AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Peshmelba v2.0 code for global sensitivity analysis

[Lien vers la fiche source] PESHMELBA Simulation code for "the paper How to perform global sensitivity analysis of a catchment-scale, distributed pesticide transfer model ? Application to the PESHMELBA model.", Emilie Rouzies, Claire Lauvernet, Bruno Sudret, and Arthur Vidard. DOI:10.5194/gmd-2021-425
Communes dont les registres d’état civil de 1893 à 1923 prêtés par les communes sont en ligne sur le site internet des Archives départementales

Dans le cadre de la politique de numérisation de l’état civil ancien des communes des Hautes-Pyrénées, les Archives départementales ont emprunté aux communes les registres d’état civil de 1893 à 1925 environ, encore conservés en mairie. 13 zones de collecte ont été définis correspondant aux anciens cantons du département. Ce jeu de données permet de suivre la couverture échelonnée de la mise en ligne en fonction de ce découpage.
CowNflow: A dataset on nitrogen flows and balances in dairy cows fed maize forage or herbage-based diets

[Lien vers la fiche source] Diet and animal characteristics have a significant impact on the nitrogen (N)-use efficiency by dairy cows. A dataset was built that compiles 28 N-balance experiments with Holstein dairy cows from 1983-2019, corresponding to 414 individual N flows, on a wide range of diets and animal characteristics. This dataset is composed of six Microsoft® files that correspond to six levels of information. The main file, “CowNflow_6_Cows_measurements” reports individual weekly measurements of dry matter intake, daily faeces and urine excretion, milk production and composition, cows characteristics, and chemical composition of diets, faeces, urine and milk. These raw data were used to calculate the N-balance, N-use efficiency and nutrients' in vivo total-tract digestibility. The experiments, conducted under standardised conditions, had multiples aims and offered a wide range of diets, including maize forage or herbage-based diet. The other five Excel files provide supplementary information at larger scales and describe experiment characteristics, experimental treatments, offered feeds along with their chemical composition, ingredients composition of compound feeds and cow characteristics.
SCDL - Commission Permanente - délibérations - 2022

Socle Commun des Données Locales (SCDL) Données délibérations Commission Permanente - année 2022 URL du schéma [https://git.opendatafrance.net/scdl/deliberations/raw/v2.1.3/schema.json] Schéma Spécification du modèle de données relatif aux délibérations d'une collectivité Contexte Au-delà des obligations légales de transmission au contrôle de légalité et de publicité des actes des autorités locales définies dans le Code Général des Collectivités Territoriales, la mise à disposition en open data des données relatives aux délibérations adoptées par une collectivité locale doit permettre d'améliorer la transparence des décisions publiques prises par les différentes instances habilitées quelque soit l'échelon territorial considéré. Parmi les nombreux actes administratifs qui matérialisent les décisions des autorités locales, les délibérations sont très souvent adoptées à l'issue d'un vote en assemblée. La répartition des suffrages permet de mesurer le niveau d'adhésion des représentants élus à la décision concernée.
SLA - Subventions allouées par Saint-Louis Agglomération en 2021

Ensemble des subventions allouées par Saint-Louis Agglomération en 2021, le type, le montant et le bénéficiaire y sont mentionnés. Personnes référentes des données : Marion Perez - Service Open Data - 03.89.70.46.67 Delphine Mendes - Service finances/comptabilité - 03.89.70.93.26
Engagements financiers au titre de la rénovation urbaine (archive)

Engagements financiers cumulés du Département par quartier faisant l'objet d'un projet de rénovation urbaine Le jeu de données présente les engagements financiers du Département depuis 2011 par quartier faisant l’objet d’un projet de rénovation urbaine. Les quartiers concernés relèvent de la géographie prioritaire du Département au titre de « Pacte Hauts-de-Seine » (ou Pacte 92), de l’ANRU 1, ou des sites isolées de rénovation urbaine. L’ANRU 1 désigne l’intervention de l’Etat en matière de rénovation urbaine. Il précise pour chaque quartier, la commune concernée, l’année d’entrée en vigueur de la convention Département-Commune, le montant global du projet de rénovation urbaine, le montant du soutien financier du Département, et le montant cumulé de l’aide effectivement versée depuis le démarrage du programme. Ces informations ne concernent pas les quartiers soutenus dans le cadre du nouveau dispositif « Quartier d’avenir Hauts-de-Seine » approuvé par le Conseil départemental le 2 avril 2021. De ce fait, ce jeu de données n'est plus alimenté, il est remplacé par celui relatif aux engagements financiers au titre des quartiers d'avenir (voir lien ci-dessous). Lexique ANRU Agence Nationale de Rénovation Urbaine Pacte 92 Dispositif départemental créé dans les années 1990 visant à réduire les inégalités urbaines et sociales sur le territoire des Hauts-de-Seine Site isolé Quartier en rénovation urbaine ne faisant pas partie de la géographie prioritaire de l'Etat ANRU ni de celle du Département dans le cadre du Pacte 92 Liens connexes opendata.hauts-de-seine.fr [Engagements financiers au titre des quartiers d'avenir] (A partir de 2022) Anru.fr [Agence Nationale pour la Rénovation Urbaine] Plateforme Open data du Département des Hauts-de-Seine [Subventions et participations au titre de la rénovation urbaine]
canopee_stocks

Le jeu de données présente l'état des stocks d'arbres en fonction du nombre de commandes validées pour chaque événement de distribution. Pour toute information complémentaire, consultez le site [https://canopee.liege.be/] Les informations sont régulièrement vérifiées par nos services sur le terrain. Cependant, il est possible qu'un décalage existe entre le moment de collecte des données, de leurs modifications et la publication de mise à jour de la base de données sur la plateforme. Vous avez une question ou une remarque à formuler sur ce jeu de données ? [Contactez-nous].
Fichier consolidé des Bornes de Recharge pour Véhicules Électriques (IRVE) – Nord

Données filtrées pour le Nord (59) ----- Depuis le [décret n° 2017-26 du 12 janvier 2017], les données relatives à la localisation géographique et aux caractéristiques techniques des stations et des points de recharge de véhicules électriques ouverts au public doivent être publiées sur [data.gouv.fr]. Le format des données est défini par [l’arrêté du 12 janvier 2017]. Etalab réalise une consolidation régulière des fichiers déposés sur [data.gouv.fr] avec le tag irve. ## Consolidation à partir de 2018 Depuis septembre 2018, les données sont consolidées de manière automatique par Etalab. Le code source est [disponible ici]. Les jeux de données doivent comporter le tag irve. Les fichiers sources doivent être au format csv et respecter le format défini par [l’arrêté du 12 janvier 2017] pour apparaitre dans la version consolidée, notamment sur les colonnes id_pdc et date_maj qui servent de pivot. Plus d'information sur le format attendu sont [disponibles ici]. ## Consolidation de 2014 à 2016 Ce fichier est une version consolidée des sources suivantes: [Stations Tesla], [Bornes de la Métropole de Rennes], [Bornes dans les Concessions Renault], [Bornes Autolib'], [Plus de Bornes, opérateur en Provence], [Compagnie Nationale du Rhône], [Magasins E.Leclerc] Données ajoutées en décembre 2014: [Vincipark/Sodetrel], [Grand Lyon], Morbihan Energies Données ajoutées en octobre 2015: Magasins AUCHAN, Concessions NISSAN, Réseau ALTERBASE, SyDEV, Freshmile, EFFIA Données ajoutées en mai 2016: SDE18, SDE24, SDE28, SDE32, MOVeasy, Seine Aval, SIEML, SDESM, Vienne Elle sert de support à la carte disponible sur [https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/carte-des-bornes-de-recharge-pour-vehicules-electriques/] La structure du fichier consolidé reprend celle disponible sur [https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/fichier-exemple-stations-de-recharge-de-vehicules-electriques/] avec l'ajout d'une colonne indiquant l'origine des données. # Notes - Les informations géo-administratives (commune, EPCI, département, région) proviennent d'un enrichissement effectué par ODS, en utilisant nos référentiels géographiques et les coordonnées fournies dans le fichier source. - Certaines stations sont mal géolocalisées : leurs coordonnées sont inversées et elles sont donc positionnées, sur la carte, au large de la Somalie. Cette anomalie concerne fin novembre 2021 à peu près 150 stations. - Il y a moins d'enregistrements dans ce jeu de données que dans le fichier source proposé par data.gouv.fr : certaines lignes étaient présentes en double et ont été retirées du présent jeu de données.
Premiers projets hydrogène français sélectionnés dans le cadre du Projet important d’intérêt européen commun (PIIEC)

Cette carte présente les 15 projets français sélectionnés pour le PIIEC sur l’hydrogène et transmis à la Commission européenne : dès validation de l’aide, l’Etat se tient prêt à soutenir le projet avec ses partenaires en ayant réservé l’enveloppe nécessaire à sa réalisation. Au total, ce sont plus de 7 milliards d’euros d’investissements publics et privés qui pourront être déployés à l’issue de l’instruction par les services de la Commission européenne.
Enquête auprès des organismes offrant des couvertures complémentaires santé (Enquête OC) 2011 à 2019 (2011-2016 révisées)

L’enquête « OC » de la DREES a pour objet de connaître l’activité des organismes offrant des couvertures complémentaires santé, la population qu’elles couvrent, les garanties qu’elles offrent, et leurs modes de tarification. L’enquête vise à décrire aussi complètement que possible le « cœur » du marché de la complémentaire santé, en interrogeant les organismes sur leurs contrats les plus souscrits, en individuel et en collectif. Depuis 2019, le champ des contrats enquêtés est élargi à une sélection représentative des dix plus gros contrats de chaque type (collectif, individuel, surcomplémentaire), contre l'ensemble des trois plus gros contrats auparavant. Le millésime 2019 présente, de ce fait, une rupture de série. Afin de pouvoir analyser les évolutions en 2016 et 2019, les indicateurs 2019 sont complétés par les indicateurs « 2019 restreint » correspondant au champ réduit aux trois plus gros contrats. Les évolutions sont cependant à interpréter avec précaution du fait d'un nombre plus réduit de contrats de ce type en 2019. Cet élargissement du champ s'accompagne d'un changement méthodologique du calcul des poids des contrats interrogés, qui conduit à une révision des séries des éditions précédentes (millésimes 2011, 2013, 2014 et 2016).
Destinations touristiques de Bretagne

Les "Destinations touristiques" est un des chantiers majeurs de l'Acte 2 du Schéma régional du tourisme, voté par le Conseil Régional de Bretagne en juin 2012. Il s'agit de repenser la carte de la Bretagne pour son organisation, son développement et sa promotion touristique, sur la base de ses bassins de fréquentation et de notoriété. Les Destinations touristiques sont des ensembles géographiques qui concentrent la fréquentation touristique (vision visiteur en termes de séjours, de loisirs et de mobilités). C'est un territoire de projet touristique cohérent avec les attentes et les pratiques des visiteurs. L'origine des Destinations touristiques est l'étude Morgoat conduite par l'Observatoire du tourisme du Comité régional du tourisme, qui a analysé la circulation et les séjours des vacanciers entre 2005 et 2008. Ce sont donc une dizaine de bassins dessinés par les touristes eux-mêmes qui ont formé cette carte de dix univers touristiques de la Bretagne.
Déchetteries - Toulouse Métropole

Dans le cadre du travail de DECOSET, le département de la Haute Garonne publie le jeu suivant permettant de lister les déchèteries, (centres de tri, plateformes de compostage, unités de valorisation énergétique et points d'apport : à venir) (avec les horaires, le cas échéant). Le présent jeu en constitue une vue pour le territoire métropolitain.
Circonscriptions électorales en Tarn-et-Garonne

Définition INSEE : "Les circonscriptions législatives sont le cadre territorial d'élection de chaque député à l'Assemblée nationale, députés élus au suffrage universel direct pour un mandat de 5 ans renouvelable (sauf si la législature est interrompue par une dissolution, article 24 de la Constitution). La circonscription législative est désignée par un numéro d'ordre à l'intérieur de chaque département. L'institution des circonscriptions électorales des députés, le mode d'élection de ces derniers et le premier découpage en circonscriptions législatives datent de l'avènement de la Vème République en 1958. D'après l'article 2 de la loi n°86-825 du 11 juillet 1986 : "Il est procédé à la révision des limites des circonscriptions, en fonction de l'évolution démographique, après le deuxième recensement général de la population suivant la dernière délimitation.". Celle ci a eu lieu en Février 2010. Cette donnée a été créée par le SIG avec comme sources : ROUTE_500® de l'IGN, les données disponibles sur Data.gouv.fr, et sur data.opendatasoft.com. Dans les champs, on retrouve le numéro du département, le numéro de la circonscription, sa superficie et son nombre total d'habitants.
Parrainages des candidats à l'élection présidentielle française de 2022

Le Conseil constitutionnel publiera, deux fois par semaine, les parrainages validés. Ces données seront disponibles en format données ouvertes, ou « open data ». ATTENTION: le total des parrainages affiché ne préjuge pas de la validité de la candidature. Seule la décision finale du Conseil constitutionnel fait foi. En effet, une candidature est retenue si: 1 – pas plus d’un dixième des 500 parrainages nécessaires, c’est-à-dire 50 au maximum, émanent d’un même département ou collectivité d’outre-mer ; 2 – ces parrainages sont signés par des élus d’au moins 30 départements ou collectivités d’outre-mer.
Accessibilité des établissements recevant du public (ERP) pour les personnes en situation de handicap

Acceslibre met à disposition des informations d’accessibilité aux bâtiments recevant du public, afin de faciliter la mobilité des personnes en situation de handicap. Contexte Au-delà de la loi du 1er janvier 2015 qui prévoit que tout établissement recevant du public (ERP) doit être accessible à tous, y compris aux personnes en situation de handicap, quelque soit leur handicap, Acceslibre recense les établissements recevant du public et informe sur leur niveau d’accessibilité. L'objectif est de permettre à l’usager en situation de handicap de connaître l’accessibilité d’un établissement avant de s’y rendre. Pour ce faire, Acceslibre récolte les données d’accessibilité en impliquant les collectivités territoriales et les gestionnaires d’ERP, ainsi que les usagers. Ces derniers pourront contribuer de manière collaborative à enrichir la base en décrivant un établissement visité ou en faisant un retour sur son expérience, via un formulaire disponible sur le site [http://acceslibre.info]. Pour les gestionnaires, Acceslibre permettra de mettre en valeur l’accessibilité de leur établissement. Pour les administrations, Acceslibre permettra d’avoir une vision globale sur l’accessibilité des établissements et, ainsi, de mieux cibler la stratégie à mener pour faire progresser la politique de l’accessibilité du territoire. L’équipe d’Acceslibre mettra à disposition des acteurs un générateur CSV conforme au schéma de données, ainsi qu’un validateur pour les collectivités qui voudraient créer le fichier par leurs soins. Finalité La base des informations d’accessibilité des ERP en France permet de regrouper en un unique fichier consolidé l’ensemble des données d’accessibilité des établissements dans un format standard et unifié. Cette standardisation des données facilite grandement le travail de réutilisation de ces données par des services tiers. Elle permet de présenter avec un niveau de qualité remarquable et actualisé des données sur les ERP pour chaque collectivité renseignée. Par exemple, cela permet à des services innovants de proposer des services de mobilité “point à point” tels que des MaaS (Mobility as a Service) à leurs usagers, combinant données de transports et information d’accessibilité du lieu de destination. Elle peut également servir à apporter une plus grande transparence sur l’offre de service aux citoyens dans une ville, permettant également aux élus d’anticiper leurs choix en matière d’urbanisme, d’inclusion et de politique sociale. Les données Un travail important a été réalisé pour définir les données les plus pertinentes pour les utilisateurs. Le modèle de données est conforme au projet de standard des données d'accessibilité en cours d'élaboration par le CNIG. voir [la documentation des champs d'accessibilité] voir [le schéma de données d'accessibilité] En savoir plus sur [Acceslibre et l'opendata]
Bornes de recharge pour véhicules électriques - AGDE

Données fournies par Reveo Localisation et caractéristiques des bornes de recharge installées par le groupement de commande Révéo, composé de 10 syndicats : Syndicats Départementaux de l’Ariège, l’Aude, l’Aveyron, le Gard, l’Hérault, le Lot, la Lozère, les Pyrénées Orientales, le Tarn, les Hautes-Pyrénées et de deux métropoles : Montpellier et Toulouse. La carte complète des bornes est accessible en cliquant sur le lien ci-dessous : [https://www.reveocharge.com/fr/trouver-une-borne/]
Logements vacants du parc privé par ancienneté de vacance, par commune

Ces données permettent de dénombrer le nombre de logements du parc privé vacants par commune et par EPCI et par ancienneté de vacance. Elles permettent ainsi de distinguer la vacance de courte durée, dite frictionnelle, de la vacance de longue durée, dite structurelle, cible du plan national de lutte contre les logements vacants. Au niveau national, 2,984 millions de logements du parc privé sont vacants (9,3%) dont 1,871 million depuis moins de deux ans (5,8%) et 1,112 million depuis au moins deux ans (3,5%). La majorité des logements vacants le sont donc pour une courte durée. Cette vacance dite frictionnelle correspond à la période de transition entre deux occupants, elle est nécessaire à la fluidité du marché du logement. Les indicateurs renseignent sur la vacance des logements du parc privé au 01/01/2019, à l’échelle de la commune et des EPCI (Établissement public de coopération intercommunale). Le champ couvert est la France entière. La géographie des communes et des EPCI est celle en vigueur au 1er janvier 2021. Le seuil de secrétisation est de 11 logements. Les communes comptant moins de 11 logements du parc privé vacants depuis moins de deux ans et moins de 11 logements du parc privé vacants depuis deux ans ou plus n'apparaissent pas dans ces données. Les EPCI ne figurant pas dans ces données sont ceux pour lesquels le nombre de logements vacants de courte ou longue durée est inférieur à 11 dans l'ensemble des communes non disponibles dans le fichier communal. Les champs disponibles sont les suivants : -Nombre de logements du parc privé -Nombre de logements vacants du parc privé au 01/01/2019 -Nombre de logements du parc privé vacants depuis moins de deux ans au 01/01/2019 -Nombre de logements du parc privé vacants depuis deux ans ou plus au 01/01/2019 -Taux de logements vacants du parc privé au 01/01/2019 -Taux de logements du parc privé vacants depuis moins de deux ans au 01/01/2019 -Taux de logements du parc privé vacants depuis deux ans ou plus au 01/01/2019 Précautions d’emploi Les données LOVAC sont issues des données fiscales qui surestiment légèrement la vacance par rapport au recensement de population. Cette surestimation s’explique notamment par le fait qu'une partie des logements « fiscalement vacants » correspond à des logements non habitables (bâtiments à l’abandon, garages, etc.), détruits ou retirés du marché en vue de leur démolition pour lesquels l’information fiscale n’a pas encore été mise à jour. Les taux de vacance très faibles ou au contraire très élevés de certaines communes doivent être interprétés avec prudence. Ces valeurs extrêmes concernent généralement de faibles effectifs.
PLUI - Questionnaire "Ensemble, imaginons notre territoire de demain"

Plan Local d’Urbanisme intercommunal Ensemble, imaginons notre territoire de demain En amont de l’élaboration de son Plan Local d’Urbanisme intercommunal (PLUi), Grand Paris Seine Ouest (GPSO) a décidé de lancer une enquête dans l’objectif de recueillir vos attentes pour la construction du territoire de demain. Habitants, salariés ou étudiants d’une des huit villes du territoire de GPSO (Boulogne-Billancourt, Chaville, Issy-les-Moulineaux, Marnes-la-Coquette, Meudon, Sèvres, Vanves et Ville-d’Avray), âgé de 15 ans ou plus. L'étude OpinionWay - Bords de Loir pour Grand Paris Seine Ouest s'est déroulée du 22 novembre au 22 décembre 2021 Les 13741 réponses sont disponibles en Open Data [Retrouvez ici le questionnaire PDF de l'enquête] [Retrouvez ici les résultats de la consultation]
[Flux de matières] Extraction intérieure utilisée en Pays de la Loire en 2017

Ce jeu de données est issu de l'étude de comptabilisation des flux de matières à l'échelle des Pays de la Loire réalisée par le CEREMA pour le compte de l'ADEME Pays de la Loire, la DREAL Pays de la Loire et la Région Pays de la Loire. Le jeu de données porte sur l'extraction intérieure utilisée 2017. L'extraction intérieure utilisée constitue la biomasse extraite des Pays de la Loire et qui a vocation a être utilisée. Les ressources qui la constituent, permettent à l'homme de répondre à ses besoins en termes d'alimentation, de logement et d'énergie. Le rapport de l'étude et sa synthèse sont disponibles sur le site internet de la [DREAL].
Cadastre - parcelles

Raison d’être de ce jeu de données Etalab a donc pris l’initiative d’en redistribuer une version retravaillée, dans des formats plus largement répandus. Données sources * des [données EDIGÉO du PCI Vecteur] ; * des [données cadastrales de l’Eurométropole de Strasbourg]. Processus de construction Les données de l’Eurométropole Strasbourg sont ajoutées par écrasement de celles éventuellement présentes dans le PCI Vecteur. Le modèle de données est simplifié, et ne sont conservés que les sections, les feuilles, les lieux-dits, les parcelles, les subdivisions fiscales, les limites de communes et le bâti. La couche des contours des préfixes de sections est construite à partir de la couche des sections. Le code source est ouvert et [disponible sur GitHub]. Couverture Les collectivités d’outre-mer de Saint-Martin et de Saint-Barthelemy sont présentes et intégrées dans le département de la Guadeloupe (971). Formats disponibles Couches géographiques * parcelles (polygones ou multi polygones) * subdivisions_fiscales (polygones) * lieux_dits (polygones) * feuilles (multi polygones) * sections (multi polygones) * prefixes_sections (multi polygones) * communes (multi polygones) * batiments (polygones) Mise à disposition * En téléchargement direct à la commune, au département ou France entière, pour le format [GeoJSON] compressé, au département ou France entière pour le format [Shapefile]. Ce sont ces URL qu’il faut utiliser si vous souhaitez automatiser la récupération des données et bénéficier des meilleures performances. * Via un outil en ligne pour les données aux formats [GeoJSON] et [Shapefile], quel que soit le niveau de granularité. Le [Plan Cadastral Informatisé] est diffusé sous deux formats experts rendant sa réutilisation difficile en dehors du contexte des applications métiers. Ces données sont produites à partir : Les différentes couches sont constituées par juxtaposition des feuilles, sans correction de topologie. Les 34 700 communes couvertes par le PCI Vecteur, ainsi que les communes de l’Eurométropole de Strasbourg. Les données sont actuellement disponibles aux formats [GeoJSON] compressé, [GeoJSON] simple et [Shapefile], via l’outil d’aide au téléchargement. Les données sont mises à disposition de deux manières : Les deux modes de mise à disposition sont accessibles ci-dessous.