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Más de 89 millones de fotos de calles y paisajes, todas de acceso libre. Panoramax crece con la comunidad para ofrecer una alternativa abierta a los mapas comerciales. Datos geoespaciales que no se compran, se construyen.
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La Base de Datos
En 2025, #MAPHSA fortaleció su infraestructura de código abierto, ampliando la cobertura. Colombia: 12.767 y Brasil: 2.956 sitios. Datos arqueológicos robustos para América del Sur.
📸Ciudad Perdida, Colombia, J. Steber
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ADNe para evaluar la biodiversidad acuática El ADN ambiental ofrece una visión detallada de la composición de las comunidades en mares, ríos y aguas subterráneas y aporta líneas de base sólidas para evaluar el estado de la biodiversidad dentro del Marco Mundial de Biodiversidad de Kunming–Montreal. Figura: a. El Marco Mundial de Biodiversidad de Kunming–Montreal (GBF) identificó 23 metas globales orientadas a la acción que deben alcanzarse para 2030 (ref. 6). Muchas de estas metas requieren información sobre el estado, los cambios y las tendencias de la biodiversidad para apoyar la toma de decisiones científicas, políticas y económicas. El uso de ADN ambiental (ADNe) para aportar información sobre la diversidad biológica ofrece un enfoque potencialmente universal que puede respaldar las metas del GBF al proporcionar datos de referencia e información sobre la relación entre acciones y respuestas, útil para orientar las decisiones. Resulta especialmente importante establecer, seguir y evaluar puntos calientes de biodiversidad, tendencias y cambios. b. Varias metas pueden evaluarse directamente mediante tecnologías de ADNe ya existentes, que están lo suficientemente desarrolladas para su implementación, aunque todavía no se utilizan de forma rutinaria en la mayoría de los países.
ADN ambiental y métodos complementarios El ADNe combina metabarcoding, qPCR y modelos hidrológicos para generar datos comparables entre regiones y ampliar la cobertura espacial de la evaluación de la biodiversidad. Figura: a. El ADN ambiental acuático (ADNe) se obtiene a partir de ecosistemas marinos, de agua dulce y de aguas subterráneas, lo que permite una integración espacial (por ejemplo, a escala de cuenca) y temporal (por ejemplo, entre estaciones). El principio básico del análisis de ADNe acuático incluye el muestreo y la captura del ADN (normalmente mediante filtración), seguidos de la extracción del ADN, su amplificación (ya sea dirigida a una sola especie o mediante metabarcodificación), la secuenciación y la asignación taxonómica mediante comparación con bases de datos de referencia de ADN. b. El ADN ambiental recogido en redes fluviales permite obtener información sobre la biodiversidad en una extensión espacial más amplia al integrar principios hidrológicos básicos y estimaciones de producción y degradación del ADN. La recogida de muestras puede reforzarse mediante métodos automatizados (como muestreadores autónomos) o mediante iniciativas de ciencia ciudadana, lo que facilita la acumulación de datos con alta resolución espacio-temporal.
ADNe y análisis de presiones ecológicas Los modelos basados en ADN ambiental atribuyen cambios a presiones ambientales, reconstruyen redes ecológicas y anticipan respuestas comunitarias, un apoyo directo a los objetivos del Marco de Kunming–Montreal. Figura: a. Cronología esquemática de los hitos importantes en el desarrollo del concepto de ADN ambiental (ADNe) (puntos amarillos), los avances en técnicas moleculares (puntos rojos) y el uso del ADNe (puntos azules). b. Tendencias temporales en el volumen de datos acuáticos según el número de conjuntos de datos publicados en el Sequence Read Archive del NCBI a 20 de septiembre de 2024. Aquí, un conjunto de datos se define como un paquete de datos asociado a un número de ejecución específico. Los metadatos de estos conjuntos se obtuvieron mediante Entrez Programming Utilities y se filtraron con una lista de palabras clave para incluir únicamente conjuntos de datos de ADNe y ARNe procedentes de ambientes acuáticos. HTS, secuenciación de alto rendimiento.
GBIF como soporte de datos abiertos para el ADNe La integración de secuencias y metadatos en GBIF impulsa estándares FAIR y y aporta una infraestructura internacional sólida para la monitorización con ADN ambiental. Figura: El principio del enfoque de aprendizaje automático consiste en vincular las características genómicas de las muestras de ADN ambiental (ADNe) —como unidades taxonómicas operativas (OTUs), variantes de secuencia de amplicón (ASVs) o información asignada taxonómicamente— con estados ambientales de referencia. En la fase de entrenamiento, el modelo aprende las relaciones entre esas características genómicas y condiciones ambientales conocidas, refinando de forma iterativa sus reglas predictivas. En la fase de predicción, el modelo ya entrenado aplica esas reglas para analizar nuevas muestras de ADNe y generar predicciones claras y directamente utilizables. Mediante ciclos continuos de retroalimentación, el modelo mejora su precisión y aumenta su utilidad para la monitorización y la gestión ambiental.
El ADN ambiental ( #ADNe) revela con detalle la #biodiversidad acuática y contribuye a los objetivos del Marco de Kunming–Montreal. Permite mapear comunidades, detectar especies clave y atribuir cambios a presiones ambientales con #datosabiertos:
▶️ doi.org/10.1038/s443... #CiteTheDOI @gbif.org
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Agradecemos también la colaboración y participación de #ASEDIE #Cylstat y #Dimetrical @incibe.bsky.social @uva-es.bsky.social #LexDatum #DatosAbiertos #OpenData #Privacidad #Privacy #AppPI #IngPriv
🗓️Este viernes se celebra la XI Jornada @lexdatum.bsky.social
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Abordaremos cómo usar y publicar datos abiertos sin comprometer la privacidad,asegurando la anonimización. Más info acortar.link/ka7nWq
#NextGenerationEU #ProyectosCiber
El estado de los #DatosAbiertos en #2025: una década de progreso y desafíos.
Esta edición combina más de 4.700 respuestas de investigadores de 151 países con aportaciones de expertos en #investigación, #bibliotecas y #políticas.
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¡Participa en el Desafío Ebbe Nielsen 2026!
¿Tienes una herramienta innovadora que aproveche los #datosabiertos de #biodiversidad de @gbif.org para hacer avanzar la #cienciaabierta?
Hay 20.000 € para repartir entre los ganadores.
🐚 www.gbif.org/es/news/3DyM...
Fecha límite: 🗓️ 16/06/2026
📅6 de febrero de 09:00 a 13:30
Modalidad presencial y online
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Operarios de limpieza
Una herramienta para conocer con detalle el tipo y la frecuencia 🗑️.
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#DatosAbiertos
Seguimos avanzando juntos hacia una gestión de datos más abierta, sólida y colaborativa🌿📊
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📢El 6 de febrero se celebrará la XI edición de @lexdatum.bsky.social sobre #DatosAbiertos y #Privacidad. Contaremos con ASEDIE, Cylstat y Dimetrical.
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Décima edición de los premios Pedro R. Muro-Medrano
A trabajos de fin de estudios en el ámbito del trabajo con #datosAbiertos o #datosGeográficos y las tecnologías que los explotan
En colaboración con @i3a.unizar.es
Información e inscripciones en
iaaa.es/2026/01/15/d...
Uno de los elementos clave de J-PLUS es la fotometría en 12 filtros para cada objeto
Los catálogos e imágenes de J-PLUS DR4 constituyen una base de datos para investigación astrofísica📊
🔭 Astronomía de grandes volúmenes de datos
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«Mapa de recursos de la ciudad de Madrid» 👉 bit.ly/4ft3Xsr
#DatosAbiertos
¿Puede la IA comerse Wikipedia justo al cumplir 25 años? #14deenero #felizmiercoles #Wikipedia #Wikimedia #InteligenciaArtificial #IA #Chatbots #CodigoAbierto #DatosAbiertos #Kaggle #Google #OpenSource #TechNews #Internet #Periodismo donporque.com/puede-la-ia-...
¡Atención, techies! 🚀 Mapa de Bloomberg Green (vía ADS-B Exchange) rastrea jets privados de multimillonarios (Elon Musk incluido). 💡 ¿Sorprendido por sus toneladas de CO2? Data abierta para debatir la huella ambiental de la élite. 🌍
#TechXCarbon #DatosAbiertos #Sostenibilidad
Manos de una persona tecleando en un portátil
Consulta de temáticas de la Ciudad a través de cuadros de mando interactivos... 👩💻
«Visualiza Madrid con #DatosAbiertos» 👉 bit.ly/3z0yta3
#Transparencia
Hoy en #FavoritosDeData les presentamos https://sociedad.info/uruguay Una plataforma de los amigos de https://abrimos.info con informacion de contratos públicos de 53 países, que sumó a Uruguay. Exploren la web, visualizaciones y los #DatosAbiertos que usan (especial para periodistas).
Teruel avanza hacia un territorio inteligente con la nueva Cartografía Estratégica del CIT: datos abiertos para planificar, emprender y mejorar la vida en el medio rural.
#TeruelInteligente #CartografíaEstratégica #DatosAbiertos #InnovaciónRural #CITTeruel
www.ondaaragonesa.com/articulo/ter...
El proyecto europeo #YODA, cuyo coordinador es nuestro profesor Álvaro Alonso, ganador en los Premios a la Reutilización de #DatosAbiertos del Ayuntamiento de #Madrid.
short.upm.es/l9p84
GBIF ofrece información de biodiversidad con datos abiertos GBIF integra millones de registros de biodiversidad y los hace accesibles para impulsar el conocimiento y apoyar la toma de decisiones ambientales Foto: Ochotona princeps. Autor: Jason Headley (https://spain.inaturalist.org/people/jasonheadley). Licencia: CC BY-NC 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)
Los datos de GBIF impulsan estudios sobre cambio climático y conservación Los datos abiertos de GBIF se combinan con variables ambientales para crear modelos que permiten evaluar los riesgos del cambio climático y las especies invasoras. Figura: Crecimiento a lo largo del tiempo de los datos de presencias de biodiversidad accesibles a través de GBIF y de los artículos revisados por pares que utilizan estos datos.
Por qué los datos abiertos de GBIF son esenciales para la investigación científica Miles de estudios usan GBIF para responder a preguntas sobre conservación, agricultura, salud y ecología. Figura: Gráfico "Sankey bump" que muestra el cambio de los principales temas de investigación de las publicaciones a lo largo del tiempo
GBIF transforma la ciencia con nuevas fuentes de datos abiertos de biodiversidad La expansión de GBIF incorpora eDNA y ecoacústica y amplía su cobertura taxonómica y metodológica. Figura: Resultados del modelo de temas estructurales a partir de 4.301 estudios que utilizaron datos mediados por GBIF publicados entre 2020 y 2024. La red de correlaciones de temas visualiza asociaciones cuantitativas entre ellos (nodos), donde los temas próximos y conectados por una línea gris tienen mayor probabilidad de aparecer juntos en un mismo estudio. El color de los nodos indica el cambio relativo en la prevalencia de cada tema a lo largo del tiempo, comparando la prevalencia en estudios anteriores (2016–2019) con la de los publicados recientemente (2020–2024). El tamaño de los nodos es proporcional a la proporción total de cada tema.
GBIF abre las puertas a la #biodiversidad global: más de 12.000 estudios en 180 países demuestran cómo los #datosabiertos impulsan la ciencia, la conservación y la sostenibilidad. Un artículo en PNAS (👉 doi.org/10.1073/pnas...) destaca el papel clave de @gbif.org en la investigación mundial 🐼🌵🐧🦠🧬
¿Cómo logró Mallorca borrar 4.400 pisos ilegales en Airbnb?
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