Metrics
82,566 Downloads
Contact Share
Dataverse UA is a national research data repository designed to support open science and implement the FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) in Ukraine. Its mission is to ensure long-term preservation, publication, and reuse of research outputs in standardized formats. The platform enables researchers, educators, graduate students, and institutions to store datasets, metadata, supporting documents, and code — all with persistent identifiers (DOIs), Creative Commons licenses, and ORCID integration. Dataverse UA supports both Ukrainian and English, allows the creation of thematic collections by discipline or institution, and complies with the standards of the National Academy of Sciences of Ukraine and international best practices. It is a tool for enhancing transparency, reliability, and reproducibility in research, while connecting Ukrainian science to global open data ecosystems.
Featured Dataverses

In order to use this feature you must have at least one published dataverse.

Publish Dataverse

Are you sure you want to publish your dataverse? Once you do so it must remain published.

Publish Dataverse

This dataverse cannot be published because the dataverse it is in has not been published.

Delete Dataverse

Are you sure you want to delete your dataverse? You cannot undelete this dataverse.

Advanced Search

21 to 30 of 1,556 Results
NPs-CZMgTS-x=0.3.txt
Oct 21, 2026 - Raman spectral data of Cu₂Zn₁₋ₓMgₓSnS₄ nanoparticle powders
Plain Text - 12.1 KB - MD5: ac8f229ec25cfb1d47ed63936ec42581
Raman spectral data of Cu₂Zn₀.₇Mg₀.₃SnS₄ nanoparticle powders presented as Raman spectra in the Raman shift range of 100–900 cm⁻¹. The first column corresponds to the Raman shift (cm⁻¹), and the second column contains the Raman intensity values in arbitrary units (a.u.).
NPs-CZMgTS-x=0.4.txt
Oct 21, 2026 - Raman spectral data of Cu₂Zn₁₋ₓMgₓSnS₄ nanoparticle powders
Plain Text - 12.1 KB - MD5: 87a244496194248816feda9a3710b7db
Raman spectral data of Cu₂Zn₀.₆Mg₀.₄SnS₄ nanoparticle powders presented as Raman spectra in the Raman shift range of 100–900 cm⁻¹. The first column corresponds to the Raman shift (cm⁻¹), and the second column contains the Raman intensity values in arbitrary units (a.u.).
NPs-CZMgTS-x=0.5.txt
Oct 21, 2026 - Raman spectral data of Cu₂Zn₁₋ₓMgₓSnS₄ nanoparticle powders
Plain Text - 12.1 KB - MD5: 9b1c7d6023d820e06a5f8e031953f41c
Raman spectral data of Cu₂Zn₀.₅Mg₀.₅SnS₄ nanoparticle powders presented as Raman spectra in the Raman shift range of 100–900 cm⁻¹. The first column corresponds to the Raman shift (cm⁻¹), and the second column contains the Raman intensity values in arbitrary units (a.u.).
NPs-CZMgTS-x=0.6.txt
Oct 21, 2026 - Raman spectral data of Cu₂Zn₁₋ₓMgₓSnS₄ nanoparticle powders
Plain Text - 12.1 KB - MD5: 7ad944e575040c7b4b9999f5c3ddc18f
Raman spectral data of Cu₂Zn₀.₄Mg₀.₆SnS₄ nanoparticle powders presented as Raman spectra in the Raman shift range of 100–900 cm⁻¹. The first column corresponds to the Raman shift (cm⁻¹), and the second column contains the Raman intensity values in arbitrary units (a.u.).
ReadMe_SumDU_Grant №0124U000541.txt
Oct 21, 2026 - Raman spectral data of Cu₂Zn₁₋ₓMgₓSnS₄ nanoparticle powders
Plain Text - 6.8 KB - MD5: d003ffbf6c2ef0d163e4ba7f4bc0bdbe
Ключові критерії відбору та впровадження цифрових технологій для запобігання фінансовій злочинності
Oct 19, 2026 - Sumy State University
Аріна Романівна, Голоха; Бойко Антон Олександрович; Єфіменко Аліна Юріївна; Литвиненко В'ячеслав Олексійович; Литвиненко Євгенія Віталіївна; Малетова Ольга Сергіївна; Миргород Валерія Валеріївна; Семеног Андрій Юрійович, 2026, "Ключові критерії відбору та впровадження цифрових технологій для запобігання фінансовій злочинності", https://doi.org/10.48788/DVUA/AC3FOB, DataverseUA, V1, UNF:6:SdNVJyDqgXspaw5r32SFPg== [fileUNF]
Набір містить систематизовані ключові критерії відбору та впровадження цифрових технологій у сфері запобігання фінансовій злочинності: безпека, вартість, масштабованість, адаптивність, а також пояснюваність (прозорість алгоритмів) і відповідність регуляторним вимогам. Для кожного...
FAIR_Semenog.tab
Oct 19, 2026 - Ключові критерії відбору та впровадження цифрових технологій для запобігання фінансовій злочинності
Tabular Data - 1.8 KB - 4 Variables, 10 Observations - UNF:6:zDlhqg0fr6K8h1ifQivAig==
Види фінзлочинів.tab
Oct 19, 2026 - Ключові критерії відбору та впровадження цифрових технологій для запобігання фінансовій злочинності
Tabular Data - 2.0 KB - 4 Variables, 10 Observations - UNF:6:49CNJxCwfDyKPWx5WOWSDA==
Критерії відбору.tab
Oct 19, 2026 - Ключові критерії відбору та впровадження цифрових технологій для запобігання фінансовій злочинності
Tabular Data - 1.8 KB - 4 Variables, 10 Observations - UNF:6:zDlhqg0fr6K8h1ifQivAig==
Технології.tab
Oct 19, 2026 - Ключові критерії відбору та впровадження цифрових технологій для запобігання фінансовій злочинності
Tabular Data - 2.1 KB - 4 Variables, 10 Observations - UNF:6:6LFbPhxm0nxrZESCbH4sHg==
Add Data

Sign up or log in to create a dataverse or add a dataset.

Sign Up Log In
Share Dataverse

Share this dataverse on your favorite social media networks.

Link Dataverse
Reset Modifications

Are you sure you want to reset the selected metadata fields? If you do this, any customizations (hidden, required, optional) you have done will no longer appear.