AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Base des entreprises et des établissements issue de la base Sirene V3 - Pays Basque

Base Sirene V3 ### Recherche par SIREN, SIRET, nom d’entreprise, ou recherche fuzzy, ... Base INSEE SIRENE des entreprises et établissements du territoire de la CAPB Il s'agit d'une extraction de la base SIRENE nationale publiée par l'INSEE, filtrée sur le territoire de la CAPB. La base Sirene contenant des données à caractère personnel, l'Insee attire votre attention sur les obligations légales qui en découlent: * Le traitement de ces données relève des obligations de déclaration de la Loi 78-17 du 6 janvier 1978 modifiée, dîte Loi CNIL : [https://www.cnil.fr/fr/loi-78-17-du-6-janvier-1978-modifiee] * Selon votre usage du jeu de données, il est de votre responsabilité de tenir compte du statut de diffusion le plus récent de chaque personne physique. En effet, l'article A123-96 du code de commerce dispose que : "Toute personne physique peut demander soit directement lors de ses formalités de création ou de modification, soit par lettre adressée au directeur général de l'Institut national de la statistique et des études économiques, que les informations du répertoire la concernant ne puissent être utilisées par des tiers autres que les organismes habilités au titre de l'article R. 123-224 ou les administrations, à des fins de prospection, notamment commerciale." Le site de l’Insee [www.sirene.fr] fournit des informations sur le contenu de ces bases, ainsi que la [documentation] associée et une [Foire Aux Questions] pour vous aider, comprenant plus de 50 questions-réponses. NB : La base de données est géocodée grâce à la Base d’Adresse Nationale. La base proposée est centrée sur les communes du pays basque
Pontoise, road networks over the long term

Ce jeu de données est lié à la visualisation suivante : [Visualisation - Pontoise, réseaux viaires sur la longue durée] Cette couche traite de l'évolution du réseau viaire sur la commune de Pontoise à travers le temps. En partant du réseau de voie présentée dans la Bd Topo puis en travaillant sur différentes cartes anciennes (Carte d’État-major, Cadastre Napoléonien, Plan d'intendance) il s'est agit de mener une analyse régressive de l'évolution / disparition / apparition des tronçons de voies sur l'ensemble de la commune. L'objet de base est le tronçon c'est à dire la portion de voie comprise en deux carrefours.
Données lidar acquises par drone UE Citrus, San Giuliano, Corse

[Lien vers la fiche source] Acquisitions Lidar par drones l'unité expérimentale Citrus, de San Giuliano, Corse (2B). Survol financé par l'UE Citrus Acquisition le 13 octobre 2021. Télépilotes unité TETIS, Montpellier : Samuel Alleaume : samuel.alleaume@inrae.fr Audrey Jolivot : audrey.jolivot@cirad.fr . Capteur : Yellowscan, Surveyor • Centrale GNSS-inertielle : Applanix APX-15 UAV • Lidar : Velodyne VLP16 (Puck) : Longueur d’onde:905 nm / 300 000 pulses par seconde (300 kHz) / 2 échos par pulse / Angle de vue : 360 deg • Précision : 4cm Vecteur : drone DJI Matrice 600 Pro 4
Energy consumption in the Geographical area 174912 (Täfteå omland)

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 174915 (Gravmarks omland, övre)

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 174911 (Sävars omland, västra)

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  174914 (Sävars omland, östra)

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 174910 (Gravmarksomland, nedre)

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
Predicted key dugong habitat - New Caledonia west coast

[Lien vers la fiche source] Shapefile of key dugong habitats predicted over the New Caledonia west coast. Dugong spatial intensity of use derived from 16 satellite-tagged individuals was modeled in relation with lagoon topographic variables and seagrass coverage. Intensity of use was predicted back over the gridded study area at 500 resolution and the highest 10 percent of predicted values was selected as "key dugong habitat".
Interpolated satellite tracking data - Dugong dugon - New Caledonia - 2012-2019

[Lien vers la fiche source] Interpolated dugong GPS tracks recorded in 2012, 2013 and 2019 over the west coast of New Caledonia, South Pacific. GPS locations were filtered to remove invalid locations of uncertain QFP and unresolved QFP and locations implying unrealistically rapid movements (speed > 10 km/h). When a track was interrupted for more than 10 hours, the track was considered to be constituted by several segments, which were subsequently modeled separately. Track segments were projected in a UTM coordinate system and were interpolated hourly with a Continuous-time Correlated Random Walk (CRW) model using the "crawl" R package (version 2.2.3). Residence time was calculated along the crawl-interpolated tracks to assess movement type (higher values indicating Area Restricted Search when animals slow down and display more sinuous paths). Tidal cycle data were acquired for each hourly dugong position from in situ tide gauge measurements at the Numbo station in Nouméa, New Caledonia (REFMAR, data.shom.fr). Dial cycle was approximated by dividing days into four phases: dawn (3 a.m – 9 a.m), day (9 a.m – 3 p.m), dusk (3 p.m – 9 p.m) and night (9 p.m – 3 a.m).
Data for determining the accuracy of four open circuit respiration chambers designed to quantify methane emissions from goats

[Lien vers la fiche source] The data here presented is used to determine the accuracy of four open circuit respiration chambers designed to quantify methane emissions from goats The tables Chamber1.xls, Chamber2.xls, Chamber3.xls and Chamber4.xls display methane (ppm) during the methane recovery test using a controlled source of methane emission (200 mL/min from a bottle with methane at 8%) during 30 min at six locations in each chamber (Figure 1). The green and yellow colours in the rows of the Excel files indicate the times when the bottle of the methane source was opened and closed, respectively. The tables include information on the air outflow rate from the chamber. The R script Recovery.r includes the code for the calculation of the percentage of recovery by determination of the area under the curve. The Excel file Analyser.xls shows dynamic data of the concentration of methane (ppm) and carbon dioxide (ppm) during a test to establish the response time and stability of the gas analyser.
Antoing - Points et lignes de vue remarquables

Ce jeu de données localise les lieux ou les lignes de vue d'où on peut jouir d'une vue remarquable sur le paysage. Les points de vue remarquables (PVR) sont introduits dans l'Article 40 du CWATUPE qui précise que "le Plan de secteur peut comporter, en surimpression aux zones d'affectation, des points de vue remarquables". L'Article 450/20 du CWATUPE définit "le périmètre de point de vue remarquable comme visant à maintenir des vues exceptionnelles sur un paysage bâti ou non bâti. Les actes et travaux soumis à permis peuvent y être soit interdits, soit subordonnés à des conditions propres à éviter de mettre en péril la vue remarquable". Au niveau cartographique, tous les éléments du jeu de données sont représentés par des lignes : - Les points de vue sont représentés par deux segments qui limitent l’ouverture de l’angle. Les angles peuvent présenter des ouvertures variables selon l’étendue du paysage de qualité observé. Les segments qui limitent les angles peuvent également avoir des longueurs variables. Lorsqu'il s'agit d'un point de vue panoramique, les deux segments forment un angle de vue de 360°. L'orientation de chaque point de vue permet de distinguer les points de vue panoramique. - Les lignes de vue sont représentées par trois segments : la ligne de vue et les deux segments déterminant l’angle de vue.
Stationnement pour personnes handicapées

Le jeu de données reprend les emplacements géolocalisés de stationnement pour personnes handicapées sur le territoire de la Ville de Liège. Pour en savoir plus sur les initiatives et démarches en faveur des personnes handicapées, consultez le site de la Ville de Liège : [www.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 ? [Contactez-nous].
Liste des personnes décédées en Tarn-et-Garonne collectées depuis 1970

L'Insee reçoit des communes les décès enregistrés. Selon l'avis de la Cada du 17 mai 2019 : Le fichier des personnes décédées étant établi par l’INSEE dans le cadre de ses missions de service public, il constitue, à ce titre, un document administratif. Ne contenant pas de mentions relatives à la vie privée, il est communicable à toute personne qui en fait la demande et publiable en ligne en application des dispositions des articles L311-9 et L312-1-1 du code des relations entre le public et l’administration, sans occultation puisqu’il ne comporte pas de données personnelles. Il est également réutilisable dans les conditions prévues par le titre II de ce livre, les finalités d’un traitement ne faisant pas obstacle à la réutilisation des informations publiques dans les conditions prévues par le code des relations entre le public et l’administration. Les fichiers des personnes décédées sont disponibles depuis 1970 sur la France Métropolitaine et Outre Mer. Ils peuvent contenir des données relatives à un décès survenu antérieurement si l’information est parvenue tardivement à l’Insee. Depuis 2020, nous traitons les données mois par mois, e.g. fichiers de l'Insee de type '2022-m10.txt' pour le mois d'octobre 2022. Pour toutes les années antérieures à 2020, les données ont été récupérées sur les fichiers annuels de l'Insee. Enrichissements * Ajout des commune/département/région de naissance et de décès quand cela est possible. * Harmonisation des dates de naissances et de décès quand cela est possible (Certaines dates sont partielles (année, mois ou jour inconnus)). * Retrait des personnes dont la famille s’est opposée à la communication du décès (sur la base du fichier des oppositions mis à disposition par l’INSEE). Important L’Insee ne peut garantir que les données des personnes décédées sont exempts d’omissions ou d’erreurs ; il ne saurait encourir aucune responsabilité quant à l’utilisation faite des informations contenues dans ces données. Chaque fichier mensuel comprend tous les décès portés à la connaissance de l’Insee sur la période ; il peut contenir des données relatives à un décès survenu antérieurement si l’information est parvenue tardivement à l’Insee. En particulier, les informations contenues dans ces fichiers ne peuvent en aucun cas être utilisées dans un but de certification du statut vital des personnes.
Catégories de navigation effectuées par les navires professionnels

[Lien vers la fiche source] Cette donnée n'est pas à jour de l'arrêté du 30 août 2021, modifiant l’arrêté du 23 novembre 1987 relatif à la sécurité des navires et qui porte maintenant la limite pour les navires de 4e catégorie à 5 milles de la côte la plus proche.La catégorie de navigation pour laquelle un navire est autorisé à naviguer est indiquée sur son permis de navigation, ainsi que, le cas échéant, les restrictions dont elle est assortie. Cette limite a été produite par le Shom en application du paragraphe II.14 de l’article 1 du décret n° 84-810 modifié du 30 août 1984, les catégories de navigation sont définies par l'article 110.10 du règlement annexé à l'arrêté du 23 novembre 1987 relatif à la sécurité des navires.
EMODnet Human Activities, Aggregate Extraction

[Lien vers la fiche source] The dataset on areas for aggregate extraction in the EU was created in 2018 by AZTI for the European Marine Observation and Data Network (EMODnet). It is the result of the aggregation and harmonization of datasets provided by several sources from all across the EU. It is available for viewing and download on EMODnet - Human Activities web portal (www.emodnet-humanactivities.eu). The database contains polygons representing areas of seabed licensed for exploration or extraction of aggregates, in the following countries: Belgium, Denmark, Finland, France, Germany, Italy, Lithuania, Poland, Portugal, Russia, Sweden, The Netherlands and United Kingdom. Where available, each polygon has the following attributes: Id (Identifier), Area code, Area name, Country, Sea basin, Sea, Starting year (the year when the license starts), End year (the year when the license ends), Site Type (exploration area, extraction area, extraction area (in use)), License status (Active, not active, unknown), Material type (e.g.: sand, gravel, maerl), Notes, Distance to coast (in metres), Link to Web Sources. In the 2021 update, new areas have been included, and the data on the existing polygons have been updated.
Gemeenten - Vintage/Millésimé - Netherlands

This dataset is part of the Geographical repository maintained by Opendatasoft. This dataset contains data for Län (counties) in Sweden in 2021. The data sources are [Basisregistratie Kadaster], produced by [Kadaster.nl] and producted by [CBS]. Available levels * [Provincie] * Gemeenten Enhancements * Add Dutch ISO 3166-3 code. * Simplify geometries to provide better performance across the services.
Végétation à grande échelle 2012

Il s'agit d'une classification et de la cartographie des données d’occupation du sol dérivé de la télédétection d’images satellites des mois d’avril à août 2012 de résolution 70 cm, assistée par l’utilisation de données exogènes sur l’ensemble du territoire de l’Eurométropole de Strasbourg. Cette donnée de référence est composée d'une seule couche de données : l'occupation du sol / végétation à grande échelle. L'objectif de ces données est d'étudier l’évolution de l’aménagement du territoire de l'Eurométropole et de la végétation pour définir notamment les trames vertes et bleues. [Télécharger les données] (Projet QGIS, données au format gpkg, guide utilisateur et méthodologique au format PDF) [Consulter la fiche de métadonnées] Un autre jeu de données existe avec les données de 2017:[ Végétation à grande échelle 2017]
Données essentielles de la commande publique de la commune de Montpellier

Données moissonnées par le Ministère de l'Économie, des Finances et de la Relance et produites par le Commune de Montpellier L’arrêté du 14 avril 2017, modifié par l'arrêté du 27 juillet 2018, est entré en vigueur le 1er octobre 2018, et avec lui l’obligation pour les 70 000 acheteurs publics français (collectivités, ministères, hôpitaux publics, etc.) de publier les données essentielles des marchés publics d’un montant supérieur à 25 000 euros (40 000 euros depuis le 1er janvier 2020) sur leur profil d’acheteur. Afin de faciliter la consommation de ces données à l'échelle nationale, nous avons développé des scripts permettant de rassembler, traiter et publier ces données de façon centralisée, dans les formats réglementaires. Les sources de données utilisées sont les suivantes : données issues du PES Marché de la DGFiP données collectées par l'API DUME de l'AIFE données issues du profil d'acheteur Achatpublic.com mises à disposition via l'API DUME de l'AIFE données issues du profil d'acheteur Dématis facilitant le téléchargement des données de ses clients (e-marchespublics.com) données publiées sur le portail Open Data du Grand Lyon données publiées sur le profil d'acheteur AWS (marches-publics.info), extraites et publiées manuellement par Colin Maudry sur data.gouv.fr Les données publiées par l'AIFE souffrent de quelques anomalies décrites ici. Vous pouvez connaître la source des données grâce au champ source de chaque marché. Nous excluons les données de marchés qui sont manifestement fictifs ou inexploitables Vous trouverez davantage d'information sur les données essentielles de la commande publique sur [https://139bercy.github.io/decp-docs/].
Data for: Seabird-derived nutrients supply modulates the trophic strategies of mixotrophic corals

[Lien vers la fiche source] This data frame presents seawater NOx (nitrate C nitrite) concentrations in seawater, as well as carbon and nitrogen isotope values of seabird guano, Particulate Organic Matter (POM), macroalgae (Halimeda spp.) and coral (Pocillopora damicornis) tissues and symbionts. These values come from samples collected along two coast-ocean transects on the reef flats of Surprise and Huon islands in the D'entrecasteaux Reefs. Samples were collected in March and September 2017 during the POSTBLANCO and TARA ENTRECASTEAUX cruises. Stations were sampled 25, 50, 100, and 400m off the two islets as well as 50m off the crest of a reference reef, located 10km away within the same atoll. Analytical methods are presented in the corresponding paper. The dataset is made of 329 rows corresponding to samples, and 10 columns presenting an ID, the sampling month, site and station, the position within the transect, the sample type, genera, and either the NOx or the d13C and d15N values.
Programme de la fête de la Science 2021

Ce jeu de données présente l'ensemble des événements organisés partout en France pour les 30 ans de la Fête de la science qui aura lieu du 1 au 11 octobre 2021 pour la métropole et du 5 au 22 novembre 2021 pour l'outre-mer : animations, expositions, débats et d'initiatives scientifiques gratuites, inventives et ludiques. Il alimente le site national de la [Fête de la science].
Accessibilité potentielle localisée (APL) aux structures médico-sociales destinées aux personnes âgées

L’APL est un indicateur local, qui tient compte de l’offre et de la demande issue des communes environnantes. Calculé à l’échelle communale, l’APL met en évidence des disparités d’offre de soins qu’un indicateur usuel de densité, calculé sur des mailles beaucoup plus larges (bassins de vie, départements...), aura tendance à masquer. Le champ porte sur la France métropolitaine. Trois indicateurs d’APL sont diffusés, chacun ayant un seuil d’accessibilité (d0), une mesure de la demande (patientèle) et une mesure de l’offre : 1. APL aux établissements d’hébergement pour personnes âgées (EHPA : établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes – Ehpad ; établissements d’hébergement pour personnes âgées non EHPAD et unité de soins de longue durée – USLD) : donne le nombre de lits en établissements d’hébergement pour personnes âgées à moins de 60 minutes pour 100 000 résidents potentiels âgés de 60 ans ou plus. Le calcul de l’APL aux EHPA tient compte : - pour la demande, du nombre de résidents potentiels âgés de 60 ans ou plus (estimé par le produit entre le taux de recours national à ces établissement par tranche d’âge et le nombre d’habitants des communes par tranche d’âge) ; - pour le volume d’offre de prise en charge, du nombre de places (nombre de lits ou capacité installée, permanente ou temporaire) en établissements d’hébergement pour personnes âgées ; - d’un seuil d’accessibilité à 60 minutes et d’une décroissance du recours avec la distance entre 0 et 60 minutes. 2. APL aux résidences autonomie : donne le nombre de places en résidences autonomie à moins de 30 minutes pour 100 000 personnes âgées de 60 ans ou plus. Le calcul de l’APL aux résidences autonomie tient compte : - pour la demande, du nombre de personnes âgées de 60 ans ou plus ; - pour le volume d’offre de prise en charge, du nombre de places (nombre de chambres ou capacité installée, permanente ou temporaire) en résidences autonomie ; -d’un seuil d’accessibilité à 30 minutes. 3. APL aux services procurant une assistance aux personnes âgées (Sapa) : donne le nombre d’employés d’un service d’aide à domicile pour l’assistance des personnes âgées à moins de 30 minutes pour 100 000 personnes âgées de 60 ans ou plus. Le calcul de l’APL aux Sapa tient compte : - pour la demande, du nombre de personnes âgées de 60 ans ou plus ; - pour le volume d’offre de prise en charge, du nombre d’employés dans les services d’aide à domicile procurant une assistance aux personnes âgées ; - d’un seuil d’accessibilité à 30 minutes. Ces indicateurs sont construits à partir des sources suivantes : le recensement de la population de 2015 de l’Insee, l’enquête EHPA 2015 de la DREES, complétée des données du répertoire FINESS et la base de données NOVA 2015 de la direction générale des entreprises (DGE).
Police Stop Data (RIPA) V2

This dataset captures information about the stops that were conducted by Long Beach Police Department. LBPD officers conducting stops capture information required by The Racial and Identity Profiling Act of 2015 (AB 953). The data captured are submitted to the State of California annually, and is made available to the public via this dataset. Some columns are derived from other existing columns to aid in visualization. For example, the field "All Results of Stop" has a corresponding "Result of Stop Simplified" so that stops with multiple results may be shown as a "Multi Result Stop". This allows for easy visualization. The original columns are also made available for full transparency along with the derived columns.
INSEE - Indices des prix à la consommation à La Réunion - Valeurs mensuelles

Indices des prix à la consommation (IPC) à la Réunion publiés mensuellement par l’INSEE depuis 1990 (pour les indices les plus anciens). Codes statistiques : - Q : secret statistique - E : estimation - P : provisoire - SD : valeur semi-définitive - R : révision - A : valeur normale - N : valeur non-significative - O : valeur manquante - U : valeur atypique