AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Wind at City Level

This map displays the wind forecast over the next 72 hours across the contiguous United States, in 3 hour increments, including wind direction, wind gust, and sustained wind speed. Zoom in on the Map to refine the detail for a desired area. The Wind Gust is the maximum 3-second wind speed (in mph) forecast to occur within a 2-minute interval within a 3 hour period at a height of 10 meters Above Ground Level (AGL). The Wind Speed is the expected sustained wind speed (in mph) for the indicated 3 hour period at a height of 10 meters AGL. Data are updated hourly from the National Digital Forecast Database produced by the National Weather Service. Where is the data coming from? The National Digital Forecast Database (NDFD) was designed to provide access to weather forecasts in digital form from a central location. The NDFD produces gridded forecasts of sensible weather elements. NDFD contains a seamless mosaic of digital forecasts from National Weather Service (NWS) field offices working in collaboration with the National Centers for Environmental Prediction (NCEP). All of these organizations are under the administration of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Wind Speed Source: https://tgftp.nws.noaa.gov/SL.us008001/ST.opnl/DF.gr2/DC.ndfd/AR.conus/VP.001-003/ds.wspd.bin Wind Gust Source: https://tgftp.nws.noaa.gov/SL.us008001/ST.opnl/DF.gr2/DC.ndfd/AR.conus/VP.001-003/ds.wgust.bin Wind Direction Source: https://tgftp.nws.noaa.gov/SL.us008001/ST.opnl/DF.gr2/DC.ndfd/AR.conus/VP.001-003/ds.wdir.bin Where can I find other NDFD data? The Source data is downloaded and parsed using the Aggregated Live Feeds methodology to return information that can be served through ArcGIS Server as a map service or used to update Hosted Feature Services in Online or Enterprise. What can you do with this layer? This map service is suitable for data discovery and visualization. Identify features by clicking on the map to reveal the pre-configured pop-ups. View the time-enabled data using the time slider by Enabling Time Animation. Alternate Symbology Feature Layer item that uses Vector Marker Symbols to render point arrows, easily altered by user. The color palette uses the Beaufort Scale for Wind Speed. https://www.arcgis.com/home/item.html?id=45cd2d4f5b9a4f299182c518ffa15977 This map is provided for informational purposes and is not monitored 24/7 for accuracy and currency. If you would like to be alerted to potential issues or simply see when this Service will update next, please visit our Live Feed Status Page.
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[Lien vers la fiche source] Bathymétrie de la baie de la Garonne, proche de Toulon (campagne ESSTECH16-EU en 2016), au pas de 5 mètres. Deux Modèles Numériques de Terrain sont disponibles : - données acquises par le sondeur multifaisceaux EM2040 - données acquises par le sondeur multifaisceaux ME70 Description de la campagne : LOSSOUARN Hubert, BISQUAY Hervé (2016) ESSTECH16-EU cruise, RV L'Europe, https://doi.org/10.17600/16011000
Zone à Trafic Limité (ZTL) sur Rennes

Cette couche représente le contour de la ZTL sur Rennes. Dans la ZTL de Rennes : - La vitesse reste limitée à 20 km/h, (comme depuis juin 2020) ; - Priorité est donnée aux piétons et aux vélos ; - Tous les conducteurs de véhicules motorisés ne peuvent pas y entrer. Sont autorisés avec justificatif (suivant l'arrêté) : - Les riverains (habitants, professionnels) ; - Les artisans en intervention ; - Les livreurs ; - Les personnels médicaux et aides à la personne ; - Les clients des hôtels ; - Les patients qui ont un rendez-vous médical dans la zone ; - Les personnes transportant un achat encombrant ; - Les accompagnateurs de riverains dans l'incapacité de conduire ; - Les personnes à mobilité réduite… Sont autorisés sans justificatif : - Les services de police et de sécurité ; - Les taxis ; - Les véhicules de secours ; - Les exploitants de réseaux en intervention ; - Les véhicules de services municipaux en intervention ; - Les cycles et trottinettes ; - Les transports de fonds ; - Les transports en commun ; - Les cortèges et véhicules officiels ; - Les véhicules d’auto-partage. Sur le terrain, une signalisation indique les points d'entrée de la ZTL.
Fichier consolidé des Bornes de Recharge pour Véhicules Électriques (IRVE) - GPS

## Contexte Depuis le [décret n° 2017-26 du 12 janvier 2017], les données relatives à la localisation géographique et aux caractéristiques techniques des stations et des points de recharge de véhicules électriques ouverts au public doivent être publiées sur [data.gouv.fr]. Le format des données est défini par [l’arrêté du 12 janvier 2017]. Etalab réalise une consolidation régulière des fichiers déposés sur [data.gouv.fr] avec le tag irve. ## Consolidation à partir de 2018 Depuis septembre 2018, les données sont consolidées de manière automatique par Etalab. Le code source est [disponible ici]. Les jeux de données doivent comporter le tag irve. Les fichiers sources doivent être au format csv et respecter le format défini par [l’arrêté du 12 janvier 2017] pour apparaitre dans la version consolidée, notamment sur les colonnes id_pdc et date_maj qui servent de pivot. Plus d'information sur le format attendu sont [disponibles ici]. ## Consolidation de 2014 à 2016 Ce fichier est une version consolidée des sources suivantes: [Stations Tesla], [Bornes de la Métropole de Rennes], [Bornes dans les Concessions Renault], [Bornes Autolib'], [Plus de Bornes, opérateur en Provence], [Compagnie Nationale du Rhône], [Magasins E.Leclerc] Données ajoutées en décembre 2014: [Vincipark/Sodetrel], [Grand Lyon], Morbihan Energies Données ajoutées en octobre 2015: Magasins AUCHAN, Concessions NISSAN, Réseau ALTERBASE, SyDEV, Freshmile, EFFIA Données ajoutées en mai 2016: SDE18, SDE24, SDE28, SDE32, MOVeasy, Seine Aval, SIEML, SDESM, Vienne Elle sert de support à la carte disponible sur [https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/carte-des-bornes-de-recharge-pour-vehicules-electriques/] La structure du fichier consolidé reprend celle disponible sur [https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/fichier-exemple-stations-de-recharge-de-vehicules-electriques/] avec l'ajout d'une colonne indiquant l'origine des données.
Défi IEEE PHM Data 2014

[Lien vers la fiche source] This data set is divided in two parts in the framework of the IEEE PHM Data Challenge 2014. The first part is a 1kW proton exchange membrane fuel cell on which long-term tests (1,000 hours) have been carried out under quasi-stationary conditions. The second part also deals with a fresh 1kW proton exchange membrane fuel cell. On this second fuel cell, long-term tests (1,000 hours) with current ripples were performed.
Concentrations en éléments métalliques dans des échantillons sédimentaires du Rhône (2014-2017)

[Lien vers la fiche source] Résultats d'analyse chimique des échantillons sédimentaires prélevés dans la plaine alluviale et les casiers Girardon du Rhône à Pierre-Bénite, Péage-de-Roussillon et Donzère-Mondragon entre 2014 et 2017. L'étude a pour objectif de connaitre la distribution spatiale des contaminants métalliques ( Zn, Pb, Cu, Ni, Sr, Fe) ainsi que leurs niveaux.
Sondages sédimentaires et piézomètres sur le Rhône au niveau du site du Chambon (2014-2022)

[Lien vers la fiche source] Couches vectorielles de points localisant les sondages sédimentaires et piézométriques réalisés par CNR entre 2014 et 2022 sur le Rhône au niveau du site du Chambon (casiers de Vion, lône de Sainte-Estève et lône de Lemps).
Sondages sédimentaires sur le Vieux Rhône de Baix-Le-Logis-Neuf (2019-2020)

[Lien vers la fiche source] Couches vectorielles de points localisant les sondages sédimentaires réalisés à la perche et à la pelle mécanique en 2019 et 2020 sur le Vieux Rhône de Baix-Le-Logis-Neuf.
Positional 13C-enrichment approaches for TMS derivatives from GC-MS analyses (isotopic corrections and calculations)

[Lien vers la fiche source] A [P2M2 (IGEPP's Metabolic Profiling and Metabolomic Platform)] workflow was built based on GC-MS raw data containing multiple ions from each TMS-derivative of interest to: i) correct for natural abundance, ii) calculate carbon isotopologue distributions and mean 13C enrichment, iii) calculate some positional 13C-enrichments. This workflow is specifically dedicated to the analysis of multiple mass fragments from a same metabolite (TMS-derivative) in order to calculate positional 13C enrichments. The corrective method is publicly available and can be run directly from GC-MS source files using the following workflow : * [Conversion GCMS PostRun Analysis to IsoCor] * [Isotopic studies > Isotope Correction for mass spectrometry labeling experiments] * [Calculations of positional 13C-enrichments ] The sources are available on the [GitHub repository of the P2M2 platform]. The workflow is composed of three items: "Conversion GCMS postrun analysis to IsoCor" , "Isotope Correction for mass spectrometry labeling experiments" and “Calculations of positional 13C-enrichments”. The first item (gcms2isocor) allows to convert GCMS raw data into a table suitable for IsoCor. For this purpose,the input files must contain a column "Name" filled with each carbon isotopologue of each fragment considered and a column "Area" filled with the area of the integrated peak. The name of each mass fragment analysed in the method file must be written exactly as depicted in the GCMS_example_file . This will ensure that the combination between the chemical formula of the metabolite backbone and the chemical formula of the TMS backbone is correct and clearly identified by IsoCor. Additionally, it will prevent the production of similar “metabolite” with IsoCor arising from different m/z. The identification of chemical structures for each fragment reported in the dataset has been manually curated with respect to known fragmentation patterns and 13C positional studies (see the reference publication). As an example, the name "ProlineC2C5m142_TMS_m0" and "ProlineC2C5m216_2TMSMINUSCH3_m0" are for the GC-MS fragments containing both the C2-C3-C4-C5 carbon skeleton of proline_2TMS derivative but which differed with respect to the m/z monitored (142 or 216) and its subsequently derivative backbone (TMS or 2TMSMINUSCH3). If this first step of the workflow is bypassed, the users are solely responsible for the scientific credibility of the results generated. The second item allows to correct for the abundance of naturally occurring isotopes using IsoCor software. Please run IsoCor with the three files “Isotopes.dat”, “Metabolites.dat” and “Derivatives.dat” from the dataset. The third item allows to calculate all positional 13C-enrichments depending on the fragments contained in the original data. It is possible to edit calculation rules if some fragments are prefered, otherwise all combinations of calculations will be performed. The results can be directly inspected visually and downloaded as a .txt format.
IsoCor-based correction of natural isotope abundance for TMS derivatives from GC-MS analyses

[Lien vers la fiche source] A [P2M2 (IGEPP's Metabolic Profiling and Metabolomic Platform)] workflow was built based on GC-MS raw data from TMS-derivative of metabolites to correct for natural abundance and to calculate carbon isotopologue distributions and mean 13C enrichment using IsoCor2.0 software. The corrective method is publicly available and can be run directly from GC-MS source files using the following workflow : * [Conversion GCMS PostRun Analysis to IsoCor] * [Isotopic studies > Isotope Correction for mass spectrometry labeling experiments] The sources are available on the [GitHub repository of the P2M2 platform]. The workflow is composed of two items: "Conversion GCMS postrun analysis to IsoCor" and "Isotope Correction for mass spectrometry labeling experiments". The first item (gcms2isocor) allows to convert GCMS raw data into a table suitable for IsoCor. For this purpose,the input files must contain a column "Name" filled with each carbon isotopologue of each fragment considered and a column "Area" filled with the area of the integrated peak. The name of each mass fragment analysed in the method file must be written exactly as depicted in the GCMS_example_file . This will ensure that the combination between the chemical formula of the metabolite backbone and the chemical formula of the TMS backbone is correct and clearly identified by IsoCor. The identification of chemical structures for each fragment reported in the dataset has been manually curated with respect to known fragmentation patterns and 13C positional studies (see the reference publication). As an example, the name "ProlineC2C5_TMS_m0" is for the GC-MS fragment m/z 142 (integrated peak) containing the C2-C3-C4-C5 carbon skeleton of proline and 1 TMS derivative, and m0 refers to the carbon isotopologue monitored (m0 for m/z = 142, m1 for m/z = 143, m2 for m/z = 144, m3 for m/z = 145, m4 for m/z = 146). If this first step of the workflow is bypassed, the users are solely responsible for the scientific credibility of the results generated. The second item (IsoCor from W4M platform) allows to correct for the abundance of naturally occurring isotopes using IsoCor software. Please run IsoCor with the three files “Isotopes.dat”, “Metabolites.dat” and “Derivatives.dat” from the dataset. After this second step, the results can be visualized using custom R scripts or other W4M tools such as "Isoplot: Generate plots from isocor output".
Levé LiDAR et orthophotographique sur le Rhône de Pierre-Bénite à Vaugris (2018)

[Lien vers la fiche source] Levé LiDAR et orthophotographique réalisé le 21 avril 2018 par la société SINTEGRA pour le compte de CNR sur le Rhône du barrage de Pierre-Bénite au barrage de Vaugris.
Levé LiDAR et orthophotographique sur le Rhône à Péage-de-Roussillon et Saint-Vallier (2022)

[Lien vers la fiche source] Levé LiDAR et orthophotographique réalisé le 16 mars 2022 sur le Vieux Rhône de Péage-de-Roussillon et sur le Rhône total de Saint-Vallier jusqu'à la centrale hydroélectrique de Gervans.
Levé LiDAR et orthophotographique sur le Rhône à Baix-le-Logis-Neuf et Montélimar (2022)

[Lien vers la fiche source] Levé LiDAR et orthophotographique réalisé les 7 et 22 mars 2022 par la société SINTEGRA pour le compte de CNR sur le Rhône depuis la confluence avec la Drôme jusqu'au Vieux Rhône de Montélimar.
Levé LiDAR et orthophotographique du Rhône de Chautagne, Belley et du Séran (2021)

[Lien vers la fiche source] Levé LiDAR et orthophotographique réalisé les 20 et 29 mars 2021 par la société SINTEGRA pour le compte de CNR depuis Seyssel sur les Vieux Rhône de Chautagne et Belley, et sur la partie aval du Séran jusqu'à Artemare.
Levé LiDAR et orthophotographique du Haut-Rhône de Brégnier-Cordon à la retenue de Jons (2020)

[Lien vers la fiche source] Levé LiDAR et orthophotographique réalisé les 24 février et 6 avril 2020 par la société SINTEGRA pour le compte de CNR sur le Haut-Rhône depuis l'amont du barrage de Champagneux (Vieux Rhône de Brégnier-Cordon) jusqu'à la retenue de Jons (aval de la confluence avec l'Ain).
Levé LiDAR et orthophotographique du Rhône et de l'Ardèche à Donzère-Mondragon (2019)

[Lien vers la fiche source] Levé LiDAR et orthophotographique réalisé le 11 mai 2019 par la société SINTEGRA pour le compte de CNR sur le Rhône à Donzère-Mondragon (Vieux Rhône et Rhône total) et la partie aval de l'Ardèche jusqu'à Saint-Martin-d'Ardèche.
NPg Network Development Plan

Here you can view our Network Development Plan (NDP) Methodology, Network Development Report (NDR) and Network Headroom Report (NHR) as attachments below. The purpose of our NDR is to transparently communicate our investment decisions and future network intervention plans to stakeholders, and to highlight areas where Flexibility Services may be required. Our NDP methodology provides a high-level description of the analysis and steps taken to produce our NDP. Our NHR provides information on possible future demand and generation capacity across a range of future scenarios. Both our Methodology and our NDR can also be found as attachments on all 4 of our NDP datasets on the Portal.
Données pour la Caractérisation dynamique du procédé Wire Arc Additive Manufacturing

[Lien vers la fiche source] Les données présentées ici font partie de l'article : Caractérisation dynamique du procédé Wire Arc Additive Manufacturing : vers la mise en place d’une boucle fermée Les données ici sont les données brutes obtenues durant la campagne expérimentale du projet. L'architecture est la suivante : - nom de l'expérience -numéro de l'expérience (chaque expérience est répétée 3 fois) - dossier des images - ... - fichier log (csv) contenant le nom de l'image et le temps à laquelle l'image à été prise(Time); la position dans le repère machine lorsqu'elle a été prise (X, Y, Z, B, C) - le scan du cordon dans le repère machine (stl) - fichier log (csv) du poste de soudure référençant la tension, l'intensité, la puissance et la vitesse de dévidage en fonction du début de la soudure et le numéro de couche.
[BDTOPAGE 2023] Les cours d'eau en Pays de la Loire et alentours

Le référentiel hydrographique vise à décrire les entités hydrographiques présentes sur le territoire français afin de constituer un référentiel national permettant de localiser des données relatives à l’eau. La BD TOPAGE® vise à répondre aux besoins communs de l’ensemble des acteurs du SIE et doit leur permettre d’échanger et de mutualiser à toutes les échelles sur les éléments hydrographiques de surface du territoire national. Il est aussi motivé par l'obligation de mise en conformité à la directive INSPIRE. Ce jeu de données regroupe les cours d'eau répertoriés dans la version 2023 de la BD TOPAGE. Il couvre toute la région Pays de la Loire et les départements alentours, incluant le territoire de tous les SAGE couvrant une partie de la région Pays de la Loire.
Itinéraires de cyclotourisme du Gers

Dans le cadre de la valorisation des modes de déplacement doux, le Département, entreprend de promouvoir l'usage du vélo, tout en sensibilisant sur la sécurisation des itinéraires les plus empruntés par les cyclistes sportifs, randonneurs ou promeneurs : les circuits cyclotouristes. Le Département réalise le jalonnement et la sécurisation des 16 circuits cyclotouristes afin d'inciter les cyclistes à emprunter ces boucles. Sont ici mis à disposition les tracés des circuits totalement aménagés.
Nomenclatures budgétaires 2012-2026

Ce jeu de données rassemble l’ensemble des nomenclatures budgétaires et comptables applicables aux collectivités territoriales et à leurs établissements publics entre 2012 et 2026. Ce jeu de données est mis à disposition à titre informatif et permet d’accéder aux nomenclatures applicables pour chaque exercice budgétaire. Les informations qu’il contient sont issues des [référentiels budgétaires et comptables officiels publiés par la Direction générale des collectivités locales (DGCL)], qui constituent les sources de référence. Un libellé standardisé est proposé pour chaque compte. Au sein d’une même nomenclature, il est maintenu d’une année à l’autre lorsque le compte correspond à la même notion ; dans le cas contraire, le libellé est modifié pour tenir compte de l’évolution du compte. Le chemin du compte, correspondant à l'ensemble de ses comptes parents, est également inclus dans ce jeu. ### Ressources méthodologiques : [ Historique des mises à jour du jeu de données ]
Inventory of public procurement contracts concluded in 2023 by the City of Brussels

Inventaire des marchés publics attribués en 2023 par la Ville de Bruxelles, en vertu de l'art. 6, §1, 4°, du décret et ordonnance conjoints du 16 mai 2019, relatifs à la publicité de l'administration dans les institutions bruxelloises. Plus d’info : [https://www.bruxelles.be/publicite-de-ladministration]
Inventory of studies carried out in 2023 for the City of Brussels

Inventaire des études réalisées en 2023 pour le compte de la Ville de Bruxelles, en vertu de l'art. 6, §1, 3°, du décret et ordonnance conjoints du 16 mai 2019, relatifs à la publicité de l'administration dans les institutions bruxelloises. Plus d’info : [https://www.bruxelles.be/publicite-de-ladministration]
Inventory of subsidies granted in 2023 by the City of Brussels

Inventaire des subsides octroyés en 2023 par la Ville de Bruxelles, en vertu de l'art. 6, §1, 2°, du décret et ordonnance conjoints du 16 mai 2019, relatifs à la publicité de l'administration dans les institutions bruxelloises. Plus d’info : [https://www.bruxelles.be/publicite-de-ladministration]
Emissions generated from agrifood systems

This data provides information on emissions generated from agrifood systems. The domain provides data on greenhouse gas (GHG) emissions from agrifood systems, computed using IPCC Tier 1 methods. It covers emissions from farm gate activities, land use change, and pre- and post-production food processes, including methane (CH4), nitrous oxide (N2O), carbon dioxide (CO2), and fluorinated gases (F-gases). Data is available by country, with global coverage for 1961–2022 and projections for 2030 and 2050 for some categories. Estimates are in kilotonnes of CO2 equivalent, using IPCC AR5 global warming potentials. The domain also includes emissions from international aviation and shipping and reports emissions submitted by countries to the UNFCCC.
Dataset used for preparing Bremen 2024 International Cotton Conference presentation: ‘Stickiness and fiber characteristics related to fiber processing efficiency and yarn quality'

[Lien vers la fiche source] This table of results has been used for preparing and documenting the statistical analysis that were described in the document ‘Stickiness and fiber characteristics related to fiber processing efficiency and yarn quality’ presented in the Bremen International Cotton Conference 2024. All results were obtained during microspinning experiments using cottons covering a range of fiber characteristics and of stickiness levels. The goal was to determine if possible combined incidences between fiber characteristics and stickiness could be used in predicting spinning productivity and yarn quality of cotton based on various fiber characteristics and stickiness levels.
Base officielle des codes postaux de La Réunion

La base officielle des codes postaux est un jeu de données qui fournit la correspondance entre les codes postaux et les codes INSEE des communes, de France (métropole et DOM), des TOM, ainsi que de MONACO. Ce jeu de données comprend : - Le nom de la commune - Le code INSEE de la commune - La ligne 5 de l'adresse postale : précision du lieu-dit associé ou du nom de la commune déléguée associée - Le code postal de la commune - Le libellé d’acheminement
NSW Regional and Local GHG emissions 2016-2021

This dataset contains greenhouse gas emissions by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) categories at local government area (LGA) scale, based on 2022 Australian Statistical Geography Standard (ASGS) edition of Local Government Areas. Methodology used to calculation emissions is available [here]. Jemena gas consumption data has been added to the dataset to provide Greenhouse Gas emissions from natural gas for areas covered by Jemena.
Jemena gas consumption - LGA level

Jemena provides the following data on gas consumption within its network area to help educate, inform and support our community. The data is separated by Local Government Area (LGA) and includes Residential and Business (Commercial and Industrial) customers who consume 10 TJ of gas or less per annum. The data is presented in a single calendar year format. The dataset also calculates Greenhouse Gas emission associated with gas consumption, expressed in tCO2e. Calculation has been performed by Peclet Technology based on the [GHG Protocol methodology] and using [National Greenhouse Accounts Factors].