AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Milieux boisés - Réservoirs de biodiversité (SRCE)

Ce jeu de données liste les différents réservoirs de biodiversité pour la sous-trame milieux boisés du SRCE dans l'Agglo du Pays de Dreux. En application de l’article R.371-19 II du code de l’environnement, les réservoirs de biodiversité sont des espaces dans lesquels la biodiversité, rare ou commune, menacée ou non menacée, est la plus riche ou la mieux représentée, où les espèces peuvent effectuer tout ou partie de leur cycle de vie (alimentation, reproduction, repos) et où les habitats naturels peuvent assurer leur fonctionnement en ayant notamment une taille suffisante. Ce sont des espaces pouvant abriter des noyaux de populations d’espèces à partir desquels les individus se dispersent, ou susceptibles de permettre l’accueil de nouvelles populations d’espèces. Echelle de saisie: 1/100.000 ème.
Milieux boisés - Corridors écologiques (SRCE)

Ce jeu de données liste les différents corridors écologiques potentiels pour la sous-trame milieux boisés du SRCE en région Centre-Val de Loire. Ces corridors assurent des connexions entre des réservoirs de biodiversité, offrant aux espèces des conditions favorables à leur déplacement et à l’accomplissement de leur cycle de vie. (article R.317-19 III du code de l’environnement). Deux niveaux d’intervention sont possible dans le cadre du SRCE : les corridors à restaurer et ceux à préserver. Une emprise indicative de 3 km est à prendre en considération de part et d’autre de l’axe du corridor, de manière à bien signifier qu’il s’agit de fuseaux de déplacement imprécis qu’il conviendra d’affiner à partir des connaissances locales au moment de la déclinaison du SRCE. La réglementation autorise que tous les réservoirs de biodiversité ne soient pas forcément reliés par des corridors écologiques (article R.317-19 II du code l’environnement). Ce cas de figure devrait être limité et concerner principalement des réservoirs de biodiversité au regard : * a) de la pertinence de connecter ou de garder l’isolement naturel de ces espaces (en particulier : cas d’isolement pour permettre d’éviter la propagation d’espèces exotiques envahissantes ou d’éventuels problèmes sanitaires posés par la faune sauvage véhiculant des maladies pouvant se transmettre à des espèces domestiques (ex : fièvre porcine) ou même à l’homme (ex : rage)). * b) d’enjeu de préservation de certains espaces qui constituent un réseau écologique en « pas japonais » pour les espèces associées (ex : des étangs et lacs, des mares, des tourbières) ou de certains espaces non connectés aujourd’hui mais qui pourront servir demain de « relais » ou de nouveau point du maillage écologique du territoire (face à des changements tels que le changement climatique, l’évolution de l’aire de répartition, les incendies, la disparition de réservoirs via un projet d’aménagement ...). Echelle de saisie: 1/100.000 ème.
Bocage - Réservoirs de biodiversité (SRCE)

Ce jeu de données liste les différents réservoirs de biodiversité pour la sous-trame bocage et autres structures ligneuses linéaires du SRCE en région Centre-Val de Loire. En application de l’article R.371-19 II du code de l’environnement, les réservoirs de biodiversité sont des espaces dans lesquels la biodiversité, rare ou commune, menacée ou non menacée, est la plus riche ou la mieux représentée, où les espèces peuvent effectuer tout ou partie de leur cycle de vie (alimentation, reproduction, repos) et où les habitats naturels peuvent assurer leur fonctionnement en ayant notamment une taille suffisante. Ce sont des espaces pouvant abriter des noyaux de populations d’espèces à partir desquels les individus se dispersent, ou susceptibles de permettre l’accueil de nouvelles populations d’espèces. Echelle de saisie : 1/100.000 ème.
Eléments reconnectants (SRCE)

Éléments reconnectants du réseau écologique (passage à faune et assimilé). Classés suivant 2 catégories : niveau 1 (passage supérieur, au dessus de l’élément fragmentant) et niveau 2 (passage inférieur). Les données à disposition n’étant pas exhaustives, tous les aménagements existants ne sont pas représentés. Echelle de saisie: 1/100.000 ème.
Cours d’eau - Réservoirs de biodiversité (SRCE)

Ce jeu de données liste les cours d’eau, parties de cours d’eaux et canaux et espaces de mobilité associés retenus comme éléments de trame verte et bleue du SRCE de la région Centre-Val de Loire. Contrairement aux autres sous-trames, la sous-trame cours d’eau ne s’appuie pas sur une organisation en réservoirs de biodiversité et corridors, les cours d’eau pouvant appartenir à l’un et l’autre à la fois. Ce jeu de données ne distingue donc pas de réservoirs et de corridors. Il figure, conformément à la réglementation, les cours d’eau classés (liste 1et liste 2, certains pouvant relever des 2 catégories) sur les 2 bassins concernant la région Centre-Val de Loire (Loire-Bretagne et Seine-Normandie). Certains tronçons connus pour leur richesse biologique viennent compléter cette donnée. Echelle de saisie: 1/100.000 ème.
Cours d’eau - Réservoirs de biodiversité (SRCE)

Ce jeu de données liste les cours d’eau, parties de cours d’eaux et canaux et espaces de mobilité associés retenus comme éléments de trame verte et bleue du SRCE de l'Agglo du Pays de Dreux. Contrairement aux autres sous-trames, la sous-trame cours d’eau ne s’appuie pas sur une organisation en réservoirs de biodiversité et corridors, les cours d’eau pouvant appartenir à l’un et l’autre à la fois. Ce jeu de données ne distingue donc pas de réservoirs et de corridors. Il figure, conformément à la réglementation, les cours d’eau classés (liste 1et liste 2, certains pouvant relever des 2 catégories). Certains tronçons connus pour leur richesse biologique viennent compléter cette donnée. Echelle de saisie: 1/100.000 ème.
Pôle Vie Quotidienne - Cours d’eau - Réservoirs de biodiversité (SRCE)

Ce jeu de données liste les cours d’eau, parties de cours d’eaux et canaux et espaces de mobilité associés retenus comme éléments de trame verte et bleue du SRCE de la région Centre-Val de Loire. Contrairement aux autres sous-trames, la sous-trame cours d’eau ne s’appuie pas sur une organisation en réservoirs de biodiversité et corridors, les cours d’eau pouvant appartenir à l’un et l’autre à la fois. Ce jeu de données ne distingue donc pas de réservoirs et de corridors. Il figure, conformément à la réglementation, les cours d’eau classés (liste 1et liste 2, certains pouvant relever des 2 catégories) sur les 2 bassins concernant la région Centre-Val de Loire (Loire-Bretagne et Seine-Normandie). Certains tronçons connus pour leur richesse biologique viennent compléter cette donnée. Echelle de saisie: 1/100.000 ème.
Data for Typology of Plankton Communities seen by In Situ Imaging in the First 500 m of the Global Ocean

[Lien vers la fiche source] Supporting data for the paper "Three major mesoplanktonic communities resolved by in situ imaging in the upper 500 m of the global ocean" Aim The distribution of mesoplankton communities have been poorly studied at global scale, especially from in situ instruments. This study aims to (1) describe the global distribution of mesoplankton communities in relation with their environment and (2) assess the ability of various environmental-based ocean regionalisations to explain the distribution of these communities. Location Global ocean, 0 - 500 m depth. Time period 2008 - 2019 Major taxa studied 28 groups of large mesoplanktonic and macroplanktonic organisms, covering Metazoa, Rhizaria and Cyanobacteria. Methods From a global data set of 2500 vertical profiles making use of the Underwater Vision Profiler 5 (UVP5), an in situ imaging instrument, we studied the global distribution of large (> 600 µm) mesoplanktonic organisms. Among the 6.8 million imaged objects, 330,000 were large zooplanktonic organisms and phytoplankton colonies, the rest consisting of marine snow particles. Multivariate ordination (PCA) and clustering were used to describe patterns in community composition, while comparison with existing regionalisations was performed with regression methods (RDA). Results Within the observed size range, epipelagic plankton communities were Trichodesmium-enriched in the intertropical Atlantic, Copepoda-enriched at high latitudes and in upwelling areas, and Rhizaria-enriched in oligotrophic areas. In the mesopelagic layer, Copepoda-enriched communities were also found at high latitudes and in the Atlantic Ocean, while Rhizaria-enriched communities prevailed in the Peruvian upwelling system and a few mixed communities were found elsewhere. The comparison between the distribution of these communities and a set of existing regionalisations of the ocean suggested that the structure of plankton communities described above is mostly driven by basin-level environmental conditions. Main conclusions In both layers, three types of plankton communities emerged and seemed to be mostly driven by regional environmental conditions. This work sheds light on the role not only of metazoans, but also of unexpected large protists and cyanobacteria in structuring large mesoplankton communities.
Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région CWE/Europe du Centre-Ouest en 2020

« Monitoring Paquet Energie Propre 70% » Le règlement européen de l’électricité, dans le cadre du Paquet Energie Propre adopté en 2019, exige des GRT d’être en mesure de monitorer la capacité du réseau devant être mis à disposition des échanges transfrontaliers en introduisant une cible ambitieuse de 70%. Selon la recommandation de l’ACER (Agency for the Cooperation of Energy Regulators), ce monitoring s’effectue, sur chaque pas de temps, à la maille des éléments critiques de réseaux qui sont fournis aux différents calculs de capacité pour les échanges aux frontières au sein de l’Union Européenne. Dans ce cadre, et en attendant que ce monitoring soit effectué au niveau régional de chaque région de calcul de capacité, RTE et la CRE souhaitent mettre à disposition de tous, les données de monitoring qui sont produites sur le sujet au niveau français. Ces données seront partagées sur une granularité semestrielle. SWE, CWE et NIB sont les 3 régions de calcul de capacité au sein de l’Union Européenne, auquel RTE participe (SWE pour la frontière avec l’Espagne ; NIB pour Frontière avec l’Italie ; CWE pour les frontières avec Allemagne et Belgique). Pour les zones SWE (frontière avec l'Espagne) et NIB (frontière avec l'Italie), retrouvez les jeux de données ci-dessous : [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières de la région Europe du Sud-Ouest en 2020 — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (reseaux-energies.fr)] [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières de la région Italie Nord en 2020 — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (reseaux-energies.fr)] La description des frontières est en pièce jointe. « Monitoring Clean Energy Package 70% » The european electricity regulation introduces in 2019, a minimum threshold of 70% of the capacity to be made available for cross-border trade. In the frame of this regulation, TSOs have to be able to monitor this network capacity. According to ACER (Agency for the Cooperation of Energy Regulators) recommendation, this monitoring takes place, on each Timestamp, on the critical network element provided by TSOs to the capacity calculation project at European Union level. Within this framework, and until this monitoring will be carried out on the regional level, RTE and CRE (Commission de Régulation de l’Energie) would like to share, in Opendata, the dataset produced on the subject on French level. This dataset will be published on a half-year granularity.
Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région CORE/Europe du Centre-Ouest

« Monitoring Paquet Energie Propre 70% » Le règlement européen de l’électricité, dans le cadre du Paquet Energie Propre adopté en 2019, exige des GRT d’être en mesure de monitorer la capacité du réseau devant être mis à disposition des échanges transfrontaliers en introduisant une cible ambitieuse de 70%. Selon la recommandation de l’ACER (Agency for the Cooperation of Energy Regulators), ce monitoring s’effectue, sur chaque pas de temps, à la maille des éléments critiques de réseaux qui sont fournis aux différents calculs de capacité pour les échanges aux frontières au sein de l’Union Européenne. Dans ce cadre, RTE et la CRE souhaitent mettre à disposition de tous, les données de monitoring qui sont produites sur le sujet au niveau français. SWE, CWE et NIB sont les 3 régions de calcul de capacité au sein de l’Union Européenne, auquel RTE participe (SWE pour la frontière avec l’Espagne ; NIB pour Frontière avec l’Italie ; CWE pour les frontières avec Allemagne et Belgique). Depuis le 9 juin 2022 CORE a remplacé la région CWE. On gardera donc le terme CWE pour les données du 1er janvier 2022 au 8 juin 2022. Pour les zones SWE (frontière avec l'Espagne), NIB (frontière avec l'Italie) et CWE, retrouvez les jeux de données ci-dessous : [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région CWE/Europe du Centre-Ouest — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (opendatasoft.com)] [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région Europe du Sud-Ouest — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (opendatasoft.com)] [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région Italie Nord — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (opendatasoft.com)] La description des frontières est en pièce jointe. « Monitoring Clean Energy Package 70% » The european electricity regulation introduces in 2019, a minimum threshold of 70% of the capacity to be made available for cross-border trade. In the frame of this regulation, TSOs have to be able to monitor this network capacity. According to ACER (Agency for the Cooperation of Energy Regulators) recommendation, this monitoring takes place, on each Timestamp, on the critical network element provided by TSOs to the capacity calculation project at European Union level. Within this framework, and until this monitoring will be carried out on the regional level, RTE and CRE (Commission de Régulation de l’Energie) would like to share, in Opendata, the dataset produced on the subject on French level. The time steps corresponding to errors in the capacity calculation that do not allow the evaluation of the 70% CEP to be carried out correctly, or to errors in the monitoring tool used by RTE, have been added to the 2022 data sets. They are represented by the term "Not provided" in the column "Name of the CNEC".
Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région Europe du Sud-Ouest

« Monitoring Paquet Energie Propre 70% » Le règlement européen de l’électricité, dans le cadre du Paquet Energie Propre adopté en 2019, exige des GRT d’être en mesure de monitorer la capacité du réseau devant être mis à disposition des échanges transfrontaliers en introduisant une cible ambitieuse de 70%. Selon la recommandation de l’ACER (Agency for the Cooperation of Energy Regulators), ce monitoring s’effectue, sur chaque pas de temps, à la maille des éléments critiques de réseaux qui sont fournis aux différents calculs de capacité pour les échanges aux frontières au sein de l’Union Européenne. Dans ce cadre, RTE et la CRE souhaitent mettre à disposition de tous, les données de monitoring qui sont produites sur le sujet au niveau français. SWE, Europe du Centre Ouest (CORE/CWE) et NIB sont les 3 régions de calcul de capacité au sein de l’Union Européenne, auquel RTE participe (SWE pour la frontière avec l’Espagne ; NIB pour Frontière avec l’Italie ; CWE pour les frontières avec Allemagne et Belgique). Depuis le 9 juin 2022 CORE a remplacé la région CWE. On gardera donc le terme CWE pour les données du 1er janvier 2022 au 8 juin 2022. Pour les zones CWE/CORE (frontières avec l'Allemagne et la Belgique) et NIB (frontière avec l'Italie), retrouvez les jeux de données ci-dessous : [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région CORE/Europe du Centre-Ouest — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (opendatasoft.com)] [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région CWE/Europe du Centre-Ouest — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (opendatasoft.com)] [Monitoring des capacités d'échanges aux frontières françaises de la région Italie Nord — Open Data Réseaux Énergies (ODRÉ) (opendatasoft.com)] La description des frontières est en pièce jointe. « Monitoring Clean Energy Package 70% » The european electricity regulation introduces in 2019, a minimum threshold of 70% of the capacity to be made available for cross-border trade. In the frame of this regulation, TSOs have to be able to monitor this network capacity. According to ACER (Agency for the Cooperation of Energy Regulators) recommendation, this monitoring takes place, on each Timestamp, on the critical network element provided by TSOs to the capacity calculation project at European Union level. Within this framework, RTE and CRE (Commission de Regulation de l’Energie) would like to share, in Opendata, the dataset produced on the subject on French level.
Budget Bourges Plus - De 2018 à 2022

Budget pour les années 2018 à 2022 de la Communauté d'Agglomération de Bourges, comprenant les étapes budgétaires suivantes: budget primitif (BP) : premier acte budgétaire du cycle budgétaire annuel de la collectivité décision modificative (DM): ajustement des crédits budgétaires en fonction des besoin (tout au long de l'année) compte administratif (CA) : à la clôture des comptes, retrace les recettes et dépenses constatées Les données diffusées respectent le format "Budget" du Socle Commun des Données Locales : [schema.data.gouv.fr] * BGT_NATDEC : étape budgétaire. Valeurs : budget primitif, budget supplémentaire, décision modificative, compte administratif * BGT_ANNEE : exercice budgétaire * BGT_SIRET : code SIRET de la collectivité * BGT_NOM : nom de la collectivité * BGT_CONTNAT : numéro de l'article ou compte budgétaire * BGT_CONTNAT_LABEL : libellé de l'article ou compte budgétaire * BGT_NATURE : nature de la dépense ou de la recette * BGT_NATURE_LABEL : libellé de la nature de la dépense ou de la recette * BGT_FONCTION : fonction de la dépense ou de la recette * BGT_FONCTION_LABEL :libellé de la fonction de la dépense ou de la recette * BGT_OPERATION : opération budgétaire * BGT_SECTION : type de recette ou dépense. Valeurs : investissement, fonctionnement * BGT_OPBUDG : opération d'ordre budgétaire ou opération réelle. Valeurs : réel, ordre * BGT_CODRD : recette ou dépense * BGT_MTREAL : montant réalisé, renseigné uniquement pour un compte administratif * BGT_MTBUDGPREC : non renseigné * BGT_MTRARPREC : montant des reprises des exercices précédents * BGT_MTPROPNOUV: montant des recettes ou dépenses réelles non prévues dans les étapes budgétaires précédentes * BGT_MTPREV : montant prévu lors des exercices BP/BS/DM précédents * BGT_CREDOUV : montant des crédits de paiement disponibles pour effectuer des dépenses sur cet article * BGT_MTAR3112 : non renseigné * BGT_ARTSPE : non renseigné
Gridded geophysical shipboard data on the South Intra-Transform segment of the St. Paul transform system (COLMEIA cruise)

[Lien vers la fiche source] Gridded shipboard multibeam bathymetry and gravity datasets acquired during the COLMEIA cruise (2013). Gridded sediment thickness derived from seismic data. Gridded crustal thickness computed from gravity. The gridded datasets cover the South intra-transform segment of the St. Paul transform fault system. Grids created with the GMT software. Grid details as follows: Bathymetry: Grid file format: nf = GMT netCDF format (32-bit float), CF-1.7 x_min: -26.6678081446 x_max: -24.4991923884 x_inc: 0.000898349526186 name: longitude n_columns: 2415 y_min: 0.416125587833 y_max: 0.917145899441 y_inc: 0.000904368793517 name: latitude n_rows: 555 Sediment thickness: Grid file format: nf = GMT netCDF format (32-bit float), CF-1.7 x_min: -26.6697086826 x_max: -24.4984586826 x_inc: 0.00225 name: longitude n_columns: 966 y_min: 0.4154644221 y_max: 0.9194644221 y_inc: 0.00225 name: latitude n_rows: 225 Free air anomaly (merged shipboard and satellite data): Grid file format: nf = GMT netCDF format (32-bit float), CF-1.7 x_min: -26.6666666667 x_max: -24.5 x_inc: 0.0166666666667 (1 min) name: longitude n_columns: 131 y_min: 0.416666666667 y_max: 0.916666666667 y_inc: 0.0166666666667 (1 min) name: latitude n_rows: 31 Gravity anomalies (Mantle Bouguer, Residual Mantle Bouguer): Grid file format: nf = GMT netCDF format (32-bit float), CF-1.7 x_min: -26.6666666667 x_max: -24.5 x_inc: 0.00333333333333 (12 sec) name: longitude n_columns: 651 y_min: 0.416666666667 y_max: 0.916666666667 y_inc: 0.00333333333333 (12 sec) name: latitude n_rows: 151 Crustal thickness derived from the gravity anomalies: Grid file format: nf = GMT netCDF format (32-bit float), CF-1.7 x_min: -26.6666666667 x_max: -24.5 x_inc: 0.00333333333333 (12 sec) name: longitude n_columns: 651 y_min: 0.416666666667 y_max: 0.916666666667 y_inc: 0.00333333333333 (12 sec) name: latitude n_rows: 151
Spin-orbit readout using thin films of topological insulator Sb2Te3 deposited by industrial magnetron sputtering

[Lien vers la fiche source] Data set of the paper : Spin-orbit readout using thin films of topological insulator Sb2Te3 deposited by industrial magnetron sputtering. This includes Sheet resistance versus temperature, and Hall effect and spin signal with their temperature dependance, measured on SbTe based devices and thin film.
NIRS Database on fresh Matooke fingers at NaCRRI & IITA, Uganda

[Lien vers la fiche source] Consumer acceptability of new banana lines and introductions of fresh banana “matooke” cultivars for cooking is important in achieving breeding targets of the IITA and Ugandan breeding programs. The main thrusts include the defining of the main acceptability trait called “tookeness” which is defined by the composition of the banana/fresh matooke. In the current database, 211 spectra have been acquired from 34 genotypes of fresh matooke. The genotypes are part of the IITA collection hosted at Namulonge. Using the developed standard operating procedure developed for fresh matooke, spectra of the flesh of fresh fingers were scanned using an ASD Qualityspec spectrometer. Reference information for one of the definitive traits for tokeness-the dry matter content-was generated using the oven method. In total 43 replicate measurements for dry matter content were compiled corresponding to the different genotypes (some repeated) were undertaken. Calibrations on the same traits will be considered and the role of NIRS in determination of banana based DM will be undertaken. The relevance of NIRS in determination of other quantitative traits definitive of consumer acceptability is therefore under exploration.
Résultats du 2ème tour des élections municipales 2020 à Tours

Ce jeu de données contient les résultats du 2ème tour de l'élection municipale 2020 à Tours, bureau par bureau, candidat par candidat. Il sera mise à jour en temps réel après 20h le 28 juin 2020 jusqu'à la fin du dépouillement. (Sous réserve de la proclamation des résultats définitifs par la commission nationale de recensement des votes.)