1000 resultados para Derecho-España-Bases de datos en línea


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PROVIEW es la plataforma de revistas y libros digitales de Thomson Reuters (Aranzadi) dirigida específicamente a profesionales, estudiantes y docentes del Derecho. La Universidad de Málaga proporciona acceso institucional a la misma, mediante reconocimiento de los rangos IP, por lo que, salvo que se indique lo contrario en cada registro bibliográfico, el usuario no necesita utilizar identificación por nombre de usuario y contraseña.

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Aranzadi Instituciones es la plataforma de información y documentación jurídica online de Thomson Reuters (Aranzadi) dirigida específicamente a profesionales, estudiantes y docentes del Derecho. Entre los recursos que ofrece se encuentra un conjunto de revistas electrónicas de las Editoriales Aranzadi, Civitas y Lexnova.

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Se realiza una breve revisión bibliográfica de los principales textos sobre bases de datos en España de los últimos diez años. A continuación se describe la situación actual de las bases de datos en nuestro país haciendo especial referencia a la producción y a la distribución. Los dos principales cambios que se detectan han sido propiciados por la irrupción del web y hacen referencia al aumento de la oferta de bases de datos procedentes de centros pequeños y medianos y, por otro lado, a la ampliación del mercado de las bases de datos hacia el gran público. Finalmente, se presentan las principales tendencias que afectan al sector.

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Desde su presentación pública en septiembre de 2002, la base de datos Ocenet Consulta, del grupo editorial Océano, está presente en un número creciente de bibliotecas públicas y universitarias de España, América Latina y Estados Unidos, distribuida en este último país por Gale.

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La información es un factor importante dentro del desarrollo de los pueblos. La ciencia surge ante una necesidad de responder a interrogantes, de ahí que las civilizaciones más antiguas lograron grandes conquistas en le campo de la ciencia, debido a que para poder subsistir sobre la tierra se vieron obligados a desarrollar técnicas específicas a través de la naturaleza y sus fenómenos. Esta situación permitió acumular gran cantidad de información que posteriormente fue transmitida de una generación a otra a pesar de no contar en esa época con los mejores medios para ello.

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Este trabajo define qué es una base de datos semántica, qué ventajas ofrece, cómo se utiliza y en qué tipo de proyectos o sistemas tiene sentido usarla. Además, en él se estudia en detalle una de ellas, OWLIM 1, de la empresa Ontotext, para evaluar la dificultad de usarla, su rendimiento y sus capacidades específicas.

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Comparativa sobre sistemas de gestión de bases de datos orientados a la web semántica, tanto nativos como habilitados para esta función.

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Se analizan los parámetros de evaluación utilizados por RedALyC, Catálogo Latindex, SciELO, Scopus y Web of Science para incorporar revistas científicas en sus colecciones, a fin de demostrar su relación con los objetivos perseguidos por cada base y debatir acerca de la valoración que la comunidad científica está otorgándoles a estos sistemas como determinantes de "calidad científica". Los indicadores utilizados se clasifican en: 1) Calidad editorial (aspectos formales o gestión editorial); 2) Calidad de contenido (revisión por pares u originalidad) y 3) Visibilidad (prestigio de editores y editorial, endogamia, uso e impacto, accesibilidad o indización). Se revela que: a) entre un 9 y un 16 se relacionan con la calidad de contenido; b) falta especificidad en sus definiciones y en la determinación de sus pesos específicos en los sistemas, y c) coinciden con los objetivos de cada base, aunque se observa una marcada tendencia hacia los relacionados con aspectos formales y visibilidad. Se deja así en evidencia que estos sistemas persiguen sus propios objetivos y que conforman núcleo de revistas de "calidad" para su público lector. Se concluye, en consecuencia, que la presencia o ausencia de una revista en estas colecciones, no es parámetro suficiente para determinar la calidad de las revistas científicas ni de sus contenidos.

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Se analizan los parámetros de evaluación utilizados por RedALyC, Catálogo Latindex, SciELO, Scopus y Web of Science para incorporar revistas científicas en sus colecciones, a fin de demostrar su relación con los objetivos perseguidos por cada base y debatir acerca de la valoración que la comunidad científica está otorgándoles a estos sistemas como determinantes de "calidad científica". Los indicadores utilizados se clasifican en: 1) Calidad editorial (aspectos formales o gestión editorial); 2) Calidad de contenido (revisión por pares u originalidad) y 3) Visibilidad (prestigio de editores y editorial, endogamia, uso e impacto, accesibilidad o indización). Se revela que: a) entre un 9 y un 16 se relacionan con la calidad de contenido; b) falta especificidad en sus definiciones y en la determinación de sus pesos específicos en los sistemas, y c) coinciden con los objetivos de cada base, aunque se observa una marcada tendencia hacia los relacionados con aspectos formales y visibilidad. Se deja así en evidencia que estos sistemas persiguen sus propios objetivos y que conforman núcleo de revistas de "calidad" para su público lector. Se concluye, en consecuencia, que la presencia o ausencia de una revista en estas colecciones, no es parámetro suficiente para determinar la calidad de las revistas científicas ni de sus contenidos.

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Se analizan los parámetros de evaluación utilizados por RedALyC, Catálogo Latindex, SciELO, Scopus y Web of Science para incorporar revistas científicas en sus colecciones, a fin de demostrar su relación con los objetivos perseguidos por cada base y debatir acerca de la valoración que la comunidad científica está otorgándoles a estos sistemas como determinantes de "calidad científica". Los indicadores utilizados se clasifican en: 1) Calidad editorial (aspectos formales o gestión editorial); 2) Calidad de contenido (revisión por pares u originalidad) y 3) Visibilidad (prestigio de editores y editorial, endogamia, uso e impacto, accesibilidad o indización). Se revela que: a) entre un 9 y un 16 se relacionan con la calidad de contenido; b) falta especificidad en sus definiciones y en la determinación de sus pesos específicos en los sistemas, y c) coinciden con los objetivos de cada base, aunque se observa una marcada tendencia hacia los relacionados con aspectos formales y visibilidad. Se deja así en evidencia que estos sistemas persiguen sus propios objetivos y que conforman núcleo de revistas de "calidad" para su público lector. Se concluye, en consecuencia, que la presencia o ausencia de una revista en estas colecciones, no es parámetro suficiente para determinar la calidad de las revistas científicas ni de sus contenidos.

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Se analizan los parámetros de evaluación utilizados por RedALyC, Catálogo Latindex, SciELO, Scopus y Web of Science para incorporar revistas científicas en sus colecciones, a fin de demostrar su relación con los objetivos perseguidos por cada base y debatir acerca de la valoración que la comunidad científica está otorgándoles a estos sistemas como determinantes de "calidad científica". Los indicadores utilizados se clasifican en: 1) Calidad editorial (aspectos formales o gestión editorial); 2) Calidad de contenido (revisión por pares u originalidad) y 3) Visibilidad (prestigio de editores y editorial, endogamia, uso e impacto, accesibilidad o indización). Se revela que: a) entre un 9 y un 16 se relacionan con la calidad de contenido; b) falta especificidad en sus definiciones y en la determinación de sus pesos específicos en los sistemas, y c) coinciden con los objetivos de cada base, aunque se observa una marcada tendencia hacia los relacionados con aspectos formales y visibilidad. Se deja así en evidencia que estos sistemas persiguen sus propios objetivos y que conforman núcleo de revistas de "calidad" para su público lector. Se concluye, en consecuencia, que la presencia o ausencia de una revista en estas colecciones, no es parámetro suficiente para determinar la calidad de las revistas científicas ni de sus contenidos.

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El trabajo se enmarca dentro de los proyecto INTEGRATE y EURECA, cuyo objetivo es el desarrollo de una capa de interoperabilidad semántica que permita la integración de datos e investigación clínica, proporcionando una plataforma común que pueda ser integrada en diferentes instituciones clínicas y que facilite el intercambio de información entre las mismas. De esta manera se promueve la mejora de la práctica clínica a través de la cooperación entre instituciones de investigación con objetivos comunes. En los proyectos se hace uso de estándares y vocabularios clínicos ya existentes, como pueden ser HL7 o SNOMED, adaptándolos a las necesidades particulares de los datos con los que se trabaja en INTEGRATE y EURECA. Los datos clínicos se representan de manera que cada concepto utilizado sea único, evitando ambigüedades y apoyando la idea de plataforma común. El alumno ha formado parte de un equipo de trabajo perteneciente al Grupo de Informática de la UPM, que a su vez trabaja como uno de los socios de los proyectos europeos nombrados anteriormente. La herramienta desarrollada, tiene como objetivo realizar tareas de homogenización de la información almacenada en las bases de datos de los proyectos haciendo uso de los mecanismos de normalización proporcionados por el vocabulario médico SNOMED-CT. Las bases de datos normalizadas serán las utilizadas para llevar a cabo consultas por medio de servicios proporcionados en la capa de interoperabilidad, ya que contendrán información más precisa y completa que las bases de datos sin normalizar. El trabajo ha sido realizado entre el día 12 de Septiembre del año 2014, donde comienza la etapa de formación y recopilación de información, y el día 5 de Enero del año 2015, en el cuál se termina la redacción de la memoria. El ciclo de vida utilizado ha sido el de desarrollo en cascada, en el que las tareas no comienzan hasta que la etapa inmediatamente anterior haya sido finalizada y validada. Sin embargo, no todas las tareas han seguido este modelo, ya que la realización de la memoria del trabajo se ha llevado a cabo de manera paralela con el resto de tareas. El número total de horas dedicadas al Trabajo de Fin de Grado es 324. Las tareas realizadas y el tiempo de dedicación de cada una de ellas se detallan a continuación:  Formación. Etapa de recopilación de información necesaria para implementar la herramienta y estudio de la misma [30 horas.  Especificación de requisitos. Se documentan los diferentes requisitos que ha de cumplir la herramienta [20 horas].  Diseño. En esta etapa se toman las decisiones de diseño de la herramienta [35 horas].  Implementación. Desarrollo del código de la herramienta [80 horas].  Pruebas. Etapa de validación de la herramienta, tanto de manera independiente como integrada en los proyectos INTEGRATE y EURECA [70 horas].  Depuración. Corrección de errores e introducción de mejoras de la herramienta [45 horas].  Realización de la memoria. Redacción de la memoria final del trabajo [44 horas].---ABSTRACT---This project belongs to the semantic interoperability layer developed in the European projects INTEGRATE and EURECA, which aims to provide a platform to promote interchange of medical information from clinical trials to clinical institutions. Thus, research institutions may cooperate to enhance clinical practice. Different health standards and clinical terminologies has been used in both INTEGRATE and EURECA projects, e.g. HL7 or SNOMED-CT. These tools have been adapted to the projects data requirements. Clinical data are represented by unique concepts, avoiding ambiguity problems. The student has been working in the Biomedical Informatics Group from UPM, partner of the INTEGRATE and EURECA projects. The tool developed aims to perform homogenization tasks over information stored in databases of the project, through normalized representation provided by the SNOMED-CT terminology. The data query is executed against the normalized version of the databases, since the information retrieved will be more informative than non-normalized databases. The project has been performed from September 12th of 2014, when initiation stage began, to January 5th of 2015, when the final report was finished. The waterfall model for software development was followed during the working process. Therefore, a phase may not start before the previous one finishes and has been validated, except from the final report redaction, which has been carried out in parallel with the others phases. The tasks that have been developed and time for each one are detailed as follows:  Training. Gathering the necessary information to develop the tool [30 hours].  Software requirement specification. Requirements the tool must accomplish [20 hours].  Design. Decisions on the design of the tool [35 hours].  Implementation. Tool development [80 hours].  Testing. Tool evaluation within the framework of the INTEGRATE and EURECA projects [70 hours].  Debugging. Improve efficiency and correct errors [45 hours].  Documenting. Final report elaboration [44 hours].