AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Prime de partage de la valeur du secteur privé par an, France entière x secteur NA38

Données annuelles sur le montant de la prime de partage de la valeur, le nombre d’établissements concernés et le nombre de salariés bénéficiaires, par secteur d'activité au niveau agrégé en 38 postes de la NAF. ►[MISE A JOUR] : fin d'année + ~70 jours et + ~140 jours. Source : DSN (Déclarations Sociales Nominatives) Champ : Secteur privé, champ des estimations trimestrielles d'emploi (ETE). Profondeur : depuis 2022. Précisions méthodologiques : - [La prime de partage de la valeur] (PPV) remplace depuis le 1er juillet 2022 la prime exceptionnelle de pouvoir d'achat (Pepa). - 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 secteur NA38. 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 concernée par l’octroi de primes. - Les données de ce jeu portent sur le champ du secteur privé des ETE. [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. Ce champ couvre plus de 99 % du montant global de PPV déclaré par les établissements affiliés au régime général.
Prime de partage de la valeur par an, champ large, France entière

Données annuelles sur le montant de la prime de partage de la valeur et le nombre d’établissements concernés, par secteur (privé / public). ►[MISE A JOUR] : fin d'année + ~70 jours et + ~140 jours. Source : DSN (Déclarations Sociales Nominatives) Champ : ensemble des établissements cotisant à l'Urssaf (donc hors régime agricole). Profondeur : depuis 2022. Précisions méthodologiques : - [La prime de partage de la valeur] (PPV) remplace depuis le 1er juillet 2022 la prime exceptionnelle de pouvoir d'achat (Pepa). - 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. - 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. Ce champ couvre plus de 99 % du montant global de PPV déclaré par les établissements affiliés au régime général.
Prime de partage de la valeur par trimestre, champ large, France entière

Données trimestrielles sur le montant de la prime de partage de la valeur et le nombre d’établissements concernés, par secteur (privé / public). ►[MISE A JOUR] : fin de trim. + ~50 jours. Source : DSN (Déclarations Sociales Nominatives) Champ : ensemble des établissements cotisant à l'Urssaf (donc hors régime agricole). Profondeur : depuis le troisième trimestre 2022. Précisions méthodologiques : - [La prime de partage de la valeur] (PPV) remplace depuis le 1er juillet 2022 la prime exceptionnelle de pouvoir d'achat (Pepa). - 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. - 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. Ce champ couvre plus de 97 % du montant global de PPV déclaré par les établissements affiliés au régime général.
Nombre trimestriel de travailleurs indépendants actifs

Série trimestrielle du nombre de travailleurs indépendants actifs au niveau France entière (publiée dans le [Baromètre économique]). ►[MISE A JOUR] : fin de trimestre + ~140 jours. Profondeur : depuis 2012. Source : Urssaf Précisions méthodologiques : - Les données sont corrigées des variations saisonnières. - Un auto-entrepreneur est considéré actif un trimestre donné s’il a déclaré un chiffre d’affaires non nul au titre de ce trimestre. Concernant les travailleurs indépendants classiques, la déclaration de revenu étant annuelle et avec un décalage d’un an, elle ne permet pas d’appréhender la notion d’activité infra-annuelle¬ment. Ainsi, pour cette population, l’évaluation de l’activité s’appuie sur la situation administrative de leur compte.
Subventions accordées par le département de l'Isère

# Subventions accordées par le département de l'Isère Depuis le 1er aout 2017, les collectivités locales ont l’obligation de communiquer sur les subventions qu’elles attribuent. Cette obligation leur incombe avec la publication le 7 mai 2017 du[ décret n°2017-779 du 5 mai], « relatif à l’accès sous forme électronique aux données des conventions de subvention » et de [l’arrêté du 17 novembre 2017] « relatif aux conditions de mises à disposition des données essentielles des conventions de subvention ». Cette communication concerne les conventions de subventions passées en application de[ l'article 10 de la Loi du 12 avril 2000], soit en principe, uniquement celles supérieures à 23 000 € et conclues avec une personne morale de droit privé (les plus courantes étant les sociétés privées, les sociétés civiles, les groupements d'intérêt économique, les associations). Ce seuil est fixé par l[’article 1er du décret n°2001-495 du 6 juin 2001] pris pour l'application de l'article 10 de la loi n° 2000-321 du 12 avril 2000 et relatif à la transparence financière des aides octroyées par les personnes publiques. Ce jeu observe l’ensemble des subventions octroyées sur un an glissant. Il est actualisé tous les trimestres afin de respecter [l’article 2 du décret n°2017-779 du 5 mai ]qui prévoit une mise à disposition des éléments au plus tard trois mois à compter de la date de signature de la convention. La structure du jeu de donnée reprend les spécifications du modèle de données relatif aux subventions attribuées par une collectivité porté dans le cadre du Socle Commun des Données Locales (SCDL) par opendatafrance[ disponible sur le site internet du SCDL].
Saisines du médiateur du Conseil départemental de la Mayenne depuis 2016

Ce jeu de données contient l'historique des saisines adressées au médiateur depuis 2016, qu'elles relèvent de son champ de compétences ou non. Le médiateur intervient dans le cadre du Code général des collectivités territoriales (articles L.3211-1 et L.3221-1) et du Code des relations entre le public et l’administration (articles L.421-1 et L.421-2). Description du contenu : * le champ "Mode" précise les modalités de réception de la demande (courrier, mail, téléphone, etc.). La valeur NaN est utilisée lorsque l'information n'est pas disponible. * le champ "Thématique" se base sur la nomenclature des politiques publiques relevant de la compétence du Conseil départemental. La valeur "Hors compétence départementale" est utilisée lorsque la saisine n'entre pas dans le champ d'intervention du Conseil départemental. * le champ "Objet" vient détailler l'objet de la saisine. * le champ "Réponse" détaille la réponse apportée au requérant. Le jeu de données est mis à jour annuellement au moment de la rédaction du rapport du médiateur, lorsque les données de l'année précédente sont consolidées (période de mise à jour : juin - juillet de chaque année). [Lien vers la page du médiateur départemental.] Les données statistiques relatives aux saisines de certaines années peuvent différer par rapport à celles valorisées dans le rapport annuel du médiateur, en raison de saisines à cheval sur deux années. En effet, selon l’état d’avancement des dossiers, le rapport du médiateur prend en compte l’année de clôture des demandes, tandis que la publication sur l’open data se base sur la date de saisine. Exemple : 18 saisines enregistrées pour le rapport du médiateur de 2022 pour lesquelles 4 demandes avaient été faites en 2021 mais clôturées en 2022.
Airborne LiDAR data of Mormal forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : LiDAR coverage of Mormal forest was carried out in June-July 2021. From this high-density airborne LiDAR, we obtained: - A classified LiDAR Point cloud. We hereby share a sample of this point cloud, representing a 20 m buffer around each of our 60 plots in Mormal forest. - A table of structural metrics extracted for each plot from the LiDAR point cloud, calculated on different buffer sizes from 1 to 100 meters. These data can be joined to the spatial data Mormal_plots, and tree or biodiversity data by the id_plot.
Floristic surveys of Mormal forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : floristic inventories of each plot (60) of Mormal forest : Floristic surveys were conducted during the vegetative season, from the 4th to the 11th of June 2021, on a 400 m² surface around the central sensors of each plot. Species presence and abundance are recorded separately in each vertical strata: mosses, herbaceous, lower shrub, higher shrub, and tree (see more detail below).
Plots of Mormal forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : describing each plot (n = 60) of the domanial forest of Mormal : General information at the plot scale : some information is calculated on a GIS software (coordinates, elevation, slope, aspect, northness, or Topographic Wetness Index are calculated from a digital elevation modek, and distance between the plot and the edge of the forest, or distance between the plot and the nearest river from IGN data), some information is visually estimated in the field (e.g. stand structure, cover of woody debris, rocks, silvicultural path), and lastly, some information is measured from field samples (soil pH).
Temperature time series of Mormal forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : temperature time series of each plot (60) of the domanial forest of Mormal : Two HOBO sensors were placed at the center of each of 60 plots, to measure air temperature (1 m above the ground ; every hour), and soil temperature (8 cm below the ground ; every two hours). This dataset is a compilation of all soil and air temperatures measured by HOBO sensors in each plot. The time series ranges from August 3, 2020 to October 23, 2023, although not all plots have data on this complete temporal range.
Tree surveys of Mormal forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : dendrometric inventories of each plot (60) of Mormal forest. We conducted dendrometric surveys during summer 2020, using one of two methods, depending on the mean tree diameter (see below for more details). In each plot, we obtained information at the tree or tree species level.
Airborne LiDAR data of Aigoual forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : LiDAR coverage of Aigoual forest was carried out the 18th July 2021. From this high-density airborne LiDAR, we obtained: - A classified LiDAR Point cloud. We hereby share a sample of this point cloud, representing a 20 m buffer around each of our 60 plots in Aigoual forest. - A table of structural metrics extracted for each plot from the LiDAR point cloud, calculated on different buffer sizes from 1 to 100 meters. These data can be joined to the spatial data Aigoual_plots, and tree or biodiversity data by the id_plot.
Floristic surveys of Aigoual forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : floristic inventories of each plot (60) of Aigoual forest : Floristic surveys were conducted during the vegetative season, from the 29th of June to the 8th of July 2021, on a 400 m² surface around the central sensors of each plot. Species presence and abundance are recorded separately in each vertical strata: mosses, herbaceous, lower shrub, higher shrub, and tree (see more detail below).
Plots of Aigoual forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : describing each plot (n = 60) of the domanial forest of Aigoual. General information at the plot scale : some information is calculated on a GIS software (coordinates, elevation, slope, aspect, northness, or Topographic Wetness Index are calculated from a digital elevation model, and distance between the plot and the edge of the forest, or distance between the plot and the nearest river from IGN data), some information is visually estimated in the field (e.g. stand structure, cover of woody debris, rocks, silvicultural path), and lastly, some information is measured from field samples (soil pH).
Temperature time series of Aigoual forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : temperature time series of each plot (60) of the domanial forest of Aigoual : Two HOBO sensors were placed at the center of each of 60 plots, to measure air temperature (1 m above the ground ; every hour), and soil temperature (8 cm below the ground ; every two hours). This dataset is a compilation of all soil and air temperatures measured by HOBO sensors in each plot. The time series ranges from July 31, 2020 to September 19, 2023, although not all plots have data on this complete temporal range.
Tree surveys of Aigoual forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : dendrometric inventories of each plot (60) of Aigoual forest. We conducted dendrometric surveys during summer 2020, using one of two methods, depending on the mean tree diameter (see below for more details). In each plot, we obtained information at the tree or tree species level.
Maximum height - Airborne LiDAR data of Mormal forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : maximum height, raster data (resolution = 10 m). This indicator is obtained using airborne LiDAR data from the Mormal forest, obtained on the 16th June 2021 and the 19th July 2021. The maximum height was calculated as the highest vegetation point in a given area (here, 10-m large square areas), and was log-transformed to account for non-linear effects (Jucker et al., 2018).
Maximum height - Airborne LiDAR data of Blois forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : maximum height, raster data (resolution = 10 m). This indicator was obtained using airborne LiDAR data from the Blois forest, obtained on the 17th of June 2021. The maximum height was calculated as the highest vegetation point in a given area (here, 10-m large square areas, and was log-transformed to account for non-linear effects (Jucker et al., 2018).
Airborne LiDAR data of Blois forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : LiDAR coverage of Blois forest was carried out the 17th June 2021. From this high-density airborne LiDAR, we obtained: - A classified LiDAR Point cloud. We hereby share a sample of this point cloud, representing a 20 m buffer around each of our 60 plots in Blois forest. - A table of structural metrics extracted for each plot from the LiDAR point cloud, calculated on different buffer sizes from 1 to 100 meters. These data can be joined to the spatial data Blois_plots, and tree or biodiversity data by the id_plot.
Floristic surveys of Blois forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : floristic inventories of each plot (60) of Blois forest : Floristic surveys were conducted during the vegetative season, from the 17th to the 25th of May 2021, on a 400 m² surface around the central sensors of each plot. Species presence and abundance are recorded separately in each vertical strata: mosses, herbaceous, lower shrub, higher shrub, and tree (see more detail below).
Plots of Blois forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : describing each plot (n = 60) of the domanial forest of Blois. General information at the plot scale : some information is calculated on a GIS software (coordinates, elevation, slope, aspect, northness, or Topographic Wetness Index are calculated from a digital elevation model, and distance between the plot and the edge of the forest, or distance between the plot and the nearest river from IGN data), some information is visually estimated in the field (e.g. stand structure, cover of woody debris, rocks, silvicultural path), and lastly, some information is measured from field samples (soil pH).
Itinéraires de randonnée inscrits au Plan Départemental des Itinéraires de Promenade et de Randonnée (PDIPR) du Gers

L’objectif de la loi instaurant le PDIPR est de favoriser la découverte des sites naturels et des paysages ruraux puis de développer les modes de randonnée non motorisée en assurant la continuité des itinéraires et la conservation des chemins ruraux. Outre la randonnée pédestre, le PDIPR est également ouvert aux randonnées équestres et vttistes. L’action du Département sur les chemins de Saint-Jacques de Compostelle est ancienne. Dans le cadre de l’élaboration du Plan Départemental des Itinéraires de Promenade et de Randonnée (P.D.I.P.R), compétence du Conseil Départemental, le Département du Gers a décidé, en 1986, d’y inscrire les chemins de Saint-Jacques. Le Département assure aussi l’entretien et le balisage de ces chemins. Avant 2010, ces missions étaient déléguées à des prestataires extérieurs. Désormais, le Conseil Départemental assure en régie l’entretien des chemins de Saint-Jacques et du GR de Pays Cœur de Gascogne. Le Département veille ainsi à la continuité, la sécurité et la qualité des chemins.
Temperature time series of Blois forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : temperature time series of each plot (60) of the domanial forest of Blois : Two HOBO sensors were placed at the center of each of 60 plots, to measure air temperature (1 m above the ground ; every hour), and soil temperature (8 cm below the ground ; every two hours). This dataset is a compilation of all soil and air temperatures measured by HOBO sensors in each plot. The time series ranges from July 11, 2020 to August 28, 2023, although not all plots have data on this complete temporal range.
Vertical Complexity Index - Airborne LiDAR data of Aigoual forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : Vertical Complexity Index (VCI), raster data (resolution = 10 m). This indicator is obtained using LiDAR data from the Aigoual forest which were carried out on the 18th of July 2021. We cover a subset of the Aigoual forest, a central part covering both the Lozère and Gard departments. VCI quantifies the vertical layering of the vegetation (van Ewijk et al., 2011). It is a fixed normalisation of the Shannon Index, ranging from 0 and 1 : - values close to 0 = a very uneven distribution of vegetation points => most vegetation points are located at the same height, within a single layer, - values close to 1 = a very even distribution of vegetation points throughout the profile => most height bins have an equal amount of vegetation, suggesting many overlapping layers.
Données de la thèse sur l'évaluation des connaissances des internes en médecine générale de Rennes sur la migraine : une étude à partir d’une vignette clinique

[Lien vers la fiche source] Cette étude quantitative observationnelle, descriptive et transversale, menée auprès des internes en médecine générale de la faculté de Rennes, avait pour objectif principal d’évaluer leurs connaissances et leur raisonnement clinique concernant la prise en charge de la migraine à partir d’une vignette clinique. La migraine constitue en effet un enjeu majeur de soins primaires, du fait de sa fréquence élevée, de son retentissement fonctionnel important et du rôle central du médecin généraliste dans son diagnostic, son traitement initial et son suivi. À travers l’analyse des réponses de 71 internes en phase d’approfondissement, ce travail cherchait également à identifier les principaux points forts et difficultés rencontrés, qu’ils concernent le diagnostic, les examens complémentaires, les traitements de crise, les traitements de fond ou les situations particulières. Enfin, l’étude explorait l’influence de certains facteurs déclaratifs, tels qu’une formation préalable, l’utilisation d’outils d’aide ou l’expérience personnelle de la migraine, afin de mieux comprendre les besoins pédagogiques des futurs médecins généralistes et les pistes d’amélioration possibles de leur formation.
Vertical Complexity Index - Airborne LiDAR data of Blois forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : Vertical Complexity Index (VCI), raster data (resolution = 10 m). This indicator is obtained using LiDAR data from the Blois forest which were carried out on the 17th of June 2021. VCI quantifies the vertical layering of the vegetation (van Ewijk et al., 2011). It is a fixed normalisation of the Shannon Index, ranging from 0 and 1 : - values close to 0 = a very uneven distribution of vegetation points => most vegetation points are located at the same height, within a single layer, - values close to 1 = a very even distribution of vegetation points throughout the profile => most height bins have an equal amount of vegetation, suggesting many overlapping layers.