Medio Ambiente

Documentación comunitaria en las áreas de Alimentación Ecológica, Ciencia, Economía Circular, Energía, Energías Renovables, Salud Pública, Reciclaje, Sostenibilidad. Contiene también las últimas noticias, mediateca y boletines relacionados con la materia.


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EUreka

Opinion paper on EOSC FAIR data literacy

La alfabetización en materia de datos, basada en un conjunto de habilidades y competencias específicas, es un factor clave para llevar a cabo el cambio cultural necesario para la implantación de la ciencia abierta y la EOSC. Es necesario alinear y coordinar adecuadamente las políticas y prácticas en el ámbito del desarrollo de la alfabetización en datos para garantizar que se salvaguardan los principios de la investigación -máxima calidad, integridad, transparencia, verificabilidad y confianza- y que los objetos de investigación se comparten respetando las normas legales y éticas más estrictas. Crear un volumen crítico de datos y servicios de datos FAIR, compartirlos y garantizar un (re)uso competente de los datos requiere una serie de conocimientos, habilidades y competencias específicos. Éstas pueden enseñarse en contextos formales, informales y no formales, y fomentarse mediante incentivos adecuados.

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Labour market and wage developments in Europe

Revisión anual 2022

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EOSC, the transverse European data space for science, research and innovation. Statement

El grupo de expertos del Comité Directivo de la EOSC (EOSC-SB) ha iniciado en 2022 una reflexión sobre los principales conceptos y prácticas disruptivos relacionados con la construcción y el futuro funcionamiento de la Nube Europea de Ciencia Abierta (EOSC). La ambición de EOSC es proporcionar a los investigadores, innovadores, empresas y ciudadanos europeos un espacio de datos federado y abierto, transfronterizo y multidisciplinar (o procomún de datos) donde puedan publicar, encontrar y reutilizar datos, herramientas y servicios con fines de investigación, innovación y educación. EOSC no es una única organización monolítica o proveedor de recursos. Por el contrario, se desarrolla como una federación (sistema de sistemas) con la participación de muchas organizaciones independientes y proveedores de recursos que aplican los principios FAIR y adoptan reglas y normas de calidad claras. Como tal, la EOSC garantizará la independencia y autonomía de los proveedores de recursos participantes.

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Data collection on female genital mutilation in the EU

La mutilación genital femenina (MGF) es una forma grave de violencia de género que viola los derechos humanos de mujeres y niñas. Esta práctica conlleva «todos los procedimientos que implican la extirpación parcial o total de los genitales femeninos externos, u otras lesiones de los órganos genitales femeninos por razones no médicas».

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Cyber violence against women and girls key terms and concepts. Key terms and concepts

Las plataformas digitales han sido a menudo celebradas por permitir la igualdad de oportunidades para la autoexpresión pública, independientemente de la identidad y el estatus de cada uno. Sin embargo, no todo el mundo es bienvenido en el ciberespacio. El ámbito digital se ha convertido en caldo de cultivo para una serie de discursos y creencias excluyentes y violentos, expresados y difundidos en un contexto de anonimato e impunidad. Tanto las mujeres como los hombres pueden ser víctimas de la ciberviolencia. Sin embargo, las pruebas demuestran que las mujeres y las niñas están muy expuestas a ella. No sólo tienen más probabilidades de ser blanco de la ciberviolencia, sino que pueden sufrir graves consecuencias, con daños y sufrimientos físicos, sexuales, psicológicos o económicos.

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SOCRATES manual. Software manual for social multi-criteria evaluation, version November 2022

SOCRATES (SOcial multi-CRiteria AssessmenT of European policieS) es una herramienta informática diseñada explícitamente para problemas de evaluación de impacto. Tres componentes principales constituyen el núcleo de SOCRATES: multicriterios, equidad y análisis de sensibilidad. La matriz de impacto puede incluir medidas cuantitativas (incluida también la incertidumbre estocástica y/o difusa) y cualitativas (ordinales y/o lingüísticas) del rendimiento de una alternativa con respecto a un criterio de evaluación. Proporciona una clasificación de las alternativas según el conjunto de criterios de evaluación utilizando una regla de agregación matemática no compensatoria.

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