cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.8280560
title: Estimación de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Estimación del uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020.<br> Los valores existentes son:<br> - Habitacional de Alta Densidad (H-a)<br> - Habitacional de Media Densidad (H-m)<br> - Habitacional de Baja Densidad (H-b)<br> - Habitacional Mixto de Alta Densidad M-a (HM-a)<br> - Habitacional Mixto de Media Densidad (HM-m)<br> - Mixto Especializado (M)<br> - Equipamiento (E)<br> - Comercio y Servicios (CS)<br> - Industria (I)<br> - Deporte, Recreación y Áreas Verdes (AV)
description: Se utilizan los datos censales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía y se expresa a través de las manzanas urbanas censales del año 2020 a nivel nacional. En particular, se utiliza el Marco Geoestadístico Nacional a nivel de manzana para la identificación del uso habitacional y la definición de la densidad. Para la identificación de los destinos del suelo (equipamiento, instalaciones diversas e infraestructura), se utilizan los datos geográficos puntuales contenidos en el Sistema para la Consulta de Información Censal SCINCE (en particular del Sistema de Infraestructura Pública, SIP) y se complementan con los puntos derivados del Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas DENUE. Las principales actividades económicas se localizan a partir del DENUE, y su tamaño se define a partir del personal ocupado. Esto hizo posible identificar la mezcla de usos y calcular la densidad. Los usos del suelo se obtienen a partir de la combinación de datos presentes en cada manzana, cumpliendo con los siguientes criterios: Manzanas en las que no hay presencia de actividad económica (puntos DENUE) se consideran como habitacional. El grupo de manzanas con vivienda y con presencia considerable de Unidades Económicas (UE) se clasificaron como habitacional mixto. Manzanas con predominio de UE de gran tamaño (promedio superior a 50 personas ocupadas), se clasificaron como comercio-servicios, industria y mixto especializado (este último, se expresa en manzanas que combinan usos predominantes diferentes al habitacional). Las manzanas con ausencia de vivienda, se clasificaron como equipamiento, comercio, industria y área verde, de acuerdo con los datos puntuales del SIP. Para calcular la densidad en las categorías estimadas habitacional y habitacional mixto, se definieron y aplicaron los criterios: habitacional de alta densidad con más de 150 viv/ha, de media entre 150 y más de 99 viv/ha, y baja menor que 100 viv/ha. Para el caso del habitacional mixto de alta densidad mayor a 2, y media de 1 hasta 2. Valores obtenidos del cociente del número de unidades económicas entre el número de viviendas por manzana.
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DOI: 10.5281/zenodo.10010159
title: Estimación de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Estimación del uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020.
Los valores existentes son:
- Habitacional de Alta Densidad (H-a)
- Habitacional de Media Densidad (H-m)
- Habitacional de Baja Densidad (H-b)
- Habitacional Mixto de Alta Densidad M-a (HM-a)
- Habitacional Mixto de Media Densidad (HM-m)
- Mixto Especializado (M)
- Equipamiento (E)
- Comercio y Servicios (CS)
- Industria (I)
- Deporte, Recreación y Áreas Verdes (AV)
description: Se utilizan los datos censales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía y se expresa a través de las manzanas urbanas censales del año 2020 a nivel nacional. En particular, se utiliza el Marco Geoestadístico Nacional a nivel de manzana para la identificación del uso habitacional y la definición de la densidad. Para la identificación de los destinos del suelo (equipamiento, instalaciones diversas e infraestructura), se utilizan los datos geográficos puntuales contenidos en el Sistema para la Consulta de Información Censal SCINCE (en particular del Sistema de Infraestructura Pública, SIP) y se complementan con los puntos derivados del Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas DENUE. Las principales actividades económicas se localizan a partir del DENUE, y su tamaño se define a partir del personal ocupado. Esto hizo posible identificar la mezcla de usos y calcular la densidad.
Los usos del suelo se obtienen a partir de la combinación de datos presentes en cada manzana, cumpliendo con los siguientes criterios:
Manzanas en las que no hay presencia de actividad económica (puntos DENUE) se consideran como habitacional. El grupo de manzanas con vivienda y con presencia considerable de Unidades Económicas (UE) se clasificaron como habitacional mixto. Manzanas con predominio de UE de gran tamaño (promedio superior a 50 personas ocupadas), se clasificaron como comercio-servicios, industria y mixto especializado (este último, se expresa en manzanas que combinan usos predominantes diferentes al habitacional). Las manzanas con ausencia de vivienda, se clasificaron como equipamiento, comercio, industria y área verde, de acuerdo con los datos puntuales del SIP.
Para calcular la densidad en las categorías estimadas habitacional y habitacional mixto, se definieron y aplicaron los criterios: habitacional de alta densidad con más de 150 viv/ha, de media entre 150 y más de 99 viv/ha, y baja menor que 100 viv/ha. Para el caso del habitacional mixto de alta densidad mayor a 2, y media de 1 hasta 2. Valores obtenidos del cociente del número de unidades económicas entre el número de viviendas por manzana.
DOI: 10.5281/zenodo.10080947
title: Estimación de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Estimación del uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020.
Los valores existentes son:
- Habitacional de Alta Densidad (H-a)
- Habitacional de Media Densidad (H-m)
- Habitacional de Baja Densidad (H-b)
- Habitacional Mixto de Alta Densidad M-a (HM-a)
- Habitacional Mixto de Media Densidad (HM-m)
- Mixto Especializado (M)
- Equipamiento (E)
- Comercio y Servicios (CS)
- Industria (I)
- Deporte, Recreación y Áreas Verdes (AV)
description: Se utilizan los datos censales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía y se expresa a través de las manzanas urbanas censales del año 2020 a nivel nacional. En particular, se utiliza el Marco Geoestadístico Nacional a nivel de manzana para la identificación del uso habitacional y la definición de la densidad. Para la identificación de los destinos del suelo (equipamiento, instalaciones diversas e infraestructura), se utilizan los datos geográficos puntuales contenidos en el Sistema para la Consulta de Información Censal SCINCE (en particular del Sistema de Infraestructura Pública, SIP) y se complementan con los puntos derivados del Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas DENUE. Las principales actividades económicas se localizan a partir del DENUE, y su tamaño se define a partir del personal ocupado. Esto hizo posible identificar la mezcla de usos y calcular la densidad.
Los usos del suelo se obtienen a partir de la combinación de datos presentes en cada manzana, cumpliendo con los siguientes criterios:
Manzanas en las que no hay presencia de actividad económica (puntos DENUE) se consideran como habitacional. El grupo de manzanas con vivienda y con presencia considerable de Unidades Económicas (UE) se clasificaron como habitacional mixto. Manzanas con predominio de UE de gran tamaño (promedio superior a 50 personas ocupadas), se clasificaron como comercio-servicios, industria y mixto especializado (este último, se expresa en manzanas que combinan usos predominantes diferentes al habitacional). Las manzanas con ausencia de vivienda, se clasificaron como equipamiento, comercio, industria y área verde, de acuerdo con los datos puntuales del SIP.
Para calcular la densidad en las categorías estimadas habitacional y habitacional mixto, se definieron y aplicaron los criterios: habitacional de alta densidad con más de 150 viv/ha, de media entre 150 y más de 99 viv/ha, y baja menor que 100 viv/ha. Para el caso del habitacional mixto de alta densidad mayor a 2, y media de 1 hasta 2. Valores obtenidos del cociente del número de unidades económicas entre el número de viviendas por manzana.
DOI: 10.5281/zenodo.10138593
title: Estimación de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Estimación del uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020.
Los valores existentes son:
- Habitacional de Alta Densidad (H-a)
- Habitacional de Media Densidad (H-m)
- Habitacional de Baja Densidad (H-b)
- Habitacional Mixto de Alta Densidad M-a (HM-a)
- Habitacional Mixto de Media Densidad (HM-m)
- Mixto Especializado (M)
- Equipamiento (E)
- Comercio y Servicios (CS)
- Industria (I)
- Deporte, Recreación y Áreas Verdes (AV)
description: Se utilizan los datos censales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía y se expresa a través de las manzanas urbanas censales del año 2020 a nivel nacional. En particular, se utiliza el Marco Geoestadístico Nacional a nivel de manzana para la identificación del uso habitacional y la definición de la densidad. Para la identificación de los destinos del suelo (equipamiento, instalaciones diversas e infraestructura), se utilizan los datos geográficos puntuales contenidos en el Sistema para la Consulta de Información Censal SCINCE (en particular del Sistema de Infraestructura Pública, SIP) y se complementan con los puntos derivados del Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas DENUE. Las principales actividades económicas se localizan a partir del DENUE, y su tamaño se define a partir del personal ocupado. Esto hizo posible identificar la mezcla de usos y calcular la densidad.
Los usos del suelo se obtienen a partir de la combinación de datos presentes en cada manzana, cumpliendo con los siguientes criterios:
Manzanas en las que no hay presencia de actividad económica (puntos DENUE) se consideran como habitacional. El grupo de manzanas con vivienda y con presencia considerable de Unidades Económicas (UE) se clasificaron como habitacional mixto. Manzanas con predominio de UE de gran tamaño (promedio superior a 50 personas ocupadas), se clasificaron como comercio-servicios, industria y mixto especializado (este último, se expresa en manzanas que combinan usos predominantes diferentes al habitacional). Las manzanas con ausencia de vivienda, se clasificaron como equipamiento, comercio, industria y área verde, de acuerdo con los datos puntuales del SIP.
Para calcular la densidad en las categorías estimadas habitacional y habitacional mixto, se definieron y aplicaron los criterios: habitacional de alta densidad con más de 150 viv/ha, de media entre 150 y más de 99 viv/ha, y baja menor que 100 viv/ha. Para el caso del habitacional mixto de alta densidad mayor a 2, y media de 1 hasta 2. Valores obtenidos del cociente del número de unidades económicas entre el número de viviendas por manzana.
DOI: 10.5281/zenodo.7626565
title: Estimación de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Estimación del uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020.
Los valores existentes son:
- Habitacional de Alta Densidad (H-a)
- Habitacional de Media Densidad (H-m)
- Habitacional de Baja Densidad (H-b)
- Habitacional Mixto de Alta Densidad M-a (HM-a)
- Habitacional Mixto de Media Densidad (HM-m)
- Mixto Especializado (M)
- Equipamiento (E)
- Comercio y Servicios (CS)
- Industria (I)
- Deporte, Recreación y Áreas Verdes (AV)
description: Se utilizan los datos censales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía y se expresa a través de las manzanas urbanas censales del año 2020 a nivel nacional. En particular, se utiliza el Marco Geoestadístico Nacional a nivel de manzana para la identificación del uso habitacional y la definición de la densidad. Para la identificación de los destinos del suelo (equipamiento, instalaciones diversas e infraestructura), se utilizan los datos geográficos puntuales contenidos en el Sistema para la Consulta de Información Censal SCINCE (en particular del Sistema de Infraestructura Pública, SIP) y se complementan con los puntos derivados del Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas DENUE. Las principales actividades económicas se localizan a partir del DENUE, y su tamaño se define a partir del personal ocupado. Esto hizo posible identificar la mezcla de usos y calcular la densidad.
Los usos del suelo se obtienen a partir de la combinación de datos presentes en cada manzana, cumpliendo con los siguientes criterios:
Manzanas en las que no hay presencia de actividad económica (puntos DENUE) se consideran como habitacional. El grupo de manzanas con vivienda y con presencia considerable de Unidades Económicas (UE) se clasificaron como habitacional mixto. Manzanas con predominio de UE de gran tamaño (promedio superior a 50 personas ocupadas), se clasificaron como comercio-servicios, industria y mixto especializado (este último, se expresa en manzanas que combinan usos predominantes diferentes al habitacional). Las manzanas con ausencia de vivienda, se clasificaron como equipamiento, comercio, industria y área verde, de acuerdo con los datos puntuales del SIP.
Para calcular la densidad en las categorías estimadas habitacional y habitacional mixto, se definieron y aplicaron los criterios: habitacional de alta densidad con más de 150 viv/ha, de media entre 150 y más de 99 viv/ha, y baja menor que 100 viv/ha. Para el caso del habitacional mixto de alta densidad mayor a 2, y media de 1 hasta 2. Valores obtenidos del cociente del número de unidades económicas entre el número de viviendas por manzana.
DOI: 10.5281/zenodo.8307306
title: Estimación de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Estimación del uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020.<br> Los valores existentes son:<br> - Habitacional de Alta Densidad (H-a)<br> - Habitacional de Media Densidad (H-m)<br> - Habitacional de Baja Densidad (H-b)<br> - Habitacional Mixto de Alta Densidad M-a (HM-a)<br> - Habitacional Mixto de Media Densidad (HM-m)<br> - Mixto Especializado (M)<br> - Equipamiento (E)<br> - Comercio y Servicios (CS)<br> - Industria (I)<br> - Deporte, Recreación y Áreas Verdes (AV)
description: Se utilizan los datos censales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía y se expresa a través de las manzanas urbanas censales del año 2020 a nivel nacional. En particular, se utiliza el Marco Geoestadístico Nacional a nivel de manzana para la identificación del uso habitacional y la definición de la densidad. Para la identificación de los destinos del suelo (equipamiento, instalaciones diversas e infraestructura), se utilizan los datos geográficos puntuales contenidos en el Sistema para la Consulta de Información Censal SCINCE (en particular del Sistema de Infraestructura Pública, SIP) y se complementan con los puntos derivados del Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas DENUE. Las principales actividades económicas se localizan a partir del DENUE, y su tamaño se define a partir del personal ocupado. Esto hizo posible identificar la mezcla de usos y calcular la densidad. Los usos del suelo se obtienen a partir de la combinación de datos presentes en cada manzana, cumpliendo con los siguientes criterios: Manzanas en las que no hay presencia de actividad económica (puntos DENUE) se consideran como habitacional. El grupo de manzanas con vivienda y con presencia considerable de Unidades Económicas (UE) se clasificaron como habitacional mixto. Manzanas con predominio de UE de gran tamaño (promedio superior a 50 personas ocupadas), se clasificaron como comercio-servicios, industria y mixto especializado (este último, se expresa en manzanas que combinan usos predominantes diferentes al habitacional). Las manzanas con ausencia de vivienda, se clasificaron como equipamiento, comercio, industria y área verde, de acuerdo con los datos puntuales del SIP. Para calcular la densidad en las categorías estimadas habitacional y habitacional mixto, se definieron y aplicaron los criterios: habitacional de alta densidad con más de 150 viv/ha, de media entre 150 y más de 99 viv/ha, y baja menor que 100 viv/ha. Para el caso del habitacional mixto de alta densidad mayor a 2, y media de 1 hasta 2. Valores obtenidos del cociente del número de unidades económicas entre el número de viviendas por manzana.
description: {"references": ["http://rtm22.centrogeo.edu.mx/uso-de-suelo/"]}
DOI: 10.5281/zenodo.10138662
title: ПРОВЕДЕНИЕ ПЕРВОГО ФЕСТИВАЛЯ КО ДНЮ УЗБЕКСКОГО ЯЗЫКА  В КОРОЛЕВСТВЕ НИДЕРЛАНДАХ
DOI: 10.5281/zenodo.10138663
title: ПРОВЕДЕНИЕ ПЕРВОГО ФЕСТИВАЛЯ КО ДНЮ УЗБЕКСКОГО ЯЗЫКА  В КОРОЛЕВСТВЕ НИДЕРЛАНДАХ
DOI: 10.25416/ntr.24560917
title: To what extent does formative assessment affect motivation? An Infographic

description: Formative assessment has become a major research interest in the last 25 years, with educators and policy makers taking particular interest in how it can support learning, motivation, and achievement for all (Simpson and Hayward, 1998; Steinmayr et al, 2019; Cizek and Lim, 2023). The link between motivation and formative assessment has been researched before (for example see Cauley and McMillan, 2010; Evans et al, 2014; Heitink et al., 2016; Näsström et al., 2021), but seldom in a Scottish secondary school context. This research enquiry sets out to discover to what extent formative assessment can potentially impact motivation of S1 pupils in a social subjects setting, as well as providing pupils’ perspectives on formative assessment in the classroom. The study took place in a Scottish secondary school, with one S1 class as a target group and five other S1 classes as a control group. There were fourteen pupils in the target group and twenty-seven pupils in the control group. This research utilised a pragmatic, mixed-method approach, employing questionnaires to elicit quantitative data, and focus groups and a teacher log to elicit qualitative data. The findings established that formative assessment positively impacted autonomous and controlled motivation. Findings indicated that pupils viewed questioning, feedback, learning goals and self-assessment as promoting motivation and engagement though enhanced understanding and confidence. However, peer-assessment was considered to be both a positive and negative experience, depending on participants’ learning contexts. <br> For more information please contact the author Stuartrobertwynne@gmail.com
DOI: 10.25416/ntr.24560917.v1
title: To what extent does formative assessment affect motivation? An Infographic

description: Formative assessment has become a major research interest in the last 25 years, with educators and policy makers taking particular interest in how it can support learning, motivation, and achievement for all (Simpson and Hayward, 1998; Steinmayr et al, 2019; Cizek and Lim, 2023). The link between motivation and formative assessment has been researched before (for example see Cauley and McMillan, 2010; Evans et al, 2014; Heitink et al., 2016; Näsström et al., 2021), but seldom in a Scottish secondary school context. This research enquiry sets out to discover to what extent formative assessment can potentially impact motivation of S1 pupils in a social subjects setting, as well as providing pupils’ perspectives on formative assessment in the classroom. The study took place in a Scottish secondary school, with one S1 class as a target group and five other S1 classes as a control group. There were fourteen pupils in the target group and twenty-seven pupils in the control group. This research utilised a pragmatic, mixed-method approach, employing questionnaires to elicit quantitative data, and focus groups and a teacher log to elicit qualitative data. The findings established that formative assessment positively impacted autonomous and controlled motivation. Findings indicated that pupils viewed questioning, feedback, learning goals and self-assessment as promoting motivation and engagement though enhanced understanding and confidence. However, peer-assessment was considered to be both a positive and negative experience, depending on participants’ learning contexts. <br> For more information please contact the author Stuartrobertwynne@gmail.com
DOI: 10.5281/zenodo.10138670
title: PSS in the Automotive sector: Dataset and case study narratives
DOI: 10.5281/zenodo.10138671
title: PSS in the Automotive sector: Dataset and case study narratives
DOI: 10.5281/zenodo.10138681
title: MАKTАBGАCHА TА'LIM TАSHKILОTI TARBIYACHILARINI KRЕАTIV FAOLIYATGA YO'NALTIRISH.
DOI: 10.5281/zenodo.10138680
title: MАKTАBGАCHА TА'LIM TАSHKILОTI TARBIYACHILARINI KRЕАTIV FAOLIYATGA YO'NALTIRISH.
DOI: 10.17037/data.00003192
title: Data for: "Implementing a care pathway for small and nutritionally at-risk infants under six months of age: a multi-country stakeholder consultation"

description: The collection consists of: (1) An Excel spreadsheet containing deidentified content information of 189 participants of an international online survey among stakeholders in nutrition and child health about the implementation of the novel care approach for small and nutritionally at-risk infants under six months and their mothers (MAMI Care Pathway). (2) A set of interview transcripts covering the perceived enablers and barriers to implementation of the MAMI Care Pathway on country-level. Interviews were conducted with a subset of survey respondents from various geographical regions and stakeholder types, 14 in total.
DOI: 10.5281/zenodo.10138703
title: LINGUISTIC AND CULTURAL EXPRESSION IN TRANSLATION STUDIES
DOI: 10.5281/zenodo.10138702
title: LINGUISTIC AND CULTURAL EXPRESSION IN TRANSLATION STUDIES
DOI: 10.5281/zenodo.10138722
title: PROBLEMS AND SOLUTIONS IN THE DEVELOPMENT OF DIGITAL ECONOMY IN OUR COUNTRY.
DOI: 10.5281/zenodo.10138723
title: PROBLEMS AND SOLUTIONS IN THE DEVELOPMENT OF DIGITAL ECONOMY IN OUR COUNTRY.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24532744
title: File S1: QoL Data collection survey formFile S2: STROBE checklist

description: QoL Survey Supplementary materials
DOI: 10.6084/m9.figshare.24532744.v1
title: File S1: QoL Data collection survey form

description: Data collection survey form
DOI: 10.5522/04/24530623
title: XAS-PEEM, XRD and XPS data from Compositional evolution of individual CoNPs on Co/TiO2 during CO and syngas treatment resolved through soft XAS/PEEM

description: XAS-PEEM data as a function of particle size and environment i.e. fresh, after H2 reduction, after CO exposure and after syn gas exposure. Data recorded at Co L3, Ti L3 and L2 edges and O K-edge. Data are spatially delineated into edge and centre of the nanoparticles and are recorded at beamline I06 Diamond Light Source. <br> XRD data are recorded on initially synthesised nanoparticles. XPS data recorded on the fresh Co/TiO2 sample.
DOI: 10.13023/kgs.data.11.09.2023
title: Kentucky Karst Dye Trace Database

description: This dataset provides the geographical locations of karst groundwater basins, groundwater flowpaths, and dye injection/recovery points in Kentucky. Dye tracing is a common method used for understanding groundwater movement. Dye is poured (or injected) into a sinking stream, well, sinkhole, or body of water, where it is carried down-gradient by flowing water. The locations at which dye is recovered (typically at artesian springs) indicates a connection from injection to recovery site. This connection is refered to as a groundwater flowpath. Conducting multiple dye traces across an area allows for the interpretation of regional groundwater flow by assessing where flowpaths either converge or remain distinct. Groundwater basin boundaries can then be delineated, however unlike surficial watersheds, karst groundwater basins may differ significantly due to variations in subsurface hydrogeologic configurations and conduit geometries. During periods of increased flow, flowpaths may shift or hybridize with other flowpaths, creating overlapping basins. This dataset can be used for understanding the general flow of karst groundwater but does not guarantee the absolute accuracy of groundwater flow or basin boundaries.
DOI: 10.5281/zenodo.10138159
title: OCDetect