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scaleLLMflow: General LLM Workflows for Scientific Scales [Software]
(2026-08-18) Mena Raposo, José; Psicología Experimental; Mena Raposo, José; HUM649: Innovaciones Metodológicas en Evaluación de Programas
scaleLLMflow is an R package for applying prompt-defined scientific assessment scales to collections of PDF, TXT, and Markdown documents with large language models. It provides reusable workflows for document extraction, prompt resolution, provider and model selection, API calls, retries, structured-response validation, item-level scoring, audit logging, and dataset-level reporting. The package includes a registry for scale prompts and metadata, supports Gemini, OpenAI, and Claude/Anthropic providers, and records prompt, model, runtime, and file hashes to support reproducibility and traceability. It is designed to help researchers automate structured evidence extraction and scale-based assessment while preserving the intermediate evidence and audit information needed for human review.
ImitationLearning-NeuroadaptiveControl [Software]
(2026-07-27) Becerra Mora, Yeyson Alejandro; Acosta Rodríguez, José Ángel; Ingeniería de Sistemas y Automática; Becerra Mora, Yeyson Alejandro; Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU). España; Agencia Estatal de Investigación. España; European Commission (EC); TEP995: Multi-Robot and Control Systems
El proyecto busca garantizar el desempeño de un buque en un entorno perturbado (oleaje, vientos, etc) para la realización de tareas repetitivas empleando como referencia trayectorias aprendidas de un humano experto. Se emplea control neuroadaptativo para lidiar con las incertidumbres del modelo y del entorno, y el aprendizaje por imitación para replicar las trayectorias realizadas por el sistema previamente.
AfectoPrime: Aplicación para la administración y análisis exploratorio de tareas de priming evaluativo [Software]
(2026-06-19) Sánchez Franco, Manuel Jesús; Administración de Empresas y Marketing; SEJ494: E-Business: Empresa, Administración y Ciudadano
AfectoPrime v26.3 es una aplicación web autocontenida para la implementación de tareas de priming afectivo con clasificación evaluativa de palabras. Su finalidad es estimar si la exposición breve a dos o tres imágenes prime facilita diferencialmente la clasificación de palabras positivas o negativas mediante tiempos de reacción (RT). El paradigma implementado se apoya en una tradición consolidada de investigación sobre activación automática de actitudes, entre otros, Fazio, Sanbonmatsu, Powell y Kardes (1986), Murphy y Zajonc (1993), Klauer y Musch (2003), Spruyt, Hermans, De Houwer, Vandromme y Eelen (2007) La herramienta traslada esa lógica al contexto docente, demostrativo y exploratorio mediante una implementación HTML/CSS/JavaScript sin dependencias de servidor ni recursos externos. Las imágenes prime no se incluyen en el paquete y deben ser subidas por la persona investigadora desde el módulo de configuración. La aplicación permite comparar dos o tres estímulos prime en diseño intra-participante, incorpora una condición de línea base sin imagen, calcula el índice Δ = RT negativas - RT positivas y el Δ neto que descuenta la asimetría de línea base, y ofrece exportación de datos en formato CSV para revisión descriptiva o análisis exploratorio posterior en R, SPSS o jamovi. Es especialmente adecuada para demostraciones docentes, pruebas piloto y valoración exploratoria del paradigma de priming afectivo en comportamiento del consumidor. Alcance previsto y limitaciones: AfectoPrime v26.3 debe entenderse como un software de prueba, demostración y exploración didáctica del paradigma de priming afectivo. No constituye una herramienta psicométrica validada ni un instrumento certificado para investigación experimental concluyente. Por tanto, no debe emplearse como base única para investigaciones científicas, diagnósticos, decisiones profesionales o publicaciones académicas que requieran control experimental riguroso, validación externa, revisión de precisión temporal, aprobación ética y análisis estadístico formal. Cualquier uso académico debe limitarse a fines docentes, demostrativos o exploratorios. El autor no asume ninguna responsabilidad derivada del uso de la aplicación fuera del alcance previsto ni de las decisiones adoptadas a partir de sus resultados.
Software for DFT-based machine learning and SHAP analysis of MM'X alloys
(2026) Cui, Zhe; Romero-Muñiz, Carlos; Law, Jia Yan; Franco García, Victorino; Física de la Materia Condensada; Cui, Zhe; Franco García, Victorino; Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU). España; European Union (UE); Agencia Estatal de Investigación. España
This software contains the source code for the machine-learning and SHAP workflow used to predict and interpret structural, magnetic, and energetic properties of MM'X alloys from high-throughput DFT data. The code includes scripts for Magpie descriptor generation, feature selection, SHAP-assisted feature refinement, XGBoost model training, Pareto-based parameter selection, and final SHAP analysis. The raw DFT dataset is not included in this software archive and is deposited separately.
Stroop Cognitive Test (SCOT)
(2026-03-24) Mena Raposo, José; Viñuela Díaz, Raquel; Psicología Experimental; Mena Raposo, José; Viñuela Díaz, Raquel; HUM649: Innovaciones Metodológicas en Evaluación de Programas
Stroop Cognitive Test (SCOT): "The Stroop Cognitive Online Test (SCOT) is a web-based software tool developed in JavaScript using the open-source jsPsych 7.3.0 library. It is designed to conduct cognitive interference experiments using verbal and spatial stimuli to evaluate inhibitory control and selective attention in experimental research and personnel selection processes. The battery consists of two independent tasks: Stroop Colores (Classic verbal interference) and Version Espacial (Spatial interference/Simon effect). The software implements a controlled experimental flow: initial language selection, participant identification, mandatory fullscreen mode, and a practice phase with immediate feedback. Following the practice, participants complete three experimental phases (1, 2, and 3) with intermediate instructions. The system records real-time responses and automatically computes hits, errors, and precise reaction times (RT). As a core feature, the software calculates the total average reaction time (RT_Promedio_Total_ms) and provides a granular breakdown of RTs by experimental blocks (trials 1-26 and 27-52 for each phase) to allow for advanced performance analysis. Upon completion, the software generates and downloads a CSV file containing global and phase-specific performance metrics, total execution time, and three calculated interference indices (Interferencia 1, 2, and 3)."
RULES for activity calculations and radiometric dating estimations
(2026-03-11) Martínez Rojas, Manuel; Física Aplicada II; Martínez Rojas, Manuel; Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU). España; Agencia Estatal de Investigación. España; RNM138: Física Nuclear Aplicada
Calculation of activities and radiometric dating through radioactive series may lead to long or non-explicit mathematical expressions. Thus, dedicated software is required. RULES (RaPCUBES, URADS and LEADS Encompassed Software) is a new computer application dedicated to calculating activities and populations for radionuclides that belong to the four radioactive series (238U, 235U, 232Th and 237Np) and performing dating estimations using methods based on disequilibria between isotopes within the 238U family. RULES contains three different tools. RaPCUBES: Radioactivity and Population Calculator Using Bateman Equations’ Solutions. URADS: Uranium Routines Application for Dating Samples through R or 234U/238U and T or 230Th/234U methods. LEADS: Lead Employed Approaches for Dating Sediments through 210Pb simplest physical models, i.e., CA (Constant Activity), CS (Constant Sedimentation), CF (Constant Flux) and CFCS (Constant Flux Constant Sedimentation). RULES has been programmed in the environment of MATLAB’s AppDesigner (v. 2021b), with a database built in Microsoft Excel. It is available as completely free software via e-mail request, as only the 9.11 version of MATLAB’s Runtime is required. This does not need MATLAB’s license to operate and makes the installation process straightforward through a unique link. Also, as a desktop application, RULES is able to work offline. RULES’s main purpose is to provide simple-to-use software that encompasses three different tools of interest with intuitive user interfaces, so no programming knowledge is required to use the application. Also, novel revised propagation of uncertainties is implemented at all levels of the calculation processes. Furthermore, it has been demonstrated that RULES performs satisfactorily when used in actual high-quality research works. Found discrepancies in results between RULES and some widespread similar software do not exceed 4 % and the implemented propagation of uncertainties seems more conservative than the other tools’ ones. Finally, thanks to its simplicity and results visualization possibilities, RULES stands out as a useful educational instrument to study radioactive series, secular and transient equilibrium and some radiometric dating strategies.
AISAD
(2026-02-20) Liñán Cembrano, Gustavo; Rosa Utrera, José Manuel de la; Electrónica y Electromagnetismo; Rosa Utrera, José Manuel de la; Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública (España); European Commission (EC); Ministerio de Ciencia e Innovación (MICIN). España; Agencia Estatal de Investigación. España
AISAD (Artificial Intelligence-assisted Synthesis toolbox for Analog/Digital interfaces) is a MATLAB-based software toolkit enhanced with artificial neural networks for the design of Sigma-Delta Modulators (SDMs). It supports designers in finding suitable architectures and parameters that meet given performance specifications. AISAD integrates a Graphical User Interface (GUI) and allows inverse regression and classification-based synthesis, enabling both novice and expert users to perform design space exploration and validation through simulation. It includes support for behavioral validation via SIMSIDES. Noteworthy features include automated model training pipelines, inverse prediction (from specs to design parameters), and behavioral validation of results.
BlueCarbon R package: Estimation of Organic Carbon Stocks and Sequestration Rates From Soil Core Data
(2025-11-04) Piñeiro Juncal, Nerea; Astigarraga, Julen; Costa, Valentina; Martins, Márcio; Rodríguez Sánchez, Francisco; Biología Vegetal y Ecología; European Union (UE); Junta de Andalucía; Fundação para a Ciência e a Tecnologia. Portugal
BlueCarbon facilitates the estimation of organic carbon stocks and sequestration rates from soil and sediment cores in depositional environments. It includes seven main functions to (1) estimate core compaction, (2) correct core compaction, (3) estimate sample thickness, (4) estimate organic carbon content from organic matter content, (5) estimate organic carbon stocks and (6) sequestration rates, and (7) visualize the error in stock extrapolation.
Plataforma web para el análisis de distribuciones multivariantes de exposición publicitaria basada en el modelo CANEX
(2026-02-03) Sánchez Franco, Manuel Jesús; Administración de Empresas y Marketing; Sánchez Franco, Manuel Jesús; SEJ494: E-Business: Empresa, Administración y Ciudadano
El software presenta una implementación computacional en entorno web del modelo CANEX, desarrollado originalmente por Peter J. Danaher (1991) para el análisis de la exposición a medios en campañas que combinan varios soportes. El modelo fue propuesto en el contexto de la investigación en planificación de medios como una extensión de la denominada ley de duplicación de audiencia, con el objetivo de mejorar la estimación del alcance y la frecuencia de exposición cuando los medios presentan dependencia estadística. A partir de ese planteamiento teórico, el presente trabajo traslada el modelo CANEX a una aplicación web funcional, que permite su uso automatizado y reproducible mediante una interfaz accesible. La herramienta facilita el análisis de solapamientos de audiencia entre medios y ofrece estimaciones de la exposición publicitaria condicionada a la duplicación observada, particularmente útil en pautas pequeñas y medianas. De este modo, el proyecto operacionaliza un modelo clásico de la literatura académica en un entorno digital accesible, manteniendo intactos sus fundamentos conceptuales y su estructura de datos de entrada basada en audiencias brutas y duplicaciones entre pares de soportes.
Sistema web para la estimación del alcance acumulado en planificación de medios (modelo de Metheringham)
(2026-02-03) Sánchez Franco, Manuel Jesús; Administración de Empresas y Marketing; Sánchez Franco, Manuel Jesús; SEJ494: E-Business: Empresa, Administración y Ciudadano
El software presenta una implementación computacional en entorno web del modelo de Metheringham, un modelo clásico de planificación de medios propuesto originalmente por Richard A. Metheringham (1964) para la estimación del alcance acumulado en campañas de medios impresos. El modelo describe cómo el número de personas alcanzadas por una campaña aumenta con cada nueva inserción, teniendo en cuenta que el crecimiento del alcance es progresivamente menor a medida que se repiten las exposiciones, de acuerdo con patrones de duplicación empírica entre medios, cuya estructura matemática es equivalente al modelo Beta-Binomial según demostraron Greene y Stock (1967). A partir de este planteamiento teórico, el presente proyecto traslada el modelo a una aplicación web funcional, permitiendo su uso automatizado y reproducible. La herramienta facilita el cálculo del alcance acumulado de forma sencilla y transparente, operacionalizando un modelo fundamental de la literatura académica en un entorno digital accesible, manteniendo intactos sus supuestos y limitaciones originales, entre ellos, la consideración de homogeneidad en la audiencia y la independencia entre inserciones publicitarias.
Desarrollo web para la implementación computacional del modelo Beta-Binomial en planificación de medios
(2026-02-03) Sánchez Franco, Manuel Jesús; Administración de Empresas y Marketing; Sánchez Franco, Manuel Jesús; SEJ494: E-Business: Empresa, Administración y Ciudadano
El software presenta una implementación computacional en entorno web del modelo Beta-Binomial, ampliamente utilizado en planificación de medios para la estimación del alcance y la frecuencia de exposición publicitaria. El modelo se apoya en una larga tradición de investigación orientada a describir cómo se distribuyen los contactos publicitarios en campañas, especialmente en medios impresos y planes de tamaño reducido. Los fundamentos conceptuales del enfoque probabilístico de alcance y frecuencia se remontan a los trabajos clásicos de Metheringham (1964) y Greene y Stock (1967), que establecieron las bases para la medición del alcance acumulado y la relación entre alcance y frecuencia en campañas de medios. Posteriormente, estudios comparativos como el de Leckenby y Kishi (1982) evaluaron el rendimiento de distintos modelos de distribución de exposiciones, destacando el buen comportamiento del modelo Beta-Binomial frente a alternativas más simples. A partir de este marco teórico consolidado, el presente proyecto traslada el modelo Beta-Binomial a una aplicación web funcional, permitiendo su uso automatizado y reproducible. La herramienta facilita la estimación práctica del alcance y la frecuencia a partir de datos agregados, contribuyendo a operacionalizar modelos clásicos de la literatura académica en un entorno digital accesible.
Dataset of Diagnosis by SAM Linked to Machine Vision Systems in Olive Pitting Machines
(2026-01-30) Villanueva Gandul, Luis; Madueño Luna, Antonio; Madueño Luna, José Miguel; López Gordillo, Miguel Calixto; González Ortega, Manuel Jesús; Ingeniería Aeroespacial y Mecánica de Fluidos; Ingeniería Gráfica; Madueño Luna, Antonio; López Gordillo, Miguel Calixto; Madueño Luna, Antonio; AGR280: Ingeniería Rural; AGR268: Naturación Urbana e Ingeniería de Biosistemas
Se estudia la segmentación y reconocimiento de imágenes con SAM (la IA de Meta) para la identificación de posición y tamaño de aceitunas en canjilones de las máquinas deshuesadoras, en comparación con la detección con visión artificial estándar.
Scripts MATLAB para segmentación HSV y análisis morfológico en máquinas deshuesadoras (DRR) y dataset de imágenes de aceitunas Gordal
(idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla, 2026-01-29) Villanueva Gandul, Luis; Madueño Luna, Antonio; Madueño Luna, José Miguel; López Gordillo, Miguel Calixto; González Ortega, Manuel Jesús; Ingeniería Gráfica; Ingeniería Aeroespacial y Mecánica de Fluidos; Villanueva Gandul, Luis; Madueño Luna, Antonio; AGR280: Ingeniería Rural; AGR268: Naturación Urbana e Ingeniería de Biosistemas
Conjunto de datos asociado a un sistema de visión por computador instalado en una máquina industrial de deshuesado de aceitunas (DRR). Incluye 1628 imágenes RGB (320×240 px) de aceitunas Gordal negras oxidativas capturadas inmediatamente antes del deshuesado, y sus 1628 imágenes procesadas mediante segmentación en espacio HSV y operaciones morfológicas (máscara y eje mayor superpuestos). Se incluyen los scripts de MATLAB (R2022b) utilizados para la binarización/ajuste de umbrales y el procesado por lotes, así como el fichero de configuración con los umbrales HSV y radios de los elementos estructurantes. El conjunto permite reproducir el cálculo del área proyectada (px) y la orientación del eje mayor para el diagnóstico del error de orientación tipo “barco”.
Auditory Target Detection Task (ATDT)
(2026-01-22) Mena Raposo, José; Psicología Experimental; Mena Raposo, José; HUM649: Innovaciones Metodológicas en Evaluación de Programas
Auditory Target Detection Task (ATDT) is a software tool developed in Python using the open source PsychoPy® library for conducting sustained attention experiments with continuous auditory stimuli. Participants listen to an audio file and are instructed to respond whenever a predefined target event occurs (e.g., a specific word). The software records responses, computes hits, reaction times, false positives, and false negatives, and exports results as CSV files compatible with common statistical software. Version 1.0 has been tested with PsychoPy Standalone 2023.2.3 and is designed as a reusable tool for experimental research in psychology and cognitive neuroscience.
NeurobiologyCentilesPsychosis
(2025-12-19) García-San-Martín, Natalia; Romero García, Rafael; Fisiología Médica y Biofísica; García-San-Martín, Natalia; Ministerio de Ciencia e Innovación (MICIN). España; Agencia Estatal de Investigación. España
This repository contains code and data created in support of the project García-San-Martín, N.; Bethlehem, R. AI; Mihalik, A. et al. "Molecular and micro-architectural mapping of gray matter alterations in psychosis" Mol. Psychiatry (2024). All code was written in Matlab and R. Folders, files, and first steps are described below.
NeurobiologyMINDPsychosis
(2025-12-19) García-San-Martín, Natalia; Fisiología Médica y Biofísica; García-San-Martín, Natalia; Agencia Estatal de Investigación. España; Junta de Andalucía; Instituto de Salud Carlos III (ISCIII)
This repository contains code and data created in support of the project García-San-Martín, N.; Bethlehem, R. AI; Segura, P. et al. "Reduced brain structural similarity links to maturation and clinical outcomes in schizophrenia" Nat Commun (2025). All code was written in Matlab, R, and Python. The code used to compute MIND networks (MIND_networks_PAFIP folder in 'Data') is available at https://github.com/isebenius/MIND. The code used for the PCA-CCA analyses (PCA-CCA folder) is available at https://github.com/RafaelRomeroGarcia/cca_pls_toolkit.

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