AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Data for the calibration of STICS and yield gap analysis for maize, groundnut cowpea and pigeon pea in Murehwa district, sub-humid Zimbabwe published in "Identifying the drivers of yield gaps for maize and legumes in Zimbabwean smallholder farms using locally calibrated crop modelling"

[Lien vers la fiche source] The dataset contains data on the growth of maize, groundnut, cowpea and pigeon pea collected during two growing seasons in on-farm trials in the Murehwa district, sub-humid Zimbabwe. The observed climate data for the experimental seasons is provided, along with basic soil characteristics. Crop management (planting date, date of field operations) is also described, as well as initial conditions prior to planting. Eventually, observations of in-season leaf area index (when available), soil water (when available), biological nitrogen fixation (when available), crop nitrogen content (when available), aboveground biomass and grain yield at harvest (and biomass at flowering when available) are provided. Scores of weed infestation, pest and disease occurrence, waterlogging occurrence and phosphorus deficiency occurrence are included. There is one simulation unit for each combination of crop, soil and climate, identified by an unique key (see usms file)
Cheptels en agriculture biologique par espèce

Ces données sont automatiquement chargées depuis datagouv. Ce jeu de données est mis à jour annuellement par l'Agence Bio. Dans l'éventualité de corrections effectuées entre la publication de deux millésimes, les données diffusées ici sont mises à jour automatiquement tous les mois depuis data gouv. Données de cheptels et de ruches Nombre d'animaux (ou ruches) engagées en fin d'année (hors aquaculture) nb_exp : Nombre d'exploitations engagée (ayant ou non des surfaces engagées (yc apiculteurs etc…) CheptelAB : têtes ou ruches étant arrivés au terme de leur conversion CheptelConversion* : tête ou ruches en conversion (simultanée ou non)
Séquences de culture, France, 2015-2022

[Lien vers la fiche source] Ce jeux de données regroupe les séquences de cultures à partir du RPG public (source IGN) pour la période 2015-2022. Les données ont été produites avec le [logiciel RPG Explorer.] Pour plus de renseignement sur le logiciel ou l'usage de ces données, vous pouvez contacter l'équipe RPG Explorer (rpg-explorer@inrae.fr) Les données sont fournies par département et au [format Geopackage]. Celles-ci peuvent être ouverte avec le logiciel libre [QGIS]. id_unique : Concaténation des différents identifiants RPG des parcelles. Les identifiants apparaissent de l'année la plus récente à l'année la plus ancienne et sont séparés par un "_". qualif_seq : Il s'agit de la qualité de la séquence. Si la valeur est de 1, alors la séquences est correctement reconnue. Si la valeur est de 8 alors il s'agit d'une séquence non réconnue (en l'occurence des séquences avec uniquement une culture sur l'ensemble de la période). seq_surf : Surface en hectare de la parcelle de filiation. seq_c311_YYYY : Code culture RPG à 3 caractères de la parcelle de filiation pour l'année YYYY. Le référentiel des cultures RPG est disponible [ ici ]. idilotYYYY : Identifiant de la parcelle du RPG présente dans la parcelle de filiation en année N. Attention, le terme ilot désigne l'identifiant parcelle du RPG public (source IGN) et non pas l'ilot.
Anonymous ballot marking

Anonymous ballot markings of each ballot cast during election starting from 2017. ### Data access This dataset has not yet been converted to a format compatible with our new platform. The data table provided contains links to access the files from our legacy site. ### Dataset schema (Attributes) The schema for each election is described in a page linked to in the data table. ### Data currency The City of Vancouver uses ballot tabulating machines to tabulate election results. These machines count ballot markings on the ballot to derive election results. ### Data accuracy These are the official ballot markings. Note: any races that were over voted on a ballor will show all zeros. The 2017 by-election was the first by-election since 1992. There were 28 candidates for one Councillor and nine School Trustee positions on the ballot. The 2018 Vancouver election had a large number of candidates (158), resulting in a longer than usual ballot which caused paper jams in the vote counting machines at some locations. The City completed a verification process which included recounting approximately 57,000 ballots from 50 voting places. After the completion of the verification process, there were minor vote differences between the preliminary results and the recount at 39 locations. The minor vote changes did not change the final election standings and are included in the final election results file. At these 39 locations, there were 164 ballots that were not able to be fed through the machine due to minor paper tears or other wear from being verified by the tabulators. These ballots were counted manually and the votes were manually added to the final results file prior to the final results being published. The count of under votes and over votes on the manually counted ballots during the verification process was not added, however, to the count of over votes and under votes on the final election results file. All other locations are automatically tallied by the ballot tabulating machine for those ballots read by the machine. As a result, there are 34 locations (a total of 164 ballots) where the under vote and over vote count in the final results file will not be the same when compared to the anonymous ballot data. ### Websites for further information * [Municipal election results] * [Voting Places] * [Municipal elections] * [Vancouver Charter] * * [Section 24: Non-resident property electors] * [Section 72: Mail ballot voting] * [City of Vancouver Election By-Law No. 9070] * * Section 3.4-3.8 for special voting opportunities * Section 4 for mail ballot procedure
Temperature monitoring in beehives: Melipona and Hypotrigona species

[Lien vers la fiche source] Thermoregulation in social bees is critical to colony survival and growth. This dataset corresponds to temperature monitoring in hives using multiple DS18B20 series temperature sensors. Each dataset takes the form of a data-frame with "X_time" for the date in POSIXct format in UTC, followed by "X_value" for the temperature in degrees Celsius, "sensorid" for the temperature sensor identifier, "variable" for the measured variable (temperature), then "loc" to indicate whether the temperature corresponds to inside ("in") the hive or outside ("out"). Each dataset covers one week, with measurements taken at a frequency of 5 to 15 minutes.
Temperature monitoring in beehives: Melipona, Nannotrigona, and Tetragonisca species

[Lien vers la fiche source] Thermoregulation in social bees is critical to colony survival and growth. This dataset corresponds to temperature monitoring in hives using multiple DS18B20 series temperature sensors. Each dataset takes the form of a data-frame with "X_time" for the date in POSIXct format in UTC, followed by "X_value" for the temperature in degrees Celsius, "sensorid" for the temperature sensor identifier, "variable" for the measured variable (temperature), then "loc" to indicate whether the temperature corresponds to inside ("in") the hive or outside ("out"). Each dataset covers one week, with measurements taken at a frequency of 5 to 15 minutes.
Temperature monitoring in beehives: Apis mellifera and Bombus terrestris

[Lien vers la fiche source] Thermoregulation in social bees is critical to colony survival and growth. This dataset corresponds to temperature monitoring in hives using multiple DS18B20 series temperature sensors. Each dataset takes the form of a data-frame with "X_time" for the date in POSIXct format in UTC, followed by "X_value" for the temperature in degrees Celsius, "sensorid" for the temperature sensor identifier, "variable" for the measured variable (temperature), then "loc" to indicate whether the temperature corresponds to inside ("in") the hive or outside ("out"). Each dataset covers one week, with measurements taken at a frequency of 5 to 15 minutes.
Carte communale (CC)

Carte communale (CC) numérisée. Ce lot informe du droit à bâtir sur le territoire de la Communauté de Communes Roumois Seine. Cette CC est numérisée conformément aux prescriptions nationales du CNIG. Un géo traitement (fusion des couches des différentes CC des communes concernées) a été réalisé afin d'obtenir une seule entité et simplifier la diffusion.
Automated image acquisition and quantification of leaf lesion from plant fungal pathogen

[Lien vers la fiche source] This workflow integrates a Bash script to monitor automated image acquisition, a series of Jupyter Notebooks for dataset preparation, a training script for model development, a prediction script using the trained model, and post-processing tools for downstream analysis. The pipeline was designed to phenotype plant disease symptoms through the quantification of necrosis caused by Sclerotinia sclerotiorum on Brassica napus (oilseed rape) leaves using deep learning methods.
RPG complété 2023 Région Corse

[Lien vers la fiche source] RPG complété 2023. Complète le RPG campagne 2023 pour la région Corse (départements 2A et 2B, combinés). Contient les parcelles agricoles hors RPG. Données géographiques (vectorielles, shapefile), parcellaires. Sources : IGN, OSO/Cesbio. Traitements : INRAE US ODR, 2025.
RPG complété 2023 Région Île-de-France

[Lien vers la fiche source] RPG complété 2023. Complète le RPG campagne 2023 pour la région Île-de-France (départements 77, 78, 91, 93, 94 et 95 ; combinés). Contient les parcelles agricoles hors RPG. Données géographiques (vectorielles, shapefile), parcellaires. Sources : IGN, OSO/Cesbio. Traitements : INRAE US ODR, 2025.
RPG complété 2023 Région Hauts-de-France

[Lien vers la fiche source] RPG complété 2023. Complète le RPG campagne 2023 pour la région Hauts-de-France (départements 02, 59, 60, 62 et 80 ; combinés). Contient les parcelles agricoles hors RPG. Données géographiques (vectorielles, shapefile), parcellaires. Sources : IGN, OSO/Cesbio. Traitements : INRAE US ODR, 2025.
Herbier de zostères du Prieuré (Dinard) - Levé multispectral et thermique

[Lien vers la fiche source] La donnée est un raster multibande issu d'un levé drone (DJI Matrice 300) équipé d'un capteur multispectral et thermique (Altum PT) au dessus de l'herbier du Prieuré à Dinard (Ille-Et-Vilaine, Bretagne).
Greenhouse gas emissions

These statistics provide the most reliable and consistent breakdown of greenhouse gas emissions across the country, using nationally available data sets going back to 2005. They cover territorial emissions of carbon dioxide (CO2), methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), although not fluorinated gases, which are included in the UK territorial greenhouse gas emissions statistics. Data have been subset to cover just those authorities within combined authorities, but including North Somerset to enable inclusion within various work programmes in the West of England Combined Authority.
Nombre d'établissements actifs employeurs en Mayenne, par secteur d'activité (INSEE - MELODI)

Données sur le nombre d'établissements actifs par secteur d'activité en A5 (5 grands secteurs), par tranche d'effectifs salariés des établissements actifs, en Mayenne. Les données sont disponibles par commune et par EPCI. Elles sont extraites du fichier localisé des rémunérations et de l'emploi salarié (Flores) de l'INSEE. Les tranches d'effectif d'établissement sont les suivantes: * 1 à 4 salariés * 5 à 9 salariés * 10 à 19 salariés * 20 à 49 salariés * 50 à 99 salariés * 100 à 199 salariés * 200 à 499 salariés * 500 salariés et plus Les activités économiques sont les suivantes: * Administration publique, enseignement, santé humaine et action sociale * Agriculture, sylviculture et pêche * Construction * Industrie manufacturière, industries extractives et autres * Services principalement marchand NB: Les petits effectifs dans ces fichiers sont à utiliser avec précaution en raison de l'incertitude pouvant affecter certains résultats à des niveaux fins. Dans ce cas, il est fortement recommandé de regrouper les communes et/ou les secteurs afin de constituer des ensembles de taille « suffisamment grande». PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI]
Effectifs des établissements actifs en Mayenne, par secteur d'activité (INSEE - MELODI)

Données sur les effectifs par secteur d'activité en A5 (5 grands secteurs), par tranche d'effectifs salariés des établissements actifs, en Mayenne. Les données sont disponibles par commune et par EPCI. Elles sont extraites du fichier localisé des rémunérations et de l'emploi salarié (Flores) de l'INSEE. Les tranches d'effectif d'établissement sont les suivantes: * 1 à 4 salariés * 5 à 9 salariés * 10 à 19 salariés * 20 à 49 salariés * 50 à 99 salariés * 100 à 199 salariés * 200 à 499 salariés * 500 salariés et plus Les activités économiques sont les suivantes: * Administration publique, enseignement, santé humaine et action sociale * Agriculture, sylviculture et pêche * Construction * Industrie manufacturière, industries extractives et autres * Services principalement marchand NB: Les petits effectifs dans ces fichiers sont à utiliser avec précaution en raison de l'incertitude pouvant affecter certains résultats à des niveaux fins. Dans ce cas, il est fortement recommandé de regrouper les communes et/ou les secteurs afin de constituer des ensembles de taille « suffisamment grande». PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI]
Suppression of long-range weberite-type ordering in high temperature processed Gd3+xNb1-xO7-x (x = 0 and 0.25) synthesised by co-precipitation and direct crystallisation of the melt

[Lien vers la fiche source] Dataset production context: In the present work, In this paper, the cationic ratio within the niobate Gd3NbO7 was studied in order to identify its impact on crystalline stability. The Gd3.25Nb0.75O6.75 and Gd3NbO7 compositions were obtained by an aerodynamic levitation approach and a wet method. The characterizations by X-Ray diffraction, Raman spectroscopy, luminescence, magnetism and second harmonic generation have shown the suppression of the long-range order of the cation lattice of the Weberite phase. For more information see the article.
Life cycle inventories and life cycle impact assessment datasets of a classic processing route for the manufacture of infant milk formula powder and of a low-heat alternative route involving the substitution of pasteurization by microfiltration

[Lien vers la fiche source] This data set provides extensive description of one classic and one alternative (low-heat) processing routes for the manufacture of infant formula milk powders at a semi-industrial scale, the corresponding life cycle inventories using measurements, calculations of the material and energy balances, expert say information, or proxies collected at UMR STLO in the period 2020-2024, and the potential environmental impacts of 1 kg of the classic or alternative infant milk powder, using the Life Cycle Assessment (LCA) ISO 14 040 standard method, the CML-IA, ReCiPe 2016, Impact World+, LC-Impact or EF3.0 characterization methods and a dry matter allocation rule for the skimming operation. The dataset further provides variations of the inventories and environmental impact assessments to evaluate the sensitivity of the results to the formula’s dry matter prior to spray-drying or to the liquid versus dry state of the whey ingredient involved in the formula. The dataset participates in providing LCI of industrial food processes to the public. Infant formulas are industrial substitutes to human milk, used when breastfeeding is neither possible nor desirable. The classic processing route uses successive additions of dry ingredients and oils to skimmed bovine milk, blending, pasteurization, homogenization, concentration and spray-drying. However, successive heat loads are detrimental to the proteins' nutritional quality of the final product. An alternative processing route is evaluated that replaces the main pasteurization step at 85°C by microfiltration at 50°C i.e. below the heat-denaturation temperature of milk proteins.
Emploi au lieu de travail en Mayenne en 2022, par statut d'emploi, activité économique et catégorie socio-professionnelle (INSEE - MELODI)

Caractéristiques des emplois au lieu de travail selon le statut d'emploi, la catégorie socioprofessionnelle et le secteur d'activité en Mayenne. Les données sont disponibles par commune et par EPCI. Les statuts d'emploi sont les suivants: * Salariés * Non Salariés Les secteurs d'activité sont les suivants: * Agriculture, sylviculture et pêche * Administration publique, enseignement, santé humaine et action sociale * Construction * Industrie * Services principalement marchand Les catégories socio-professionnelles sont les suivantes: * Agriculteurs * Artisans, commerçants et chefs d'entreprise * Cadres et professions intellectuelles supérieures * Employés * Ouvriers * Professions intermédiaires PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI].
Evolution du nombre de logements en Mayenne, par catégorie de logement, depuis 1968 (INSEE - MELODI)

Les données contiennent le dénombrement des logements en Mayenne, par catégorie de logement, depuis 1968. Les données sont disponibles par commune et par EPCI. Les catégories de logement sont les suivantes: * Résidence principale * Résidence secondaire * Logement vacant Elles sont présentées sur une seule colonne "categorie logement", sur laquelle on peut filtrer sur chaque catégorie de logement. PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI].
Les logements en Mayenne, en 2022 (INSEE - MELODI)

Les données contiennent le dénombrement des logements en Mayenne, par catégorie de logement, pour l'année 2022. Les données sont disponibles par commune et par EPCI. Les catégories de logement sont les suivantes: * Résidence principale * Résidence secondaire * Logement vacant PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI].
Niveau de diplôme de la population de 15 ans et plus en Mayenne, par genre (INSEE - MELODI)

Caractéristiques de la population de 15 ans ou plus non scolarisée selon le genre et le diplôme le plus élevé obtenu, en Mayenne. Les données sont disponibles par commune et par EPCI. Les niveaux de diplôme sont les suivants: * Sans diplôme ou CEP * CAP-BEP ou équiv. * BEPC, brevet des collèges, DNB * BAC, brevet pro. ou équiv. * Enseignement sup de niveau bac + 2 * Enseignement sup de niveau bac + 3 ou 4 * Enseignement sup de niveau bac + 5 PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI].
Population scolarisée en Mayenne en 2022, par âge (INSEE - MELODI)

Caractéristiques de la population scolarisée âgée de 2 ans ou plus selon l'âge et le genre, en Mayenne. Les données sont disponibles par commune et par EPCI Les tranches d'âge sont les suivantes: * De 2 à 5 ans * De 6 à 10 ans * De 11 à 14 ans * De 15 à 17 ans * De 18 à 24 ans * De 25 à 29 ans * 30 ans ou plus PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI].
Nombre de famille en Mayenne, par type de famille (2011-2016-2022) (INSEE - MELODI)

Les données détaillent le nombre de familles selon leur type, en Mayenne. Elles sont disponibles par commune et par EPCI. Les types de famille sont les suivants: * Famille avec un père seul * Famille avec une mère seule * Famille comprenant un couple sans enfant résident * Famille comprenant un couple avec enfant résident * Famille recomposée * Famille traditionnelle PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI]
Nombre de famille en Mayenne, par nombre d'enfants (2011-2016-2022) (INSEE - MELODI)

Les données détaillent le nombre de familles selon le nombre d'enfants , en Mayenne. Elles sont disponibles par commune et par EPCI. Les types de famille sont les suivants: * Aucun enfant de moins de 24 ans * 1 enfant de moins de 24 ans * 2 enfants de moins de 24 ans * 3 enfants de moins de 24 ans * 4 enfants ou plus de moins de 24 ans PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI]
Population par genre et tranche d'âge en Mayenne, en 2022 (INSEE - MELODI)

Caractéristiques de la population en 2022, selon le genre et l'âge, au niveau communal et au niveau d'EPCI en Mayenne. Les données détaillent la population selon l'âge (en 10 tranches d'âge) Les tranches d'âges disponibles sont les suivantes: * De 0 à 14 ans * De 15 à 24 ans * De 25 à 39 ans * De 40 à 54 ans * De 55 à 64 ans * De 65 à 79 ans * 80 ans ou plus * Moins de 20 ans * Plus de 65 ans * De 20 à 64 ans PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI]
The Circular Carbon Economy  Index 2021

The CCE Index developed by KAPSARC aims to measure countries’ progress in and potential for reaching circular carbon economies. It is built on the concept of the circular economy which provides a holistic, flexible, and pragmatic framework for countries to plan and implement their respective contributions toward the Paris Agreement goals. The CCE Index is based on two sub-indices: one for measuring countries’ current performance in the various dimensions of the CCE and the other for gauging how countries are positioned to make progress toward the CCE, based on key enabling factors. The CCE Performance sub-index compares how countries are adopting available mitigation technologies and measures. This score incorporates measures for eight primary climate change mitigation technologies/measures currently in implementation worldwide (for which harmonized datasets exist for at least 80% of the 125 countries covered by the index. Each of these measures is given equal weight, and each country’s Performance score equals its average score on the eight CCE Performance indicators. The CCE Enablers sub-index combines utilizes 30 quantitative datasets to assess countries’ enabling conditions in five key dimensions: policies and regulation, technology, knowledge and innovation, finance and investment, business environment and system resilience. Similarly to the CCE Performance score, indicators under each dimension are first aggregated to form dimension scores, which are then aggregated to create the CCE Enablers score. The full CCE Index results are available on the CCE Index web portal: [https://cceindex.kapsarc.org]
Déplacement domicile-travail de la population active en Mayenne en 2022, par mode de transport et par lieu de travail (INSEE - MELODI)

Les données détaillent la population des 15 ans ou plus ayant un emploi selon leur lieu de travail, ainsi que le mode transport utilisé pour aller travailler, en 2022. Elles sont limitées au département de la Mayenne. Les données sont disponibles par commune et par EPCI. Les indicateurs du lieu de travail sont les suivantes: * Dans la commune de résidence actuelle * Dans une autre commune: représente tout ce qui est en dehors de la commune de résidence actuelle (autre département, autre région, étranger) * Autre commune du département * Autre département de la région * Hors de la région en métropole * Hors métropole (yc étranger) Les principaux modes de transport utilisés par les personnes qui ont un emploi sont les suivantes: * Pas de transport * Marche à pied * Vélo * Deux-roues motorisées * Voiture, camion ou fourgonnette * Transport en commun PS: Les données proviennent du catalogue de données de l'INSEE nommé [MELODI]