AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
HV Historic Faults with NaFIRS Codes

The "HV Historic Faults" data table provides all unplanned occurrences / interruptions of 3 minutes or longer on the SPEN network from 1st April 2010. The table gives the following information: 1. Location of fault 2. Description of incident 3. RRP category of fault 4. NaFIRS category of fault (Main Cause, Main Cause Category, Main Equipment) 5. Number of customers interrupted For additional information on column definitions, please click the Dataset schema link below. ### Disclaimer Whilst all reasonable care has been taken in the preparation of this data, SP Energy Networks does not accept any responsibility or liability for the accuracy or completeness of this data, and is not liable for any loss that may be attributed to the use of this data. For the avoidance of doubt, this data should not be used for safety critical purposes without the use of appropriate safety checks and services e.g. LineSearchBeforeUDig etc. Please raise any potential issues with the data which you have received via the feedback form available at the Feedback tab above (must be logged in to see this). ### Data Triage As part of our commitment to enhancing the transparency, and accessibility of the data we share, we publish the results of our Data Triage process. Our Data Triage documentation includes our Risk Assessments; detailing any controls we have implemented to prevent exposure of sensitive information. Click [here] to access the Data Triage documentation for the Historic Faults dataset. To access our full suite of Data Triage documentation, visit the [SP Energy Networks Data & Information]. [Download dataset metadata (JSON)]
LV Historic Faults with NaFIRS Codes

The "LV Historic Faults" data table provides all unplanned occurrences / interruptions of 3 minutes or longer on the SPEN network from 1st April 2010. The table gives the following information: 1. Location of fault 2. Description of incident 3. RRP category of fault 4. NaFIRS category of fault (Main Cause, Main Cause Category, Main Equipment) 5. Number of customers interrupted For additional information on column definitions, please click the Dataset schema link below. ### Disclaimer Whilst all reasonable care has been taken in the preparation of this data, SP Energy Networks does not accept any responsibility or liability for the accuracy or completeness of this data, and is not liable for any loss that may be attributed to the use of this data. For the avoidance of doubt, this data should not be used for safety critical purposes without the use of appropriate safety checks and services e.g. LineSearchBeforeUDig etc. Please raise any potential issues with the data which you have received via the feedback form available at the Feedback tab above (must be logged in to see this). ### Data Triage As part of our commitment to enhancing the transparency, and accessibility of the data we share, we publish the results of our Data Triage process. Our Data Triage documentation includes our Risk Assessments; detailing any controls we have implemented to prevent exposure of sensitive information. Click [here] to access the Data Triage documentation for the Historic Faults dataset. To access our full suite of Data Triage documentation, visit the [SP Energy Networks Data & Information]. [Download dataset metadata (JSON)]
L'offre d'accueil du jeune enfant

Sont mises à disposition ici des séries annuelles et historiques nationales et départementales sur l'offre d'accueil du jeune enfant. On y trouve notamment le nombre d’établissements et de places en accueil collectif et familial pour les enfants de moins de 6 ans, la répartition des établissements selon leur capacité d'accueil, l’organisme gestionnaire,le personnel de direction ainsi que des données sur les agréments des assistants maternels et familiaux. Ces données sont issues de l’enquête Aide sociale réalisée annuellement auprès des conseils départementaux. Elle recueille des données agrégées sur les bénéficiaires et les dépenses des prestations d'aide sociale relevant de la compétence des départements ainsi que sur leurs personnels. L’enquête porte également sur la protection maternelle et infantile (PMI). Ce service départemental organise des consultations et des actions de prévention médico-sociale en faveur des femmes enceintes et des enfants de moins de 6 ans. Il assure également l'agrément et le contrôle des assistants maternels ainsi que des établissements et services d'accueil des enfants de moins de 6 ans.
Régularité mensuelle TER

Régularité mensuelle TER depuis janvier 2013. Sur TER, la régularité est calculée lors de l’arrivée du train à la dernière gare de son parcours (terminus). Ce mode de calcul, qui n’intègre pas les gares intermédiaires, propose le retard cumulé sur l’ensemble d’un trajet. L’indicateur utilisé est celui de la « régularité à cinq minutes » : un train est considéré en retard s’il arrive cinq minutes après son heure prévue. Les données proposées ne sont pas détaillées par ligne TER mais agrégées pour tous les TER d’une Région. En accord avec les Régions qui sont les autorités organisatrices des transports pour TER, un train supprimé avant 16h la veille de sa circulation ne sera pas comptabilisé. En revanche, si l’annonce de sa suppression n’a pu être faite la veille avant 16h, le train sera bien comptabilisé comme un train supprimé, que cette suppression soit totale ou partielle (le train a effectué qu’une partie de son parcours).
Raw and processed data obtained from Maison en Terre, alongside workflows.

[Lien vers la fiche source] Raw data files for Maison en Terre, directly obtained from influxDB servers, in CSV format. Contains all 52 distincts measurments, with outliers removed. #### All 52 measurements include, in a file called Raw_data: #### * Interior CO₂ (north and south), CO₂ (PPM) #### * Micro-particles (µg/m3) #### * Interior temperature (north and south), percieved temperature and temperature (°C) #### * Interior humidity (north and south), absolute and relative humidity (%) #### * Pyranometer measurements (W/m², kWh/m²) #### * Azimuth and solar elevation #### * Weather station temperature and sensor state (°C, boolean) #### * Front, left, right and maximum light intensity (lux) #### * Wind speed (m/s) #### * Rain #### * Convectors, light, outlets and ventilation energy consumption #### * Convectors, light, outlets and ventilation power #### * Volatile Organic Compounds (PPM) #### * Roof, south walls and walls temperature (°C) Can be used to replicate the workflow provided in Data_production_Workflow_20250521_MB.ipynb. Can also be used to compare whole datasets to own data or collected data.
Environmental profiles of municipalities in metropolitan France – MRC-PE Project

[Lien vers la fiche source] ## Environmental profiles of municipalities in metropolitan France – MRC-PE Project ### Context This dataset was developed as part of the MRC-PE research project (Chronic Kidney Disease – Environmental Profiles), selected in 2023 through a joint call for projects by the Health Data Hub and the French Ministry of Ecological Transition and Territorial Cohesion (GD4H program). The scientific objective of the MRC-PE project is to investigate, at the national scale, the association between territorial environmental profiles and the incidence of chronic kidney disease (CKD), while exploring the potential mediating role of diabetes, hypertension, and other socio-environmental determinants (social disadvantage, healthcare accessibility). This multidisciplinary project relies on the linkage of large-scale health data (REIN registry, SNDS) with a comprehensive set of spatialized environmental indicators. ### Dataset content This dataset provides a detailed description of the outdoor environment at the municipal level across metropolitan France (excluding Corsica). * Spatial scale: municipality (n = 34,476, administrative boundaries from IGN – 2021 edition) * Number of indicators produced: 150 spatialized indicators * Data sources: 18 datasets (15 openly accessible; 3 available upon request) * Covered themes: (1) Contamination levels of environmental media (air, soil); (2) Proximity to emission sources; (3) Land use; (4) Agricultural practices; (5) Environmental amenities; (6) Climate. Detailed processing protocols and R scripts used to build each indicator are available on the following GitHub repository: [https://github.com/LGCgE-SIGLES] This repository also provides critical information on source data quality, interpretative limitations of the indicators, and general usage recommendations. For appropriate use of the dataset, it is therefore strongly recommended to consult this additional documentation beforehand.
Manuel d’utilisation de l’outil d’agrégation Contra (CONstruction TRansparente d’Arbre de décision)

[Lien vers la fiche source] Manuels utilisateur et fichiers de description des fonctions d'appartenance disponibles dans l'application, au format PDF et au format XLSX (pour permettre aux utilisateurs de tester les fonctions). CONTRA (CONstruction TRansparente d'Arbres de Décision) est une méthode de construction d'arbres de décision utilisant la logique floue. CONTRA peut servir au développement d'indicateurs agrégés pour évaluer un impact environnemental (ex : la biodiversité), la durabilité d'un système agricole, etc. Cette approche permet de combiner la lisibilité des arbres de décision exprimés en équation linguistique (règle si alors) avec une approche quantitative permise par la logique floue. Ceci permet de limiter les effets de seuils indésirables (une petite variation aux limites des classes entraîne une forte variation des résultats). La méthode CONTRA 1.0 a été développée dans le cadre des projets CASDAR INDIBIO (2010-2013), QUALENVIC (2012-2016) et ACTION (2019-2022). Le développement du présent outil CONTRA 1.0 sur la plateforme INRAE MEANS a été soutenu par le projet PRODIGE (2022-2024) du métaprogramme INRAE BIOSEFAIR. La méthode a été publiée dans un journal scientifique. User manuals and description files for membership functions available in the application, PDF and XLSX (for testing functions) format. CONTRA (transparent design of decision tree) aims to design decision trees using fuzzy logic. CONTRA can be used to develop aggregated indicators to assess an environmental impact (e.g. biodiversity), the sustainability of a farming system, etc. This approach makes possible the combination the readability of decision tree expressed in linguistic rules (if then rules) with a quantitative approach allowed by the fuzzy logic. This mitigates unwished threshold effects (a small variation at the limits of a class produces a high variation of results). The CONTRA 1.0 method was developed in the frame of CASDAR INDIBIO (2010-2013), QUALENVIC (2012-2016) and ACTION (2019-2022) projects. The development of the present tool CONTRA 1.0 on the INRAE MEANS platform was supported by PRODIGE (2022-2024) project of the métaprogramme INRAE BIOSEFAIR. The method was published in a scientific journal.
Lac de la Muzelle - Carottage Muz12-I – Plant cover and erosion dynamics : impacts of pastoral activities and climatic changes over the last 1600 years - 2017 – Zone Atelier Alpes (IGSN:IEFRA00A4)

[Lien vers la fiche source] The reconstruction of human and climate-driven,Earth-shaping dynamics is important for understanding past human/environment interactions and for helping human societies that currently face global changes. However,it is often challenging to distinguish the effects of the climate from human activities on environmental changes such as erosion dynamic and plant cover. Here we evaluate an approach based on DNA metabarcoding used on lake sediments to provide high-resolution reconstruction of plant cover and livestock farming history over the last 1600 years. By comparing these data with reconstructions of erosive event frequency and glacier fluctuations,we can show that the erosion dynamic was primarily driven by climatic changes. The tree/shrub cover decreasing and the associated development of grazing activities in the last 500 years,had no noticeable impacts on the erosive event frequency. However,this period corresponds to the development of herbaceous plants with different and various ecological preferences,which shows the presence of a mosaic landscape. Tracking plants using lake sediment DNA (lake sedDNA) is an emerging and promising method for tracing past plant cover dynamic and better understand the roles of climatic changes and human activities on landscape changes. Composite coring sequence :site Muz12-I – avril 2012(IGSN:IEFRA00A4). The sequence couved périod from 303 to 2012 -year).LTSER platform Lautaret-Oisans / Zone Atelier Alpes (ZAA).
SPM LTDS Appendix 6 Connection Activity (Table 6) 11kV - Mid-Year Update

The "SPM LTDS Appendix 6 Connection Activity (Table 6) 11kV - Mid-Year Update" data table provides details of connection applications and budget estimate offers made, together with an indication of the source Grid Supply Point (GSP) substation. Click [here] to access our full Long Term Development Statements for both SP Distribution (SPD) & SP Manweb (SPM). The table gives the following information: 1. Total number of requests received in previous year for demand 2. Total capacity of requests received in previous year for demand 3. Total number of requests received in previous year for generation 4. Total capacity of requests received in previous year for generation For additional information on column definitions, please click on the Dataset schema link below. ### Disclaimer Whilst all reasonable care has been taken in the preparation of this data, SP Energy Networks does not accept any responsibility or liability for the accuracy or completeness of this data, and is not liable for any loss that may be attributed to the use of this data. For the avoidance of doubt, this data should not be used for safety critical purposes without the use of appropriate safety checks and services e.g. LineSearchBeforeUDig etc. Please raise any potential issues with the data which you have received via the feedback form available at the Feedback tab above (must be logged in to see this). ### Data Triage As part of our commitment to enhancing the transparency, and accessibility of the data we share, we publish the results of our Data Triage process. Our Data Triage documentation includes our Risk Assessments; detailing any controls we have implemented to prevent exposure of sensitive information. Click [here]to access the Data Triage documentation for the Long Term Development Statement dataset. To access our full suite of Data Triage documentation, visit [the SP Energy Networks Data & Information page]. [Download dataset metadata (JSON)]
SPM LTDS Appendix 6 Connection Activity (Table 6) 33kV - Mid-Year Update

The "SPM LTDS Appendix 6 Connection Activity (Table 6) 33kV - Mid-Year Update" data table provides details of connection applications and budget estimate offers made, together with an indication of the source GSP substation. Click [here] to access our full Long Term Development Statements for both SP Distribution (SPD) & SP Manweb (SPM). The table gives the following information: 1. Total number of requests received in previous year for demand 2. Total capacity of requests received in previous year for demand 3. Total number of requests received in previous year for generation 4. Total capacity of requests received in previous year for generation For additional information on column definitions, please click on the Dataset schema link below. ### Disclaimer Whilst all reasonable care has been taken in the preparation of this data, SP Energy Networks does not accept any responsibility or liability for the accuracy or completeness of this data, and is not liable for any loss that may be attributed to the use of this data. For the avoidance of doubt, this data should not be used for safety critical purposes without the use of appropriate safety checks and services e.g. LineSearchBeforeUDig etc. Please raise any potential issues with the data which you have received via the feedback form available at the Feedback tab above (must be logged in to see this). ### Data Triage As part of our commitment to enhancing the transparency, and accessibility of the data we share, we publish the results of our Data Triage process. Our Data Triage documentation includes our Risk Assessments; detailing any controls we have implemented to prevent exposure of sensitive information. Click [here]to access the Data Triage documentation for the Long Term Development Statement dataset. To access our full suite of Data Triage documentation, visit [the SP Energy Networks Data & Information page]. [Download dataset metadata (JSON)]
HotPig: a behavioural dataset of pigs under heat stress

[Lien vers la fiche source] Data were collected on 24 pigs that were video-monitored day and night under two contrasted conditions: thermoneutral (TN, 22°C) and Heat Stress (32°C). All pigs were housed individually and had free access to an automatic electronic feeder delivering pellets four times a day, and to water. After acquisition, videos were processed using YOLOv11, a real-time object detection algorithm object detector that uses a convolutional neural network (CNN), to extract the following behavioural traits: drinking, willingness to eat, lying down, standing up, moving around, curiosity towards the littermate housed in the neighbouring pen, and contact between the two animals (cuddling). A minute frequency basis was applied (each minute correspond to 150 frames processed) for a continuous period of 16 days, spanning the two different thermal conditions (9 days on TN, 6 days on HS, 1 day back to TN). The algorithm was first trained thanks to manual video analysis labelling at the individual scale. Consistency with the automatic electronic feeder’s data (also provided) was thoroughly checked. The dataset allows quantitative criterion to be analysed to decipher inter-individual differences in animal behaviour and their dynamic adaptation to heat stress. This dataset can be used to train any machine learning methods for behaviour prediction from videos in conventional growing pigs.
Imports Value by Nature of Items

Explore the Imports Value by Nature of Items dataset, which provides insights into the international trade of finished products, raw materials, and semi-finished products. Access the Saudi Arabia International Trade Report here. Imports, Finished Products, Raw Material, Semi-Finished Products, International Trade Report Saudi Arabia Follow [data.kapsarc.org] for timely data to advance energy economics research. . The value of imports is calculated on the basis of (CIF) and the import values are always represented in the cost of the value subject of shipment, plus the cost of insurance, transportation or freight and other costs until the goods are delivered to the loading dock at the port of entry, except for customs duties Methodology Link: https://www.stats.gov.sa/en/node/9779
DEM - Airborne LiDAR data of Aigoual forest - IMPRINT

[Lien vers la fiche source] Data from the ANR IMPRINT Project (2019-2023) : Digital Elevation Model (DEM) of the Aigoual forest obtained from a high-density airborne LiDAR. We cover a subset of the Aigoual forest, a central part covering both the Lozère and Gard departments. The resolution of the raster data is 50 cm.
Masse salariale trimestrielle du secteur privé (y compris estimation précoce), France entière

Séries trimestrielles de la masse salariale du secteur privé France entière : estimation précoce (publiée dans le [Baromètre économique]) et estimation stabilisée (publiée dans la collection [Stat Ur]). ►[MISE A JOUR] : fin de trimestre + ~50 jours et + ~60 jours. Les séries de masse salariale de ce jeu de données sont labellisées par l'Autorité de la statistique publique ([avis du 14/04/2020 - JORF n°0095 du 18/04/2020]). Champ : secteur privé, régime général, France entière Profondeur : depuis 1997 Source : Urssaf Précisions méthodologiques - La masse salariale correspond à l'assiette déplafonnée des cotisations sociales. - Une estimation précoce de la masse salariale trimestrielle est diffusée environ 50 jours après la fin du dernier trimestre à l'occasion de la sortie du Baromètre économique. Une estimation plus définitive est diffusée 10 jours après, à l'occasion de la sortie du Stat'Ur sur la masse salariale et les effectifs salariés. Durant ces 10 jours, la série précoce est permet de disposer d'un trimestre supplémentaire. - Le jeu de données inclut les données brutes et les données corrigées des variations saisonnières (cvs). [Pour approfondir notre méthodologie]
Effectifs salariés et masse salariale trimestriels du secteur privé, France entière x secteur NA88

Séries trimestrielles des effectifs et de la masse salariale du secteur privé, au niveau France entière, par secteur d'activité au niveau agrégé en 88 postes de la NAF. ►[MISE A JOUR] : fin de trim. + ~60 jours. Les séries trimestrielles des effectifs salariés et de le masse salariale au niveau national, déclinées selon la nomenclature des activités en 38 postes, sont labellisées par l'Autorité de la statistique publique ([avis du 14/04/2020 - JORF n°0095 du 18/04/2020]). Champ : secteur privé, régime général, hors agriculture, hors Mayotte. Profondeur : depuis 1998. Source : Urssaf ; Dares (effectifs intérimaires) Précisions méthodologiques : - [Effectifs salariés] - [Masse salariale] - [Le champ du secteur privé] Avertissement (18/06/2025) :La détection après la publication nationale du 28 mai 2025 ([Stat'Ur n°400]) d'une anomalie déclarative a conduit à une légère révision à la baisse des effectifs salariés du premier trimestre 2025 (-2398 salariés) dans le secteur du commerce de gros dans la région Provence-Alpes-Côte d'Azur. Cette révision impacte légèrement les niveaux et les évolutions observés au premier trimestre 2025 dans le dit secteur (-0,2 point de pourcentage en glissement annuel). Les évolutions globales au niveau national sont inchangées. Avertissement (08/06/2023) : A compter de la publication portant sur le premier trimestre 2023 parue en juin 2023, les apprentis sont inclus dans le dénombrement des effectifs salariés. Ils étaient auparavant exclus. (cf. [Stat'Ur n°362]). Avertissement (10/06/2021) : L’introduction depuis mars 2015 de la Déclaration sociale nominative (DSN), qui se substitue notamment au Bordereau récapitulatif de cotisations (BRC), modifie les informations déclaratives nécessaires au calcul des indicateurs statistiques présentés dans cette publication. La nouvelle source permet en effet le calcul des effectifs des établissements à partir des données individuelles des contrats alors que l’effectif agrégé de ces mêmes établissements, historiquement présent dans les BRC, demeurait transitoirement présent en DSN. L’intégration des données individuelles dans la chaîne de traitement statistique des effectifs salariés, réalisée progressivement depuis 2016, a été finalisée en juin 2021 à l’occasion de la publication des résultats du premier trimestre 2021. Des révisions plus significatives qu'habituellement, notamment en niveau, peuvent donc être observées sur les effectifs par rapport à la publication relative au dernier trimestre 2020. Les données sur les effectifs sont désormais issues à 100 % de l’exploitation des données individuelles de la DSN (cf. [Acoss Stat ][n°]325). DATAVIZ : [mise en perspective] [Pour approfondir notre méthodologie]
Masse salariale et assiette chômage partiel trimestrielles du secteur privé, France entière x secteur NA38

Masse salariale et assiette chômage partiel trimestrielles du secteur privé, au niveau France entière par secteur d'activité au niveau agrégé en 38 postes de la NAF. ►[MISE A JOUR] : fin mois + ~70 jours. Champ : secteur privé, régime général. Profondeur : depuis janvier 2018. Source : Urssaf Précisions méthodologiques - la masse salariale correspond à l'assiette déplafonnée des cotisations sociales. - la part de l'assiette chômage partiel est égale au rapport entre l'assiette chômage partiel et la somme de l'assiette déplafonnée et de l'assiette chômage partiel. [Pour approfondir notre méthodologie]