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Ciencias informáticas y de la información

Ciencias informáticas y de la información*

Clasificación mayor: Ciencias naturales

Incluye: Ciencias de la computación, ciencias de la información y bioinformática (desarrollo de hardware en 2.2, aspecto social en 5.8)

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33 conjunto(s) de datos

21. Cichero, Pilar Gómez López, Claudia Fernanda (2024): Cambio de uso del suelo a partir de la relocalización de asentamientos populares: los casos Villa Piolín y El triangulito (2020, 2014 y 2010)

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/232452

22. Przybiła, Piotr Soto, Axel Juan (2022): News Style Corpus v2

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/162377

23. Fushimi, Marcela Susana Pené, Mónica Gabriela Unzurrunzaga, Carolina Sanllorenti, Ana María (2021): Entrevistas a gestores de repositorios institucionales de universidades nacionales argentinas de gestión pública

Universidad Nacional de La Plata

http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/124701

24. Fushimi, Marcela Susana Pené, Mónica Gabriela Unzurrunzaga, Carolina Sanllorenti, Ana María (2021): Relevamiento de iniciativas de acceso abierto en universidades nacionales argentinas de gestión pública

Universidad Nacional de La Plata

http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/124702

25. Pire, Taihú Aguará Nahuel Mujica, Martín Civera Sancho, Javier Kofman, Ernesto Javier (2024): The Rosario Dataset: Multisensor Data for Localization and Mapping in Agricultural Environments

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/234949

26. Barrera Guisasola, Exequiel Ernesto Pantano Gutierrez, Sergio Fabian (2024): Early stages in Ab1-42 spontaneous aggregation: an unbiased dataset from coarse-grained molecular dynamics simulations

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/235095

27. Martínez, María Jimena Sabando, María Virginia Soto, Axel Juan Roca Magadán, Carlos Requena Triguero, Carlos Campillo Martín, Nuria Eugenia Páez, Juan A. Ponzoni, Ignacio (2022): Ames Mutagenicity Dataset

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/164306

28. Vanrell, Sebastián Rodrigo Chelotti, Jose Omar Bugnon, Leandro Ariel Milone, Diego Humberto Galli, Julio Ricardo Rufiner, Hugo Leonardo Laca, Emilio (2022): Audio recordings dataset of grazing jaw movements in dairy cattle

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/161159

29. Breunig, Alexis Di Giusto, Gisela Casal, Juan José (2024): Precision Cell Detection and Counting In Adhesion Experiments: A Deep Learning Perspective With YOLO. Annotated Dataset

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/243143

30. Maisonnave, Mariano Delbianco, Fernando Andrés Tohmé, Fernando Abel Maguitman, Ana Gabriela (2023): Manually Labeled Data Set for the Ongoing Event Detection Task (2,200 news extracts from the NYT Annotated Corpus with manually labeled ongoing event triggers)

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/194509

31. Maisonnave, Mariano Delbianco, Fernando Andrés Tohmé, Fernando Abel Maguitman, Ana Gabriela (2023): Economic Relevant News from The Guardian

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

http://hdl.handle.net/11336/190076

32. Velazco, Víctor Nicolás Sandler, Rosana Verónica Sanabria, María Cynthia Valeria Coviella, Carlos Eduardo Falco, Liliana Saravia, Leonardo Ariel (2023): Size Spectra of the edaphic fauna of Argiudol typical soils of the rolling Pampa region, Argentina [DATASET]

Universidad Nacional de Luján

https://doi.org/10.15468/cmp3ma

33. Sanabria, María Cynthia Valeria Velazco, Víctor Nicolás Tolosa, Gabriel Falco, Liliana Coviella, Carlos (2023): A georeferenced database of the edaphic biota currently available for Argentina [DATASET]

Universidad Nacional de Luján

https://doi.org/10.15468/4pcmjs

*Clasificación de los Ámbitos de Investigación y Desarrollo

La clasificación por áreas de investigación y desarrollo (FORD por su sigla en inglés) de la OCDE se ha desarrollado en el marco del Manual de Frascati y se utiliza para clasificar las unidades y los recursos de I+D por sectores de investigación, concretamente, campos de conocimiento generales que se fundamentan, principalmente, en el contenido del tema de I+D.

Fuente: OECD (2018), Manual de Frascati 2015: Guía para la recopilación y presentación de información sobre la investigación y el desarrollo experimental, OECD Publishing, Paris/FEYCT, Madrid, https://doi.org/10.1787/9789264310681-es