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Primes exceptionnelles du secteur privé par an, par région

Données annuelles sur le montant des primes exceptionnelles du secteur privé, le nombre d’établissements concernés et le nombre de salariés bénéficiaires, au niveau régions, selon le type de prime (Pepa et Covid). ►[MISE A JOUR] : fin d'année + ~160 jours. Source : DSN (Déclarations Sociales Nominatives) Champ : Secteur privé, champ des estimations trimestrielles d'emploi (ETE). Profondeur : depuis 2019. Précisions méthodologiques : - On entend par prime exceptionnelle la prime exceptionnelle de pouvoir d'achat instaurée le 24 décembre 2018 dans le cadre des mesures d’urgence économiques et sociales (prime dite "Pepa") ou la prime mis en oeuvre dans le cadre de la crise sanitaire Covid-19 (prime dite "Covid"). - Les établissements versant une prime exceptionnelle doivent en principe déclarer dans la Déclaration sociale nominative (DSN) le montant total des primes versé (données dites "agrégées") et le ventiler par salarié concerné (données dites "individuelles"). Dans certains cas, seules les données individuelles ou seules les données agrégées sont renseignées. Le choix méthodologique sur le quel repose le calcul des montants globaux de primes (cf. autres jeux sur les primes exceptionnelles) consiste à retenir en priorité les montants individuels déclarés, et à prendre en compte le montant agrégé, s'il existe, lorsque les données individuelles ne sont pas renseignées. Le taux de couverture des données individuelles indique la part que représentent les montants issus des données individuelles dans le montant total au niveau année x région. De l'ordre de 95% au niveau global en 2020 et 2021, il était de 87% en 2019 (champ privé des ETE). Compte tenu des écarts de taux de couverture, il convient d'être prudent quant aux comparaisons des nombres de salariés, ainsi que des montants issus des données individuelles. - Le nombre d'établissements actifs comprend l'ensemble des SIRET ayant une déclaration de masse salariale au moins un des trimestres de l’année concerné par l’octroi de primes. - Les données sont réparties en 3 champs : le secteur privé des ETE, le secteur privé hors ETE et le secteur public. [Le champ des ETE] correspond au périmètre du secteur privé retenu dans les publications conjoncturelles des Urssaf sur les effectifs salariés et la masse salariale. Il est défini en partenariat avec l’Insee et la Dares dans le cadre des estimations trimestrielles d’emploi (ETE). Il est hors secteur agricole (AZ), hors activités extra-territoriales (UZ) et hors Mayotte.
Primes exceptionnelles du secteur privé par an, par région  x secteur NA28

Données annuelles sur le montant total des primes exceptionnelles (Pepa et Covid), le nombre d’établissements concernés et le nombre de salariés bénéficiaires, au niveau régions, par secteur d'activité au niveau agrégé en 28 postes de la NAF. ►[MISE A JOUR] : fin d'année + ~160 jours. Source : DSN (Déclarations Sociales Nominatives) Champ : Secteur privé, champ des estimations trimestrielles d'emploi (ETE). Profondeur : depuis 2019. Précisions méthodologiques :- On entend par prime exceptionnelle la prime exceptionnelle de pouvoir d'achat instaurée le 24 décembre 2018 dans le cadre des mesures d’urgence économiques et sociales (prime dite "Pepa") ou la prime mis en oeuvre dans le cadre de la crise sanitaire Covid-19 (prime dite "Covid"). - Les établissements versant une prime exceptionnelle doivent en principe déclarer dans la Déclaration sociale nominative (DSN) le montant total des primes versé (données dites "agrégées") et le ventiler par salarié concerné (données dites "individuelles"). Dans certains cas, seules les données individuelles ou seules les données agrégées sont renseignées. Le choix méthodologique sur le quel repose le calcul des montants globaux de primes (cf. autres jeux sur les primes exceptionnelles) consiste à retenir en priorité les montants individuels déclarés, et à prendre en compte le montant agrégé, s'il existe, lorsque les données individuelles ne sont pas renseignées. Le taux de couverture des données individuelles indique la part que représentent les montants issus des données individuelles dans le montant total au niveau année x région x secteur NA28. De l'ordre de 95% au niveau global en 2020 et 2021, il était de 87% en 2019 (champ privé des ETE). Compte tenu des écarts de taux de couverture, il convient d'être prudent quant aux comparaisons des nombres de salariés, ainsi que des montants issus des données individuelles. - Le nombre d'établissements actifs comprend l'ensemble des SIRET ayant une déclaration de masse salariale au moins un des trimestres de l’année concerné par l’octroi de primes. - Les données sont réparties en 3 champs : le secteur privé des ETE, le secteur privé hors ETE et le secteur public. [Le champ des ETE] correspond au périmètre du secteur privé retenu dans les publications conjoncturelles des Urssaf sur les effectifs salariés et la masse salariale. Il est défini en partenariat avec l’Insee et la Dares dans le cadre des estimations trimestrielles d’emploi (ETE). Il est hors secteur agricole (AZ), hors activités extra-territoriales (UZ) et hors Mayotte.
Primes exceptionnelles du secteur privé par an, par département  x secteur NA17

Données annuelles sur le montant total des primes exceptionnelles (Pepa et Covid), le nombre d’établissements concernés et le nombre de salariés bénéficiaires, au niveau départements, par secteur d'activité au niveau agrégé en 17 postes de la NAF. ►[MISE A JOUR] : fin d'année + ~160 jours. Source : DSN (Déclarations Sociales Nominatives) Champ : Secteur privé, champ des estimations trimestrielles d'emploi (ETE). Profondeur : depuis 2019. Précisions méthodologiques : - On entend par prime exceptionnelle la prime exceptionnelle de pouvoir d'achat instaurée le 24 décembre 2018 dans le cadre des mesures d’urgence économiques et sociales (prime dite "Pepa") ou la prime mis en oeuvre dans le cadre de la crise sanitaire Covid-19 (prime dite "Covid"). - Les établissements versant une prime exceptionnelle doivent en principe déclarer dans la Déclaration sociale nominative (DSN) le montant total des primes versé (données dites "agrégées") et le ventiler par salarié concerné (données dites "individuelles"). Dans certains cas, seules les données individuelles ou seules les données agrégées sont renseignées. Le choix méthodologique sur le quel repose le calcul des montants globaux de primes (cf. autres jeux sur les primes exceptionnelles) consiste à retenir en priorité les montants individuels déclarés, et à prendre en compte le montant agrégé, s'il existe, lorsque les données individuelles ne sont pas renseignées. Le taux de couverture des données individuelles indique la part que représentent les montants issus des données individuelles dans le montant total au niveau année x département x secteur NA17. De l'ordre de 95% au niveau global en 2020 et 2021, il était de 87% en 2019 (champ privé des ETE). Compte tenu des écarts de taux de couverture, il convient d'être prudent quant aux comparaisons des nombres de salariés, ainsi que des montants issus des données individuelles. - Le nombre d'établissements actifs comprend l'ensemble des SIRET ayant une déclaration de masse salariale au moins un des trimestres de l’année concerné par l’octroi de primes. - Les données sont réparties en 3 champs : le secteur privé des ETE, le secteur privé hors ETE et le secteur public. [Le champ des ETE] correspond au périmètre du secteur privé retenu dans les publications conjoncturelles des Urssaf sur les effectifs salariés et la masse salariale. Il est défini en partenariat avec l’Insee et la Dares dans le cadre des estimations trimestrielles d’emploi (ETE). Il est hors secteur agricole (AZ), hors activités extra-territoriales (UZ) et hors Mayotte.
Primes exceptionnelles du secteur privé par an, par sexe x âge

Données annuelles sur le montant total des primes exceptionnelles (Pepa et Covid) et le nombre de salariés bénéficiaires, par tranche d'âge et sexe. ►[MISE A JOUR] : fin d'année + ~160 jours. Source : DSN (Déclarations Sociales Nominatives) Champ : Secteur privé, champ des estimations trimestrielles d'emploi (ETE). Profondeur : depuis 2019. Précisions méthodologiques : - On entend par prime exceptionnelle la prime exceptionnelle de pouvoir d'achat instaurée le 24 décembre 2018 dans le cadre des mesures d’urgence économiques et sociales (prime dite "Pepa") ou la prime mis en oeuvre dans le cadre de la crise sanitaire Covid-19 (prime dite "Covid"). - Les établissements versant une prime exceptionnelle doivent en principe déclarer dans la Déclaration sociale nominative (DSN) le montant total des primes versé (données dites "agrégées") et le ventiler par salarié concerné (données dites "individuelles"). Dans certains cas, seules les données individuelles ou seules les données agrégées sont renseignées. Le choix méthodologique sur le quel repose le calcul des montants globaux de primes (cf. autres jeux sur les primes exceptionnelles) consiste à retenir en priorité les montants individuels déclarés, et à prendre en compte le montant agrégé, s'il existe, lorsque les données individuelles ne sont pas renseignées. Le présent jeu de données, ventilé selon des caractéristiques des salariés (âge et sexe) ne repose que sur les données individuelles. Il ne couvre donc pas l'ensemble montants de primes. Le taux de couverture des données individuelles indique la part que représentent les montants issus des données individuelles dans le montant total. De l'ordre de 95% en 2020 et 2021, il était de 87% en 2019 (champ privé des ETE). Compte tenu de l'évolution du taux de couverture, il convient d'être très prudent quant aux comparaisons annuelles (notamment avec 2019). - [Le champ des ETE] correspond au périmètre du secteur privé retenu dans les publications conjoncturelles des Urssaf sur les effectifs salariés et la masse salariale. Il est défini en partenariat avec l’Insee et la Dares dans le cadre des estimations trimestrielles d’emploi (ETE). Il est hors secteur agricole (AZ), hors activités extra-territoriales (UZ) et hors Mayotte.
Atlas de la censive de l'Archevêché dans Paris (1786)

L'Atlas de la censive de l'Archevêché dans Paris est un ensemble de plans dressés par les ingénieurs géographes Rittmann et Jean Junié dans la seconde moitié du XVIIIème siècle. Le travail est achevé en 1786 et compilé sous la forme de 50 feuilles coloriées. Ce document est conservé aux Archives Nationales sous la cote N, Seine, Atlas 64. Les plans couvrent les propriétés relevant de la censive et seigneurie féodale de l'archevêché de Paris. Ils présentent les plans et les surfaces de plus de 5 000 maisons, plus de 300 rues, places, culs-de-sac. Ils montrent également le détail des cours et jardins. Sur les bords des feuilles originales figurent les noms des propriétaires par rue ainsi que les surfaces en toises et pieds aux alentours de 1780. Les fichiers proposés sont au format JPEG2000, géoréférencés dans le système de coordonnées WGS 84 / Pseudo-Mercator, EPSG : 3857. Un tableau listant les rues représentées sur chaque feuille est proposé en pièce jointe. Il a été océrisé pour permettre une recherche rapide par nom de rue.
Contrasting effects of wooded and herbaceous semi-natural habitats on supporting wild bee diversity

[Lien vers la fiche source] The aim of the study was to disentangle the effects of landscape composition and farming practices on the taxonomic and functional diversity of wild bees and their possible consequences for pollination potential. We analysed a dataset of 107 crops at whose edges wild bees were captured between 2013 and 2019. Pesticide treatments of each crop were recorded throughout the year. At the landscape level, the proportions of different types of land use were calculated in a circle with a radius of 500 m. The data set is composed of 18 variables of ecological, landscape and farming practices measures.
Age effect on 2019 BLUP data miscanthus

[Lien vers la fiche source] It includes the BLUPs of genotype effects (BLUP_A19_G), interactions of genotype with age 4 (BLUP_A19_I4) and interactions of genotype with age 5 (BLUP_A19_I5). It also contains the corresponding QTLs: QTL_A19_G, QTL_A19_I3 and QTL_A19_I4, respectively.
Genetic diversity assessment of 1539 fonio (Digitaria exilis) accessions in West Africa: SSRs data

[Lien vers la fiche source] Neglected and under-utilized species represent important genetic resources and untapped reservoirs of diversity to address global food and nutrition challenges. Characterizing the extent of their genetic diversity and making it available is of prime importance to their wider use and to develop collaborative research networks. White fonio (Digitaria exilis (Kippist) Stapf) is a small cereal domesticated and cultivated in West Africa. It represents locally important food resources for smallholder farmers of arid and semi-arid lands. Using an unprecedented number of 1539 genotyped landraces, we assessed fonio genetic diversity and population structure across its entire area of cultivation with simple sequence repeat markers (SSRs). Results are available through an open and user-friendly R shiny application [ on this link]. We provide here two files: (1) the passport data of the white fonio collection containing information for the 2372 accessions (ID, country, project, year of sampling, geographical coordinates and whether the accession was included or not in the genetic analyses). (2) The SSRs data for the 1539 accessions successfully genotyped, associated with passport information. The genotypes were obtained with 14 microsatellites markers. For each marker, the score of the two alleles are separated by "/". Missing genotypes are coded "999/999".
Corpus d’entretiens sur les connectivités socio-écologiques de trois bassins versants maritimes de Martinique (2020-2021)

[Lien vers la fiche source] Le corpus est constitué de 59 entretiens semi-directifs conduits en 2020-2021 auprès de 60 personnes (1 refus d’enregistrement) : 20 habitants du bassin versant du Galion, 20 habitants du bassin de La Lézarde et 20 habitants du bassin de Rivière-Pilote. Deux modalités de passation des entretiens ont été employées : à distance en 2020, à cause de l’impossibilité de se rendre sur le terrain pendant le confinement covid19, et in situ en 2021 lorsque la situation sanitaire a permis le déplacement des chercheurs. Les entretiens fournissent des informations sur les connaissances et les représentations que les personnes enquêtées ont de la biodiversité et de la pollution des écosystèmes aquatiques à l’échelle de chaque bassin versant, ce qui a permis une interprétation en termes de connectivité socio-écologique, physique et mentale. Ces éléments de connaissance visent à améliorer les démarches de gestion environnementale.
Personas por lugar de fallecimiento

Datos correspondientes a 1.214 centros. Incluye residencias, centros de personas discapacitadas y viviendas tuteladas. Desde el 4 de mayo de 2021 la actualización es 2 veces por semana: los martes y viernes. El dato de mortalidad en residencias corresponde a la totalidad de fallecidos en residencias, por cualquier causa. En el caso de los fallecidos son residentes que han fallecido en hospital o en residencia. En algún caso el dato de mortalidad en residencias puede ser superior al de personas fallecidas con COVID19 confirmado o con síntomas compatibles. La razón radica en las distintas fuentes de las que proceden los datos y el momento, también distinto, en el que se recaban. En el caso de los confirmados, se trata de residentes a los que se les ha practicado la prueba de PCR (prueba de detección molecular) con resultado positivo según lo establecido en la Orden del Ministerio de Sanidad SND/265/2020, de 19 de marzo. En el caso de los aislados se ha distinguido en dos grupos según lo establecido en la Orden del Ministerio de Sanidad SND/265/2020, de 19 de marzo.
Staatsrechnung Thurgau 2015 - Bilanz

Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo. Datenquelle: Finanzverwaltung
Staatsrechnung Thurgau 2016 - Bilanz

Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo. Datenquelle: Finanzverwaltung
Staatsrechnung Thurgau 2017 - Bilanz

Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo. Datenquelle: Finanzverwaltung
Staatsrechnung Thurgau 2018 - Bilanz

Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo. Datenquelle: Finanzverwaltung
Staatsrechnung Thurgau 2019 - Bilanz

Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo. Datenquelle: Finanzverwaltung
Staatsrechnung Thurgau 2021 - Bilanz

Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo. Datenquelle: Finanzverwaltung
Staatsrechnung Thurgau 2022 - Bilanz

Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo. Datenquelle: Finanzverwaltung
Fietstelpaal Coupure-Links 2022 Gent

Deze dataset bevat de data van de fietstelpaal Coupure-Links van 2022. De metingen zijn per 5 minuten gegroepeerd in 3 waarden: * Totaal: totaal aantal gepasseerde fietsers * Hoofdrichting: aantal gepasseerde fietsers van Rozemarijnbrug naar Contributiebrug * Tegenrichting: aantal gepasseerde fietsers van Contributiebrug naar Rozemarijnbrug Locatie van de telpaal: [https://data.stad.gent/explore/dataset/fietstelpalen-gent/table/] No Data waarde: NaN Voor volgende datums is er geen data: - 15 juli 2022 - 10 oktober 2022 - 12 oktober 2022
Ail violet de Cadours AOC/AOP : cours du marché 2011 à 2022

Ce jeu de données propose l'évolution des cours moyens du marché de l'ail de Cadours depuis 2011. Ces cours sont établis chaque semaine en fin de marché les mercredis matin de juillet à novembre, durant la période de récolte, sur la base des quantités vendues et des prix relevés. Ce marché hebdomadaire s’adresse essentiellement aux négociants, aux restaurateurs et aux professionnels des métiers de bouche qui achètent directement la marchandise aux producteurs locaux. L’Ail violet de Cadours répond à un cahier des charges précis, homologué par l’arrêté du 17 décembre 2015 (disponible en pièce jointe). Il conditionne, entre autres, la qualité du produit, le calibrage (diamètre de la tête d’ail) et son conditionnement (tresse, gerbe, sac et plateau). C'est pourquoi ce jeu fournit les cours par appellation et distingue depuis 2016 les cours du label [AOC/AOP Ail Violet de Cadours] obtenu auprès de l’INAO [(Institut National de l’Origine et de la Qualité]) en octobre 2015. Si une production d’ail n’est pas conforme aux critères définis par le cahier des charges, il est susceptible d’être déclassé en Ail violet de France. La saison 2022 a débuté le 6 juillet. Elle prend fin le mercredi 26 octobre avec le dernier marché de la saison 2022. [Pour en savoir plus sur l'Ail violet, la star de Cadours !] Contacts utiles Direction de l’Agroécologie Conseil départemental de la Haute-Garonne 1, boulevard de la marquette - 31090 Toulouse Cedex 9 Tél. 05 34 33 48 25 Courriel : [dae@cd31.fr]
PigLet case study for ASTERICS

[Lien vers la fiche source] This case study focuses on fetal development in late gestation in pig species (Lefort et al. 2020). The study addresses the question of delayed development in mammalian that may impact survival ability at birth. Two ages at late gestation were studied, 90 and 110 days (birth is expected at 114 days). Two genetic lines were included, LW for Large White, with higher risk of delayed development, and MS for Meishan, more robust. Studied piglets were of four genotypes: LWLW, MSMS, and the crossed piglets LWMS and MSLW. The data is composed of in four datasets corresponding to metabolomic analyses (NMR) performed on plasma, urine, and amniotic fluid samples of 444 piglets and to a metadata file providing information on piglets and on the design of the experiment. In addition, the data collection also contains the results of the analysis performed with ASTERICS https://asterics.miat.inrae.fr under the UID `piglet_usecase`.
Genome 3D structure in pig fetal muscle from Hi-C assays of Chromatin Conformation Capture

[Lien vers la fiche source] Comparative analysis of the genome 3D structure during late development in pig between 90 days and 110 days of gestation using Hi-C experiments of High-throughput Chromatin Conformation Capture. Data are Hi-C count matrices at 200kb resolution (bin size). Sample acquisition protocol: https://data.faang.org/api/fire_api/samples/INRAE_SOP_pig_muscle_tissue_sampling_20200812.pdf Experiment protocol: https://data.faang.org/api/fire_api/assays/INRAE_SOP_Hi-C_pig_muscle_tissue_20200812.pdf