AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Benchmarking and Trends around In-Situ and Ex-Situ Sensors in Bioreactors

[Lien vers la fiche source] The datasets correspond to lists of retrieved papers from bibliographic databases presented in the paper Benchmarking and Trends around In-Situ and Ex-Situ Sensors in Bioreactors. This paper benchmarks bioreactor instrumentation and describes its relationship to critical biotic variables, exploring sensor technologies, control loops, and the integration of Industry 4.0 technologies, such as Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT). Out of 28,200 papers retrieved in the bibliographic search, the most relevant ones were extracted and classified, resulting in a working database of 89 articles from which 130 instruments were analysed and referenced. This benchmark highlights significant advancements in Bioindustry 4.0, particularly trends surrounding in-situ and ex-situ sensors. Six major trends were identified, including the adoption of Process Analytical Technology (PAT) nomenclature, the growing use of optical and integrative instruments for real-time data, the vital role of soft sensors in estimating unmeasured variables, and the integration of AI into bioprocess monitoring and control. While these developments point to a shift towards a more automated and adaptable biotechnology landscape, challenges such as data processing and scaling sensor technologies remain. In summary, this research provides a comprehensive perspective on the evolution of bioprocess instrumentation and emphasises the importance of emerging technologies in driving a faster, simpler, more sustainable, integrated, smarter, and more efficient bioindustry.
[OSM-FR] Arrêts de transport public (non maintenu)

Export OpenStreetMap des arrêts de transport public en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["public_transport"="platform"]; way(area.searchArea)["public_transport"="platform"]; relation(area.searchArea)["public_transport"="platform"]; ); out center body;
[OSM-FR] Stations de recharge de véhicules électriques (non maintenu)

Export OpenStreetMap des stations et borne de recharge de véhicules électriques en France. Pour plus d'informations, consulter le [wiki OpenStreetMap]. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="charging_station"]; way(area.searchArea)["amenity"="charging_station"]; relation(area.searchArea)["amenity"="charging_station"]; ); out center body;
[OSM-FR] Écoles de conduite (non maintenu)

Export OpenStreetMap des écoles de conduite en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="driving_school"]; way(area.searchArea)["amenity"="driving_school"]; relation(area.searchArea)["amenity"="driving_school"]; ); out center body;
[OSM-FR] Aires de covoiturage (non maintenu)

Export OpenStreetMap des aires de covoiturage en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="car_pooling"]; way(area.searchArea)["amenity"="car_pooling"]; relation(area.searchArea)["amenity"="car_pooling"]; node(area.searchArea)["amenity"="parking"]["carpool"="yes"]; way(area.searchArea)["amenity"="parking"]["carpool"="yes"]; relation(area.searchArea)["amenity"="parking"]["carpool"="yes"]; node(area.searchArea)["amenity"="parking"]["carpool"="designated"]; way(area.searchArea)["amenity"="parking"]["carpool"="designated"]; relation(area.searchArea)["amenity"="parking"]["carpool"="designated"]; node(area.searchArea)["amenity"="parking"]["park_ride"="hov"]; way(area.searchArea)["amenity"="parking"]["park_ride"="hov"]; relation(area.searchArea)["amenity"="parking"]["park_ride"="hov"]; node(area.searchArea)["amenity"="parking"]["hov"="yes"]; way(area.searchArea)["amenity"="parking"]["hov"="yes"]; relation(area.searchArea)["amenity"="parking"]["hov"="yes"]; node(area.searchArea)["amenity"="parking"]["hov"="designated"]; way(area.searchArea)["amenity"="parking"]["hov"="designated"]; relation(area.searchArea)["amenity"="parking"]["hov"="designated"]; ); out meta; >; out qt skel;
[OSM-FR] Stations d'autopartage (non maintenu)

Export OpenStreetMap des espaces de location de voiture en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="car_sharing"]; way(area.searchArea)["amenity"="car_sharing"]; relation(area.searchArea)["amenity"="car_sharing"]; ); out center body;
[OSM-FR] Location de voitures (non maintenu)

Export OpenStreetMap des espaces de location de voiture en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="car_rental"]; way(area.searchArea)["amenity"="car_rental"]; relation(area.searchArea)["amenity"="car_rental"]; ); out center body;
[OSM-FR] Stations de vélo en libre-service (non maintenu)

Export OpenStreetMap des stations de vélo en libre-service en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="bicycle_rental"]; way(area.searchArea)["amenity"="bicycle_rental"]; relation(area.searchArea)["amenity"="bicycle_rental"]; ); out center body;
[OSM-FR] Points de recyclage

Export OpenStreetMap des points de recyclage en France (déchetteries, conteneurs de tri, etc.). Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="recycling"]; way(area.searchArea)["amenity"="recycling"]; relation(area.searchArea)["amenity"="recycling"]; ); out center body;
[OSM-FR] Évolution dans le temps des restaurants végétariens à Paris

Évolution dans le temps des restaurants végétariens à Paris. Jeu de données constitué à partir d'un export des données "[attic]" (historiques) d'OpenStreetMap, année après année jusqu'à 2019. Requête overpass (une requête par année, donc la première ligne varie) : [date:"2012-10-01T00:00:00Z"]; area[name=Paris]->.bndArea; ( node(area.bndArea)[amenity=restaurant]["diet:vegetarian"~""]; way(area.bndArea)[amenity=restaurant]["diet:vegetarian"~""]; relation(area.bndArea)[amenity=restaurant]["diet:vegetarian"~""]; ); out center meta;
[OSM-FR] Évolution dans le temps des salles de sport à Paris

Évolution dans le temps des salles de sport à Paris. Jeu de données constitué à partir d'un export des données "[attic]" (historiques) d'OpenStreetMap, année après année jusqu'à 2019. Requête overpass (une requête par année, donc la première ligne varie) : [date:"2012-10-01T00:00:00Z"]; area[name=Paris]->.bndArea; ( node(area.bndArea)[leisure=sports_centre]; way(area.bndArea)[leisure=sports_centre]; relation(area.bndArea)[leisure=sports_centre]; ); out center meta;
[OSM-FR] Parkings à vélos

Export OpenStreetMap des parkings à vélo en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="bicycle_parking"]; way(area.searchArea)["amenity"="bicycle_parking"]; relation(area.searchArea)["amenity"="bicycle_parking"]; ); out center body;
[OSM-FR] Lieux de culte

Export OpenStreetMap des lieux de cultes en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="place_of_worship"]; way(area.searchArea)["amenity"="place_of_worship"]; relation(area.searchArea)["amenity"="place_of_worship"]; ); out center body;
[OSM-FR] Points d'eau publics (non maintenu)

Export OpenStreetMap des points d'eau publics en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="drinking_water"]; way(area.searchArea)["amenity"="drinking_water"]; relation(area.searchArea)["amenity"="drinking_water"]; ); out center body;
[OSM-FR] Bars

Export OpenStreetMap des bars en France. Requête overpass : area[name=France]->.searchArea; ( node(area.searchArea)["amenity"="bar"]; node(area.searchArea)["amenity"="pub"]; way(area.searchArea)["amenity"="bar"]; way(area.searchArea)["amenity"="pub"]; relation(area.searchArea)["amenity"="bar"]; relation(area.searchArea)["amenity"="pub"]; ); out center body;
CO2 Emissions by TES and GDP

This dataset contains the annual historical series of CO2 emissions by TES and GDP for the years 1971-2021 ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Note: The IEA Greenhouse gas emissions from energy product replaces the IEA CO2 emissions from fuel combustion product, with expanded content. Similarly, the Greenhuose gas emissions from energy highlights replaces the IEA CO2 emissions from fuel combustion highlights. This extract from the Greenhouse Gas Emissions from Energy 2022 database contains an extensive selection of GHG emissions data for over 190 countries and regions. Emissions data are based on the IEA World Energy Balances 2022 and on the 2006 IPCC Guidelines for Greenhouse Gas Inventories. ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
World Resource Institute Earth Trends - Water Withdrawal

This dataset contains World Resource Institute Earth Trends Water Withdrawal for the period 2020-2040. Data from World Resource Institute. Follow[ datasource.kapsarc.org] for timely data to advance energy economics research. WRI projected future country-level water stress for 2020, 2030, and 2040 under business-as-usual (BAU), optimistic, and pessimistic scenarios. Each tab lists country projected water stress scores for each scenario and year, weighted by overall water withdrawals. Scores weighted by individual sectors (agricultural, domestic, and industrial) are provided as well. These global projections are best suited to making comparisons among countries for the same year and among scenarios and decades for the same region. More detailed and localized data or scenarios can better estimate potential outcomes for specific regions and expose large sub-national variations that are subsumed under countrywide water-stress values. The country indicators face persistent limitations in attempting to simplify complex information, such as spatial and temporal variations, into a single number. They also do not account for the governance and investment structure of the water sector in different countries. It is important to note the inherent uncertainty in estimating any future conditions, particularly those associated with climate change, future population and economic trends, and water demand. Additionally, care should be taken when examining the change rates of a country’s projected stress levels between one year and another, because the risk-score thresholds are not linear. For more information on these limitations, see the technical note. Water Stress withdrawals / available flow Water stress measures total annual water withdrawals (municipal, industrial, and agricultural) expressed as a percentage of the total annual available blue water. Higher values indicate more competition among users. Score Value [0-1) Low (<10%) [1-2) Low to medium (10-20%) [2-3) Medium to high (20-40%) [3-4) High (40-80%) [4-5] Extremely high (>80%)
Suivi de l'ichtyofaune du Parc Marin de la Côte Bleue (PMCB) : indice poisson - comptage au temps

[Lien vers la fiche source] La démarche générale du Parc Marin de la Côte Bleue (PMCB) dans le projet initié en 2016 de site atelier « Comment vont les poissons ? » de l’Agence de l’Eau RMC vise à établir la définition d’un état des lieux des peuplements de poissons sur la Côte Bleue, en fonction des pressions anthropiques pouvant s’exercer sur ceux-ci, en particulier la pression de pêche (professionnelle et récréative –chasse, pêche à la ligne du bord et embarquée). Pour cela, la méthode de l’indice poisson (comptage au temps selon un protocole plus simple de présence/absence d’une liste d’espèces cibles en plongée) est utilisée. Cette méthode développée par le PMCB avec J.G. Harmelin (1999) est utilisée dans le PMCB depuis la fin des années 1990'. Le suivi de l'ichtyofaune avec la méthode de l’indice poisson a porté sur 11 stations dont 2 en réserve et 9 hors réserve. La première campagne a été réalisée du 29/09 au 16/11/2016. La seconde du 29/07 au 13/11/2020.
Particulate organic carbon measurements in the Congo Submarine Canyon

[Lien vers la fiche source] This data set is associated with the manuscript draft entitled "How is particulate organic carbon transported in the Congo-River-fed Submarine Canyon to the deep-sea"? accpeted for publication in the Journal EGU Biogeosciences on 18 August 2024. The dataset includes grain-size measurements, total organic carbon contents, carbon stable isotopes and radiocarbon ages on sediment samples collected in a sediment trap and multi-cores in the Congo Submarine Canyon at 2 km of water depth.
Composition, abundance and biomass of fish assemblages associated to Posidonia oceanica beds sampled by trawling in the north-western Mediterranean Sea

[Lien vers la fiche source] This dataset gathers the names of 86 species of fish as well as their trophic category, abundance and biomass per replicate, sampled by bottom trawling in Posidonia oceanica beds in three main geographic areas (Marseille, Port-Cros Island and Galeria in Corsica) of the Mediterranean French coast. Samples were collected by bottom trawling performed in seagrass meadows between 10 and 40 m depth at different seasons (summer-winter) and period (day-night) at several occasions between 1980 and 2013. This dataset is a witness of the structure, functioning and evolution of fish assemblages in north-western Mediterranean Posidonia oceanica beds.
Fiches incertitudes des modèles hydrologiques de surface du projet Explore2 : A Rhin

[Lien vers la fiche source] Ensemble de fiche descriptives des incertitudes du projet Explore2 aux points de simulation pour la région hydrologique A Rhin [Accompagnement de lecture des fiches Incertitudes] Le projet Explore2 a produit une quantité inédite de données hydrologiques. Ainsi, des ensembles de projections hydrologiques ont été élaborés sur près de 4000 points de simulation répartis en France hexagonale. Les fiches incertitudes visent à décrire les incertitudes de ces ensembles pour chacun des 3991 points de simulations hydrologiques (surface) obtenus avec la méthode de correction ADAMONT, pour trois indicateurs: QA, QJXA, et QMNA. Les valeurs numériques ne doivent pas être lues sur ces fiches, mais dans les fichiers de données brutes ou d’indicateurs pré-calculés mis à disposition, comme les fiches de synthèse, sur le portail « DRIAS les futurs de l’eau ». Ce document a pour objectif d’expliciter le contenu de ces fiches de synthèse des incertitudes.
Fiches incertitudes des modèles hydrologiques de surface du projet Explore2 : M Loire

[Lien vers la fiche source] Ensemble de fiche descriptives des incertitudes du projet Explore2 aux points de simulation pour la région hydrologique M Loire [Accompagnement de lecture des fiches Incertitudes] Le projet Explore2 a produit une quantité inédite de données hydrologiques. Ainsi, des ensembles de projections hydrologiques ont été élaborés sur près de 4000 points de simulation répartis en France hexagonale. Les fiches incertitudes visent à décrire les incertitudes de ces ensembles pour chacun des 3991 points de simulations hydrologiques (surface) obtenus avec la méthode de correction ADAMONT, pour trois indicateurs: QA, QJXA, et QMNA. Les valeurs numériques ne doivent pas être lues sur ces fiches, mais dans les fichiers de données brutes ou d’indicateurs pré-calculés mis à disposition, comme les fiches de synthèse, sur le portail « DRIAS les futurs de l’eau ». Ce document a pour objectif d’expliciter le contenu de ces fiches de synthèse des incertitudes.
Emission pathways

This dataset allows the user to explore economic and emissions scenarios to identify opportunities for delivering on countries’ sustainable development and climate goals. Choose from a comprehensive database of models from the IPCC, private sector and country-specific providers to see its assumptions and results. Models in this dataset include: International Energy Outlook, BP Energy Outlook, Global Change Assessment Model , National Reports submitted to the UN, Bangladesh 2050 Calculator, Global Multi-regional MARKAL, WRI_Test, CGE model, Energy Policy Simulator (India), Energy Policy Simulator (Mexico), Energy Policy Simulator (United States) , EnergyPATHWAYS, 2050 Pathways Calculator, Annual Energy Outlook 2017, Risky Business, California Pathways Model, MISO-Framework for Analysis of Climate-Energy-Technology Systems, Global Calculator, Model for Evaluating the Regional and Global Effects of GHG Reduction Policies with Endogenous Technology Learning.
Measurement of the transport properties of InGaN/GaN heterostructure analyzed using a two-layer model

[Lien vers la fiche source] This dataset includes transport measurements data of InGaN epilayer grown by MOCVD on a semiconducting GaN template substrate. This dataset was used in the article published in Materials Science in Semiconductor Processing (https://doi.org/10.1016/j.mssp.2022.106614). A two layer model was used to precisely extract the electrical properties of the InGaN epilayers, as developed in the article. The Python code used to plot and analyze the experimental data is included alongside with the data. Are also included the X-ray diffraction and photoluminescence data.
Briefwahlbezirkseinteilung - Wahlen 2024

Briefwahlbezirkseinteilung der Europawahl in Dortmund am 09.06.2024. Bundestagswahlkreise Jahr 2009: 143 Dortmund I 144 Dortmund II Bundestagswahlkreise ab 2013: 143 Dortmund I wurde zu 142 Dortmund I 144 Dortmund II wurde zu 143 Dortmund II Es hat sich nur die Nummerierung geändert. Die Grenzen sind identisch geblieben. Im Rahmen der Einteilung der Kommunalwahlbezirke 2014 wurde die Anzahl von 41 auf 40 reduziert. Der Kommunalwahlbezirk 4 wurde aufgelöst. Die Nummerierung der anderen Kommunalwahlbezirke wurde nicht verändert. Die Grenzen haben sich verändert. Stimmbezirke heißen bei Wahlen auf Bundesebene Wahlbezirk.
Fiches incertitudes des modèles hydrologiques de surface du projet Explore2 : Y Fleuves côtiers du Rhône-Méditérannée et Corse

[Lien vers la fiche source] Ensemble de fiche descriptives des incertitudes du projet Explore2 aux points de simulation pour la région hydrologique Y Fleuves côtiers du Rhône-Méditérannée et Corse [Accompagnement de lecture des fiches Incertitudes] Le projet Explore2 a produit une quantité inédite de données hydrologiques. Ainsi, des ensembles de projections hydrologiques ont été élaborés sur près de 4000 points de simulation répartis en France hexagonale. Les fiches incertitudes visent à décrire les incertitudes de ces ensembles pour chacun des 3991 points de simulations hydrologiques (surface) obtenus avec la méthode de correction ADAMONT, pour trois indicateurs: QA, QJXA, et QMNA. Les valeurs numériques ne doivent pas être lues sur ces fiches, mais dans les fichiers de données brutes ou d’indicateurs pré-calculés mis à disposition, comme les fiches de synthèse, sur le portail « DRIAS les futurs de l’eau ». Ce document a pour objectif d’expliciter le contenu de ces fiches de synthèse des incertitudes.
OECD better life index

The Better Life Index is an initiative created by the OECD to compare the well-being priorities of people around the world. It consists of 11 social indicators: “housing, income, jobs, community, education, environment, governance, health, life satisfaction, safety, work-life balance” that contribute to well-being in OECD countries. This initiative aims to involve citizens in the debate on measuring the well-being of societies, and to empower them to become more informed and engaged in the policy-making process that shapes all our lives. The 11 indicators in turn are composed of 20 sub-indicators through averaging and normalization. The visualization tool is available [here]. By selecting a set of weights to the sub-indicators, a user can rank countries according to their weighted sum.
Fiches incertitudes des modèles hydrologiques de surface du projet Explore2 : F et H Seine

[Lien vers la fiche source] Ensemble de fiche descriptives des incertitudes du projet Explore2 aux points de simulation pour la région hydrologique F et H Seine [Accompagnement de lecture des fiches Incertitudes] Le projet Explore2 a produit une quantité inédite de données hydrologiques. Ainsi, des ensembles de projections hydrologiques ont été élaborés sur près de 4000 points de simulation répartis en France hexagonale. Les fiches incertitudes visent à décrire les incertitudes de ces ensembles pour chacun des 3991 points de simulations hydrologiques (surface) obtenus avec la méthode de correction ADAMONT, pour trois indicateurs: QA, QJXA, et QMNA. Les valeurs numériques ne doivent pas être lues sur ces fiches, mais dans les fichiers de données brutes ou d’indicateurs pré-calculés mis à disposition, comme les fiches de synthèse, sur le portail « DRIAS les futurs de l’eau ». Ce document a pour objectif d’expliciter le contenu de ces fiches de synthèse des incertitudes.
Data set for "Asian knotweed’s impacts on soil chemistry and enzyme activities are context-dependent"

[Lien vers la fiche source] Data set for the study untitled "Asian knotweed’s impacts on soil chemistry and enzyme activities are context-dependent". Soil major and minor nutrients and enzyme activities were measured under Reynoutria spp. stands and under adjacent riparian plots. Measured variables are reported in this dataset and material and methods elements are described in the associated manuscript.
DISTAPRO Tool for creating consumption mixes in AGRIBALYSE®

[Lien vers la fiche source] Dans le cadre des travaux du GIS REVALIM et de la construction d'inventaires de cycle de vie pour AGRIBALYSE®, cet outil simplifié a pour objectif de permettre à un praticien ACV de calculer facilement le transport (distances parcourues et modes de transport) d'un ingrédient selon ses provenances et ainsi créer le mix de consommation (appelé "consumption mix" dans AGRIBALYSE®) de l’ingrédient.
ACYVIA

[Lien vers la fiche source] Le projet ACYVIA vise à construire une base de données d’Inventaires du Cycle de Vie pour les processus de transformation agro-alimentaire de différents secteurs d’activité (filière bovine, filière porcine, filière laitière, filière vinicole, meunerie, distillerie). La construction d’une telle base de données requiert de fixer un certain nombre de règles méthodologiques, afin d’assurer la pertinence scientifique des jeux de données produits, l’homogénéité des choix entre les secteurs concernés, ainsi que la cohérence entre ces jeux de données.
Rapport méthodologique pour les produits élaborés CTCPA AGRIBALYSE v3.1 : inventaires produits, procédés et données sur les pertes et le stockage

[Lien vers la fiche source] Ce document permet d’apporter les éléments méthodologiques, les périmètres d’application, les perspectives et la qualité des données de l’ensemble des inventaires fournis : - 10 Inventaires de Cycle de Vie complets de produits mis à jour - 1 nouveau produit sur l’ensemble des étapes du cycle de vie - 7 nouveaux inventaires de procédés de transformation des produits appertisés et surgelés pour certaines catégories de produits.