AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Sites de la base de données Sites & Organismes sur le territoire de Rennes Métropole

Cette couche de données localise les sites contenus dans la base de données Sites & Organismes gérée par les services de Rennes Métropole. A terme, d'autres acteurs pourront contribuer à la mise à jour de cette base de données (collectivités territoriales, gestionnaires d'équipement, association...). Cette couche est le résultat de la fusion de 3 couches de données qui étaient gérées par 3 services différents. Pour rationaliser leur gestion et mutualiser les efforts de mise à jour, il a été décidé de les regrouper en une base de données unique (la base de données Sites & Organismes) et de mettre en place un outil de gestion approprié. La base de données Sites & Organismes a pour vocation de regrouper les équipements publics, semi-publics et privés recevant du public ainsi que de nombreuses associations qui les utilisent à l’échelle de Rennes Métropole. Les Sites & Organismes décrits pourront se voir également renseignés de données métiers propres au profil de ces différents contributeurs. Un "site" est un "contenant" localisé géographiquement (par une adresse et des coordonnées géographiques) sur lequel est obligatoirement rattachée une « activité » décrite par un organisme (contenu). Lorsqu'un site ne se limite pas à un bâtiment mais est représenté par une étendue importante (ex : complexe sportif, université, hôpitaux...), la notion de "site père" est utilisée. Un "organisme" représente une « activité » précisée par un descriptif, une nomenclature, des mots clés, des horaires et, le cas échéant, des données métiers. Sa localisation découlera de son association à un site. Un organisme peut ne pas avoir de site lié (pas de localisation) lorsqu'il s'agit d'un numéro de téléphone, d'un site web... Description des champs attributaires : id_site : Identifiant du site nom_site : Nom du site nom_pvci : Nom du site utilisé sur le Plan de Ville Communal et Intercommunal de Rennes Métropole etat_site : Etat du site (actif/inactif/projet) id_niveau_site : Niveau (0 par défaut) id_site_pere : Identifiant du site père nom_site_pere : Nom du site père id_org_principal : Identifiant de l'organisme principal nom_org_principal : Nom de l'organisme principal id_theme_principal : Nomenclature (identifiant du thème rattaché) nom_theme_principal : Nomenclature (nom du thème rattaché) id_activite_principale : Nomenclature (identifiant de l'activité rattachée) nom_activite_principale : Nomenclature (nom de l'activité rattachée) id_specialite_principale : Nomenclature (identifiant de la spécialité rattachée) nom_specialite_principale : Nomenclature (nom de la spécialité rattachée) nom_org_secondaires : Nom de(s) organisme(s) associé(s) au site L'accès à la nomenclature est disponible plus bas dans la métadonnée.
Equipements - Base permanente 2017

La base permanente des équipements (BPE) contient pour chaque territoire la liste des équipements et des services rendus à la population. Cette base permet de mesurer la présence ou l'absence d'un équipement, la densité d'un équipement ou un indicateur de disponibilité d'un équipement du point de vue des habitants. Ces données sont disponibles par région, département, commune ou quartier IRIS.
Equipements - Base permanente 2016

La base permanente des équipements (BPE) contient pour chaque territoire la liste des équipements et des services rendus à la population. Cette base permet de mesurer la présence ou l'absence d'un équipement, la densité d'un équipement ou un indicateur de disponibilité d'un équipement du point de vue des habitants. Ces données sont disponibles par région, département, commune ou quartier IRIS.
Geofla® - Communes 2016

Générée chaque année à partir de la BD CARTO®, la base de données GEOFLA® décrit le découpage administratif national (France métropolitaine et DOM). Elle est dédiée aux applications de géomarketing ainsi que de cartographie statistique et thématique à des échelles voisines du 1 : 1 000 000. La réutilisation de GEOFLA® est gratuite pour tous les usages, y compris commerciaux, selon les termes de la "licence ouverte" version 1.0. La superficie des communes est exprimée en hectares.
Intercommunalités - Pyrénées-Atlantiques

Ce jeu de données fait partie du "référentiel géographique" Opendatasoft. Ces données sont utilisées dans nos processeurs et outils de la plateforme. Ces données ont été créées à partir de plusieurs sources de données différentes. Ce jeu propose les données les plus récentes sur les intercommunalité France Métropolitaine et DROM. Il est issu du jeu fédéré. Données * Données COG INSEE * Données IGN (GEOFLA/ADMINEXPRESS) * Données [Historique EPCI] fournies par l'Observatoire des finances et de la gestion publique locales Enrichissement/Modification * Ajout des codes iso 3166-3. * Les géométries ont été simplifiées pour améliorer les performances d'affichage au sein de la plateforme.
Communes et Arrondissements Municipaux - CA Pays Basque

Ce jeu de données fait partie du "référentiel géographique" Opendatasoft. Ces données sont utilisées dans nos processeurs et outils de la plateforme. Ces données ont été créées à partir de plusieurs sources de données différentes. Ce jeu propose les données les plus récentes sur les communes et arrondissements municipaux pour la France Métropolitaine et DROM. Il est issu du jeu fédéré. Pour couvrir l'ensemble du territoire et améliorer l'utilisation de nos processeurs géographiques, les collectivités d'outre-mer ont été également intégrées. IMPORTANT: Les communes de Polynésie Française et de Nouvelle-Calédonie ne sont pas disponibles. Données * Données COG INSEE et informations INSEE sur les collectivités d'outre-mer * Données IGN (GEOFLA/ADMINEXPRESS) * Données Natural Earth pour les collectivités d'outre-mer Enrichissement/Modification * Ajout des codes iso 3166-3. * Les géométries ont été simplifiées pour améliorer les performances d'affichage au sein de la plateforme.
Régions France Métropole

Ce jeu de données fait partie du "référentiel géographique" Opendatasoft. Ces données sont utilisées dans nos processeurs et outils de la plateforme. Ces données ont été créées à partir de plusieurs sources de données différentes. Ce jeu propose les données les plus récentes sur les régions France Métropolitaine et DROM. Il est issu du jeu fédéré. Pour couvrir l'ensemble du territoire et améliorer l'utilisation de nos processeurs géographiques, les collectivités d'outre-mer ont été également intégrées. Données * Données COG INSEE et informations sur les collectivités d'outre-mer * Données IGN (GEOFLA/ADMINEXPRESS/IRIS) * Données Natural Earth pour les collectivités d'outre-mer Enrichissement/Modification * Ajout des codes iso 3166-3. * Les géométries ont été simplifiées pour améliorer les performances d'affichage au sein de la plateforme.
Départements France Métropole

Ce jeu de données fait partie du "référentiel géographique" Opendatasoft. Ces données sont utilisées dans nos processeurs et outils de la plateforme. Ces données ont été créées à partir de plusieurs sources de données différentes. Ce jeu propose les données les plus récentes sur les départements France Métropolitaine et DROM. Il est issu du jeu fédéré. Pour couvrir l'ensemble du territoire et améliorer l'utilisation de nos processeurs géographiques, les collectivités d'outre-mer ont été également intégrées. Données * Données COG INSEE et informations INSEE sur les collectivités d'outre-mer * Données IGN (GEOFLA/ADMINEXPRESS) * Données Natural Earth pour les collectivités d'outre-mer Enrichissement/Modification * Ajout des codes iso 3166-3. * Les géométries ont été simplifiées pour améliorer les performances d'affichage au sein de la plateforme.
Following the Adaptive Path of Fruit Tree Domestication using Population Genomics : the Case of Apricots

[Lien vers la fiche source] In this paper, we generated four high-quality genome assemblies, for the first time anchored on genetic maps for apricots, and we sequenced the genomes of 578 accessions from natural populations their whole range (Central Asia and China) and from the two main cultivated populations (European and Chinese cultivated apricots). Withe these data and other available data, we investigated the population structure and divergence history of apricot across Eurasia, as well as the domestication history of cultivated apricots and the selection footprints in genomes. Population structure inferences and approximate Bayesian computation indicated that Chinese and European apricots formed two differentiated gene pools with relatively high genetic diversity, resulting from independent domestication events from distinct wild Central Asian populations, and with subsequent gene flow between wild and cultivated populations. We further detected genomic footprints of selection (i.e., selective sweeps and recurrent changes in amino-acids) in the two groups of cultivated apricots. As expected given the large effective population sizes and outcrossing in fruit trees, we found a relatively low proportion of the genome affected by selection. Different genomic regions showed footprints of selection in European and Chinese cultivated apricots, despite convergent phenotypic traits. Selection footprints appeared more abundant in European apricots, with a hotspot on chromosome 4, while admixture was much more pervasive in Chinese cultivated apricots. In both cultivated groups, the genes affected by selection had predicted functions involved in the perennial life cycle, fruit quality and disease resistance, and/or colocalized with previously mapped genomic regions associated with these functions.
Seed mucilage traits for Arabidopsis thaliana natural accessions with atypical outer mucilage - dataset 1

[Lien vers la fiche source] The seeds of Arabidopsis thaliana become encapsulated by a layer of mucilage when imbibed. This polysaccharide-rich hydrogel is constituted of two layers, an outer layer that can be easily extracted with water and an inner layer that must be examined in situ in order to study its properties and structure or disintegrated through hydrolysis or physical means in order to analyze its constituents. Mucilage is an adaptive trait and a detailed analysis of both layers of mucilage has been carried out for 19 natural accessions showing atypical outer mucilage traits. The natural accessions were obtained from the Versailles Arabidopsis Stock Center (http://publiclines.inra.fr/naturalAccession/index) and are listed according to their Versailles identification number. Biochemical assays of mucilage extracts or in situ analyses using stains and antibodies or TD-NMR were used to generate a dataset of over 182 000 values covering 33 traits measured in four biological replicates.
Measurements of inner mucilage and seed width for Arabidopsis natural accessions - dataset 3

[Lien vers la fiche source] The dataset comprises values of individual measurements of the two traits seed width and mucilage and seed width for 19 accessions having atypical outer mucilage properties (Fabrissin et al., 2019). Accessions are from the Versailles Arabidopsis stock center (http://publiclines.inra.fr/naturalAccession/index) and are listed by their Versailles identification number in a four-digit format. Seed lots were produced from plants in two cultivations series c or d and each lot is a bulk of seed from 10 - 12 individual plants. Measurements were obtained following immunolabelling and staining of seeds with an anti-RG-I antibody (INRA-RU1) and the cellulose specific fluorescent dye Direct Red 23 (DR23). As outer mucilage is lost during the immunolabelling procedure seeds analysed correspond to sample type 5 (inner mucilage and seed (hydrated). Observations was performed with a Zeiss LSM710 confocal microscope using 488nm or 561nm lasers to excite Alexa Fluor 488® or DR23, respectively. Fluorescence emission was detected between 500 and 550nm for Alexa fluor 488® and 565 and 640nm for DR23. For each seed lot, measurements were obtained from 30 seeds using Zen software. The dataset comprises 4560 values corresponding to measurements of 30 seeds from a seed lot.
Supplemental Tables for Manzocchi et al., 2021. Feeding cows with hay, silage, or fresh herbage on pasture or indoors affects sensory properties and chemical composition of milk and cheese. Journal of Dairy Science. https://doi.org/10.3168/jds.2020-19738

[Lien vers la fiche source] This dataset contains Supplemental Tables S1 to S3 for Manzocchi et al., 2021. Feeding cows with hay, silage, or fresh herbage on pasture or indoors affects sensory properties and chemical composition of milk and cheese. Journal of Dairy Science, in press, https://doi.org/10.3168/jds.2020-19738.
Parques eólicos en funcionamiento

Parques eólicos en funcionamiento en Castilla y León. Para cada una de ellos se indica: nombre, término municipal, provincia, tecnología, número de aerogeneradores y potencia unitaria instalada por aerogenerador (kW). NOTA: los parques con máquinas distintas o situados en dos provincias distintas, tienen más de un registro Frecuencia de actualización: Anual.
Phytoplankton morpho-functional trait dataset from French water-bodies

[Lien vers la fiche source] The recent development of functional approaches may allow evaluating other aspects of ecosystem quality, functions and interactions with abiotic parameters or other communities. Here, our aim was to create a phytoplankton trait database at the national scale for France. This database will be relevant to analyze phytoplankton communities for a better understanding of phytoplankton functional ecology in lakes of France and other European countries with similar biological communities. For this purpose, we used a French national database of phytoplankton occurrences sampled from lakes over the entire French metropolitan territory. The observed taxa list was used to compile 53 morpho-functional traits associated with phylogeny information. The morpho-functional traits encompassed variables such as shape, biovolume, motility, toxin production and Reynolds groups.
Energy consumption in the geographical area 154108 (Obbola)

Anonymiserad förbrukningsdata från Umeå Energi per nyckelkodsområde i Umeå Kommun. Detta data bör inte ses som exakta och kompletta förbrukningsvärden utan mer som en kvalificerad uppskattning av förbrukningen i syfte att se trender och indikationer. Datafilerna kommer endast innehålla värden för fastigheter i Umeå kommun där Umeå Energi är nätägare och informationen inte anses vara olämplig för distribution. Uppdateras normalt en gång varje månad med nytillkomna värden. Frågor kring detta förbrukningsdata hänvisas till matdata.datalager@umeaenergi.se
Energy consumption in the Geographical area 092308 (Röbäck)

Anonymiserad förbrukningsdata från Umeå Energi per nyckelkodsområde i Umeå Kommun. Detta data bör inte ses som exakta och kompletta förbrukningsvärden utan mer som en kvalificerad uppskattning av förbrukningen i syfte att se trender och indikationer. Datafilerna kommer endast innehålla värden för fastigheter i Umeå kommun där Umeå Energi är nätägare och informationen inte anses vara olämplig för distribution. Uppdateras normalt en gång varje månad med nytillkomna värden. Frågor kring detta förbrukningsdata hänvisas till matdata.datalager@umeaenergi.se
EMODnet_HA_WindFarms_20210217

[Lien vers la fiche source] The database on offshore wind farms in the EU was created in 2014 by CETMAR for the European Marine Observation and Data Network (EMODnet). It is the result of the aggregation and harmonization of datasets provided by several sources. It is updated every year and is available for viewing and download on EMODnet Human Activities web portal (www.emodnet-humanactivities.eu). The database contains points and/or (where available) polygons representing offshore wind farms in the following countries: Belgium, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Ireland, Italy, Latvia, Lithuania, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Spain, Sweden and United Kingdom. Each point has the following attributes (where available): Name, Nº of turbines, Status (Approved, Planned, Dismantled, Construction, Production, Test site), Country, Year, Power (MW), Distance to coast (metres) and Area (square kilometres). The distance to coast (EEA coastline shapefile) has been calculated using the UTM WGS84 Zone projected coordinate system where data fall in.
Energy consumption in the Geographical area 050801 (I 20)

Anonymiserad förbrukningsdata från Umeå Energi per nyckelkodsområde i Umeå Kommun. Detta data bör inte ses som exakta och kompletta förbrukningsvärden utan mer som en kvalificerad uppskattning av förbrukningen i syfte att se trender och indikationer. Datafilerna kommer endast innehålla värden för fastigheter i Umeå kommun där Umeå Energi är nätägare och informationen inte anses vara olämplig för distribution. Uppdateras normalt en gång varje månad med nytillkomna värden. Frågor kring detta förbrukningsdata hänvisas till matdata.datalager@umeaenergi.se
Energy consumption in the Geographical area 050813 (Godsbangården)

Anonymiserad förbrukningsdata från Umeå Energi per nyckelkodsområde i Umeå Kommun. Detta data bör inte ses som exakta och kompletta förbrukningsvärden utan mer som en kvalificerad uppskattning av förbrukningen i syfte att se trender och indikationer. Datafilerna kommer endast innehålla värden för fastigheter i Umeå kommun där Umeå Energi är nätägare och informationen inte anses vara olämplig för distribution. Uppdateras normalt en gång varje månad med nytillkomna värden. Frågor kring detta förbrukningsdata hänvisas till matdata.datalager@umeaenergi.se
Les indicateurs de risque de fragilité numérique

# L'indice de risque de fragilité numérique ### Objectif : La construction d’un indicateur de risque de fragilité numérique a pour objectif de : * Révéler la probabilité que sur un territoire, une partie significative de la population ciblée se trouve en situation de fragilité numérique * Identifier des zones de fragilité numérique, construire une typologie de territoire du point de vue de la fragilité numérique * Disposer d’un outil de réflexion, d’aide à la décision ### Méthodologie : L’indice de risque de fragilité numérique repose sur une méthode développée par le SGAR Occitanie (« Le diagnostic régional des zones de fragilité numérique – Projet Incub-O », SGAR Occitanie, auteure Sarodja NAMINZO sous la direction de Philippe MATHONNET) avec le concours de l’Ansa, en partenariat avec la Mednum et adaptée à l’agglomération de la Rochelle par la Direction de la Transformation Numérique. La méthode repose sur 4 axes d’analyse : 1. l’accès à l’information ; 2. l’accès aux interfaces numériques ; 3. la capacité d’usage des interfaces numériques ; 4. les compétences administratives. Chaque axe est composé d’une ou de plusieurs variables, qui basées sur des hypothèses de départ et des études sociologiques, sont susceptibles d’expliquer le risque de fragilité numérique grâce à la méthode du scoring. Une synthèse de l’ensemble des axes en découle. #### La méthode ainsi que les sources de données mobilisées sont décrites ici: [Fiche des indicateurs de fragilité numérique]
Dispositifs d’aide et d’accompagnement pour les jeunes roubaisiens âgés de 11 à 30 ans

La plateforme Bons Plans Jeunes de la Ville de Roubaix recense une liste exhaustive d’offres à destination des jeunes âgés de 11 à 30 ans. Elle propose des offres et des dispositifs de prise en charge sur différentes thématiques : 1. - Insertion et Emploi 2. - Orientation et Formation 3. - Mobilité 4. - Logement 5. - Santé 6. - Culture 7. - Loisirs 8. - Sport 9. - Citoyenneté et engagement Le message véhiculé par cette plateforme est le suivant : « Tu as entre 11 et 30 ans et tu te poses une question sur l’une des thématiques évoquées ci-dessus ? Alors la plateforme Bons Plans Jeunes te permet de répondre à tes questions ! » Chaque offre et/ou dispositif est présenté via une fiche qui respecte les questionnements suivants : Pour qui ? / Quelles aides ? / Comment en bénéficier ? / Qui contacter ? Cela permet aux jeunes de vérifier leur éligibilité avant de prendre contact avec la structure qui propose le « bon plan ». Une page dédiée développée grâce au jeu de données opendata est proposés [ici]
Classement des romans les plus empruntés

Le jeu de données contient des informations concernant les emprunts de romans dans le secteur adulte de la médiathèque Landowski à Boulogne-Billancourt. Le jeu de données concerne les emprunts de livres, dès leur arrivée dans le stock de la médiathèque : Il ne s'agit donc pas d'un palmarès établi par année. La date du dernier prêt ainsi que la date de création dans le fonds permet de relativiser le rang obtenu. Il permet de connaitre plus précisément les romans adultes qui intéressent le plus et le moins les Boulonnais et Boulonnaises. Le jeu de données a une valeur informative pour les publics de la médiathèque, et permet à la médiathèque de mieux connaitre la demande de romans. Le jeu contient le classement des différents romans, la date de leur dernier emprunt, l'auteur... Les données sont collectées par le système automatisé de la médiathèque.
Défibrillateurs (DAE)

Le jeu de données contient les différents emplacements des Défibrillateurs Automatisés Externes de la ville. Usages potentiels Ce jeu de données peut être utilisé dans un objectif d’information vis à vis des habitants du territoire. Il peut être mis au service des professionnels de la santé, mais aussi des professionnels chargés de la maintenance des DAE. Les données pourraient être exploitées en tant qu’application mais aussi sous forme de carte interactive. Contenu des données disp_j : disponibilités journalières disp_h : disponibilités horaires date_instal : date d’installation latcoor1 / long_coor1 : latitude et longitude expt_siren : numéro siren de l’exploitant
Lieux de stationnement - parkings sous-sols

Le jeu de données contient les différentes places de stationnement (voitures, deux-roues, PMR) dans les parkings sous-sols de la ville. * Usages potentiels Ces jeux de données permettent d’informer les citoyens sur l’offre de stationnement de la collectivité : * places pour personnes à mobilité réduite quant au stationnement (PMR) * places pour voitures électriques * places pour véhicules aux dimensions spécifiques (hauteur maximale). * Contenu des données NB_PL_VL = nombre de places vélos nb_pmr = nombre de places PMR nb_voitures électriques = nombre de voitures électriques hauteur max : hauteur maximale du parking Xlong = longitude Ylat = latitude horaire-visit = horaires pour visiteurs horaire-abo = horaires pour abonnés geo_shape = formule permettant de calculer le geo_point geo_point = géolocalisation
Zones de stationnement en voirie

Ce jeu de données permet d'avoir des informations sur les zones de stationnement en voirie de véhicule motorisé type voitures sur le territoire de Boulogne-Billancourt. Ces données ont été collectées pour permettre aux citoyens de connaître l’emplacement d’espaces de stationnement sur la voirie. Cela permet également à la commune de visualiser sa couverture en termes de stationnement.