst-2 (analyst-2.ai), based on source dataset retrieved from http://data.europa.eu/88u/dataset/https-www-icane-es-data-estadistica-vivienda-libre-serie-mensual on 19 January 2022.

--- Dataset description provided by original source is as follows ---

Estadística de vivienda libre. Datos mensuales

--- Original source retains full ownership of the source dataset ---

Conjunto de datos horarios medidos de forma automática en las estaciones de la Red de Calidad del Aire de la Comunidad de Madrid durante el mes en curso: NO,NO2,O3,PM10,PM2.5,SO2,CO,Benceno, Tolueno, M-Xileno, Hidrocarburos totales y Hidrocarburos no metánicos.

How can the data be used? The data can be used in every possible way. It can be used simply to see the trends of an area policy or to compare the work of different sections of the government. Useful applications can even be created with the data, which can be used by everyone. Who is involved in the project? datosabiertos.malaga.eu is part of the transparency policy that is being carried out in the Málaga City Council. Dataset Request Through the open data email, you can suggest what data to include in this portal. The requests will be analyzed and an attempt will be made to respond by opening new data in open formats. Technical Support If you have detected a technical problem during the normal operation of the open data portal, you can submit the problem in the following link, you can also consult the issues related to this portal by filling out this form. 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Technical details Translated from Spanish Original Text: ¿ Cómo se pueden usar los datos ? Los datos se pueden usar de todos los modos posibles. Se puede usar simplemente para ver las tendencias de una política de área o para comparar el trabajo de distintas secciones del gobierno. Incluso pueden crearse aplicaciones útiles con los datos, que pueden ser usados por todos. ¿ Quiénes están involucrados en el proyecto? datosabiertos.malaga.eu es parte de la política de transparencia que se está llevando a cabo en el Ayuntamiento de Málaga. Solicitud de conjunto de datos A través del correo de datos abiertos puede sugerir qué datos incluir en este portal. Las peticiones será analizadas y se intentará dar respuesta mediante la apertura de nuevos datos en formatos abiertos. 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This is a longitudinal file that provides information about the students and the classroom in all grades, from first to sixth. It is an essential file that researchers will necessarily have to merge with the other files containing the variables of interest. The file provides information to identify and locate each student in each grade (e.g., identification number, cohort and sample to which he/she belongs, classroom in which he/she is enrolled in each grade, year of entry or exit from the sample,...), and demographic information (sex, date of birth, age in each grade,...), inclusion information (ethnicity, time in Spain, Spanish language proficiency, degree of absenteeism,...), his/her sociometric status at each moment and whether he/she meets criteria to receive intervention. Finally, it also includes data on the classroom in which the participant is enrolled each year and the tutor teacher (e.g., classroom ratio, whether the composition of the classroom is changing on a scheduled basis, sex of the teacher and whether the tutor has changed with respect to the previous year). Most of the information was provided by the teacher and is part of the STUDENT-INFORM and CLASSROOM-INFORM files, but it also includes information provided by researchers in the SUJ-2 files and information provided by peers in the SOCIOMET-P files. The data were collected in public schools in Castellón (Spain) mostly in the fall of each school year, but many variables were also measured in the spring, from first to sixth grade of primary education, from school year 2010-11 to school year 2015-16. To learn more about our research and access to other datasets of this or other measures, follow the link GREI Longitudinal Project

Se trata de un fichero longitudinal que aporta información sobre los estudiantes y el aula en todos los cursos, de primero a sexto. Se trata de un fichero esencial que necesariamente los investigadores tendrán que fusionar con los otros ficheros que contengan las variables de su interés. El fichero proporciona información para identificar y localizar a cada estudiante en cada curso (p.e, número de identificación, cohorte y muestra a la que pertenece, aula en la que está escolarizado en cada curso, curso de incorporación o de salida de la muestra,…), e información demográfica (sexo, fecha de nacimiento, edad en cada curso,..), de inclusión (etnia, tiempo en España, dominio d la lengua española, grado de absentismo,…), su estatus sociométrico en cada momento y si reúne criterios para recibir intervención. Por último, también incluye datos sobre el aula en la que el participante está escolarizado cada curso y del profesor tutor (p.e., ratio del aula, si la composición del aula cambia de forma programada en determinados cursos, el sexo del profesor y si la clase ha cambiado de tutor respecto del curso anterior). La mayor parte de la información ha sido proporcionada por el profesor y forma parte de los ficheros STUDENT-INFORM y CLASSROOM-INFORM, pero también incluye información aportada por los investigadores en los ficheros SUJ-2 e información aportada por los iguales en los ficheros SOCIOMET-P. Los datos fueron recogidos en centros públicos de Castellón (España) mayoritariamente en otoño de cada curso, pero muchas variables también fueron medidas en primavera, desde primero a sexto curso de educación primaria, desde el (curso escolar 2010-11 al curso escolar 2015-16. Para saber más sobre nuestra investigación y acceder a otros ficheros de datos de esta medida o de otras, siga el enlace Proyecto Longitudinal GREI

The High Cadence Transient Survey (HiTS) aims to discover and study transient objects with characteristic timescales between hours and days, such as pulsating, eclipsing and exploding stars. This survey represents a unique laboratory to explore large etendue observations from cadences of about 0.1 days and to test new computational tools for the analysis of large data. This work follows a fully Data Science approach: from the raw data to the analysis and classification of variable sources. We compile a catalog of ~15 million object detections and a catalog of ~2.5 million light-curves classified by variability. The typical depth of the survey is 24.2, 24.3, 24.1 and 23.8 in u, g, r, and i bands, respectively. We classified all point-like non-moving sources by first extracting features from their light--curves and then applying a Random Forest classifier. For the classification, we used a training set constructed using a combination of cross-matched catalogs, visual inspection, transfer/active learning, and data augmentation. The classification model consists of several Random Forest classifiers organized in a hierarchical scheme. The classifier accuracy estimated on a test set is approximately 97%. In the unlabeled data, 3,485 sources were classified as variables, of which 1,321 were classified as periodic. Among the periodic classes we discovered with high confidence, 1 δ scuti, 39 eclipsing binaries, 48 rotational variables, and 90 RR-Lyrae. For the non-periodic classes we discovered 1 cataclysmic variables, 630 QSO, and 1 supernova candidate.

Specimens preserved at Sala de Colecciones Biológicas Universidad Católica del Norte (SCBUCN), Facultad de Ciencias del Mar, Coquimbo.

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This dataset was created by Teresa Choxom

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This dataset was created by edinsonfintech

Released under Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 IGO (CC BY-NC-SA 3.0 IGO)

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This dataset was created by Ángel García López

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Propósito Este dataset fue creado en el marco del trabajo de Tesina de Licenciatura de Martín Rodriguez, alumno de la Facultad de Informática de la Unviersidad Nacional de La Plata. Formato Este dataset es un repositorio Git. Contenido Incluye: Un conjunto de artefactos de software (especificaciones e implementaciones) de referencia, implementados en Java, representativo de situaciones variadas en las que proveer tests. Un conjunto de tests de referencia diseñados y programados (en Junit) por desarrolladores con formación adecuada, teniendo en cuenta criterios específicos de valores de borde y particiones de equivalencia, para el conjunto de artefactos de referencia. Prompts de GPT-4-0613 para la generación automática de tests, para el conjunto de artefactos de referencia.

La base de datos denominada "Macrofauna Golfo", contiene datos sobre la taxonomía, ecología básica y la distribución batimétrica y geográfica (dentro y fuera del Golfo de California) de más de 4 000 especies de macrofauna marina y costera del Mar de Cortés. La base de datos incluye todos los vertebrados marinos (peces, reptiles y mamíferos), las aves marinas y costeras y la gran mayoría de los microinvertebrados. Es una base de datos completamente relacional (en Microsoft Access) estructurada en 36 entidades (tablas) y 124 campos de información, incluye ligación de la bibliografía perteneciente a cada especie/subespecie. La información compilada proviene de literatura y observaciones personales no publicadas de los biólogos miembros de los cinco equipos de trabajo (representando ocho instituciones) para la base de datos. La suma de los años de trabajo de estos biólogos con la macrofauna del Golfo es más de 200. Al parecer "Macrofauna Golfo" representa la más grande de las bases de datos que incluye a "todos los taxa" para un área marino en el mundo.

Reino: 1 Filo: 13 Clase: 40 Orden: 197 Familia: 679 Género: 1757 Subgénero: 69 Especie: 3345 Epitetoinfraespecifico: 162

Información epidemiológica de COVID-19 desde el 1/1/2021 elaborada por el Servicio Canario de la Salud.

La tasa de desempleo es el número de personas desempleadas como porcentaje de la población activa (el número total de personas empleadas y desempleadas) sobre la base de la definición de la Oficina Internacional del Trabajo (OIT). Las personas desempleadas comprenden personas de 15 a 74 años que cumplen las tres condiciones siguientes: — están sin trabajo durante la semana de referencia; — están disponibles para comenzar a trabajar en las próximas dos semanas; han estado buscando trabajo activamente en las últimas cuatro semanas o ya han encontrado un trabajo para comenzar en los próximos tres meses. El indicador supervisa las altas y persistentes tasas de desempleo y ayuda a comprender mejor la gravedad potencial de los desequilibrios macroeconómicos. Apunta hacia una posible mala asignación de recursos y una falta general de capacidad de ajuste en la economía. Las series temporales trimestrales se ajustan estacionalmente. La fuente de datos es la Encuesta trimestral de población activa de la UE. La EPA de la UE cubre a la población residente en hogares particulares. La tasa de desempleo es el número de personas desempleadas como porcentaje de la población activa (el número total de personas empleadas y desempleadas) sobre la base de la definición de la Oficina Internacional del Trabajo (OIT). Las personas desempleadas comprenden personas de 15 a 74 años que cumplen las tres condiciones siguientes: — están sin trabajo durante la semana de referencia; — están disponibles para comenzar a trabajar en las próximas dos semanas; han estado buscando trabajo activamente en las últimas cuatro semanas o ya han encontrado un trabajo para comenzar en los próximos tres meses. El indicador supervisa las altas y persistentes tasas de desempleo y ayuda a comprender mejor la gravedad potencial de los desequilibrios macroeconómicos. Apunta hacia una posible mala asignación de recursos y una falta general de capacidad de ajuste en la economía. Las series temporales trimestrales se ajustan estacionalmente. La fuente de datos es la Encuesta trimestral de población activa de la UE. La EPA de la UE cubre a la población residente en hogares particulares.