AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Bivalve multi-decadal (1981-2021) records of carbon and nitrogen elemental and isotopic ratios (δ13C, δ15N and C:N) of 33 coastal sites of France

[Lien vers la fiche source] Bivalves carbon and nitrogen elemental and isotopic ratios (δ13C, δ15N, C and N%, C:N) times series (1981-2021) from 33 sites in France. Bivalve species are the Pacific oyster Crassostrea gigas, and the mussels Mytilus edulis and Mytilus galloprovincialis. This extensive dataset offers a comprehensive view spanning multiple decades and ecosystems, allowing to track how coastal ecosystems and marine species record changing climate, physical-chemical environments and organic matter cycles. This dataset may also be used to study bivalve physiology. Additionally, these data are crucial for establishing isotope baselines for studying food webs. Ultimately, this data set provide valuable information for more effective ecosystem conservation and management strategies in our rapidly changing world.
Corrosion Database of the piers of the île de Ré bridge (campain 2015)

[Lien vers la fiche source] This DATABASE "CORROSION of the piers of the île de Ré bridge" (in French) gathers the results of the corrosion assessment of the île de Ré bridge performed in 2015 as part of the DéCoF-Ré project. It consists of Microsoft Excel files that provides for 15 piers (among 28) information on: 1. Preparation of concrete 2. Visual inspection 3. Location of the reinforcement 4. Connexion to the reinforcement 5. Resistivity measurements 6. Half-cell potential measurements 7. Corrosion rate measurements
HF RADAR - historical data hourly surface currents reprocessed

[Lien vers la fiche source] Hourly High Frequency Radar (HFR) surface current data (ocean surface velocity) from 2 different stations located on the French Mediterranean coast (Toulon), reprocessed. The total velocity is then reconstructed from the filled radial velocity files, and projected onto a cartesian grid of 1km x 1km. The HFR data comes from two systems, one monostatic radar PEY (located at Fort Peyras, La Seyne sur mer), and one bistatic POB (receiver located at Cap Bénat - Bormes les Mimosas, and transmitter on Porquerolles Island). The HFR data is initially hourly sampled. The radial velocity are processed by an algorithm of Directional of Arrival Finding with a self-calibration method developed by our laboratory. Total velocities are derived using least square fit that maps radial velocities measured from individual sites onto a cartesian grid. The final product is a map of the horizontal components of the ocean currents on a regular grid in the area of overlap of two or more radar stations. Each radar station produces radial velocities map using an hybrid method mixing Beam Forming and Direction Finding according the algorithms described in - New Signal Processing Techniques for Phased-Array Oceanographic Radars: Self-Calibration, Antenna Grouping, and Denoising - https://doi.org/10.1175/JTECH-D-22-0064.1 HF radar sites : - Peyras : 43°03'47.4"N, 5°51'40.3"E - Porquerolles (transmitter only): 42°58'59.0"N, 6°12'15.3"E - Bénat (receiver only): 43°05'31.5"N, 6°21'26.5"E EUROPEAN DIRECTORY OF MARINE ENVIRONMENTAL RESEARCH PROJECTS (EDMERP) : - SICOMAR PLUS(12402), IMPACT(12271), MOOSE(11574), and JERICO NEXT(12227) EQUIPEMENTS: - High Frequency Surface Wave radar WERA from HELZEL MESSTECHNIK PARAMETERS: - sea surface current Citation: - Dylan Dumas, Charles-Antoine Guerin, Self-calibration and antenna grouping for bistatic oceanographic High-Frequency Radars, 2020, https://arxiv.org/abs/2005.10528 - Dylan Dumas, Charles-Antoine Guerin, New Signal Processing Techniques for Phased-Array Oceanographic Radars: Self-Calibration, Antenna Grouping, and Denoising, 2023, https://doi.org/10.1175/JTECH-D-22-0064.1
Adaptation strategies to manage summer forage shortages improve animal performance and better maintain milk and cheese quality in grass- versus corn-based dairy systems - Supplemental material

[Lien vers la fiche source] This dataset comprised supplemetal material for the article named "Adaptation strategies to manage summer forage shortages improve animal performance and better maintain milk and cheese quality in grass- versus corn-based dairy systems". It contains additional information on animal performances, milk and cheese physico-chemical composition and cheeses sensory analyses.
Emplois par activité et pour les femmes en 2021

Emplois de la population active par activité et pour les femmes. Dans cette base, les statistiques des années 2021 est proposé dans la même géographie communale, celle en vigueur au 01/01/2024 pour la France hors Mayotte. Pour plus d'information sur les différentes variables, vous pouvez consulter les définitions en cliquant sur [ce lien]. Les bases de données sont proposées aux utilisateurs notamment pour comparer des communes, regrouper des modalités de variables ou obtenir des résultats sur des ensembles personnalisés de communes. Les bases de données sont proposées aux utilisateurs notamment pour comparer des communes, regrouper des modalités de variables ou obtenir des résultats sur des ensembles personnalisés de communes. Issues de calculs liés aux techniques d'échantillonnage, les données en effectifs sont fournies avec plusieurs décimales ; celles-ci doivent être utilisées pour tous les calculs réalisés, de façon à éviter les erreurs d'arrondis. Le recensement de la population permet de connaître la diversité et l'évolution de la population de la France. L’Insee fournit ainsi des statistiques sur les habitants et les logements, leur nombre et leurs caractéristiques : répartition par sexe et âge, professions, conditions de logement, modes de transport, déplacements domicile-travail, etc. Les effectifs supérieurs à 500 peuvent normalement être utilisés en toute confiance. Les effectifs inférieurs à 200 doivent être maniés avec précaution, car, en raison de l'imprécision liée au sondage, ils peuvent ne pas être significatifs. Les comparaisons entre territoires de petites tailles sont à proscrire. Pour des zones de moins de 2 000 habitants, il est recommandé de ne pas utiliser les données issues de l'exploitation complémentaire. Pour plus d'information méthodologique, vous pouvez consulter les fiches "Conseils pour l'utilisation des résultats du recensement" en cliquant sur le lien ci-dessous. Conseils d'utilisation Ces fiches présentent les caractéristiques nouvelles du recensement de la population et traitent de leurs conséquences sur l'utilisation des données. Elles précisent en particulier les changements affectant les principales variables statistiques et leur comparabilité avec les recensements précédents. Vous pouvez avoir plus de conseils pour l'utilisation des résultats du recensement de la population en cliquant sur [ce lien].
RT-qPCR Data (raw, merged, normalized and analyzed) associated to " Contribution of the Galleria mellonella model to decipher host pathogen interactions from Staphylococcus aureus derivative extracellular vesicles "

[Lien vers la fiche source] All RT-QPCR data generated during the infection of Galleria mellonella larvae with TBS buffer (TBS), Staphylococcus aureus HG003 (SA), EVs produced by Staphylococcus aureus HG003 (EV) and non infected. At 2, 24, and 72 h post-injection (hpi), two living larvae were randomly selected in each group for monitoring key larvae immune system actors. Experiment was conducted in biological triplicates. Total RNA was directly extracted from the hemolymph (HL) and the fat body (FB) larval content using the phenol-chloroform method. Dataset comprises raw, filtered, normalized and analyzed RT-qPCR data.
Raw data supporting Figure 1 and Figure 2 from "Contribution of the Galleria mellonella model to decipher host pathogen interactions from Staphylococcus aureus derivative extracellular vesicles "

[Lien vers la fiche source] Data supporting Figure 1 and Figure 2 from "Contribution of the Galleria mellonella model to decipher host pathogen interactions from Staphylococcus aureus derivative extracellular vesicles"
IsoCor-based correction of natural isotope abundance for TBDMS 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 TBDMS-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 TBDMS 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 analysis of 13C-PT standards (MetaboHUB, see the upcoming reference publication). As an example, the name "ProlineC1C5_2TBDMSMINUSC4H9_m0" is for the GC-MS fragment m/z 286 (integrated peak) containing the C2-C3-C4-C5 carbon skeleton of proline_2TBDMS, and m0 refers to the carbon isotopologue monitored (m0 for m/z = 286, m1 for m/z = 287, m2 for m/z = 288, m3 for m/z = 289, m4 for m/z = 290, m5 for m/z = 291). Fragmentation of TBDMS derivatives usually produces two intense ions: [M-57]+ and [M-85]+. The [M-85]+ fragments, corresponding to [M-57]+ fragments with an additional loss of 1 carbon and 1 oxygen, are identified in the metabolite name using "co", i.e. "ProlineC2C5co_2TBDMSMINUSC4H9_m0" for example. 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".
Wahlen Stadtrat und Stadtpräsident/in St.Gallen 22.09.2024

Ergebnisse der Stadtrats- und Stadtpräsidentschaftswahlen der Stadt St.Gallen vom 22. September 2024 für die Amtsdauer 2025 - 2028. Weitere Informationen und Downloads finden Sie unter: [Wahlen | stadt.sg.ch]
HYDROMED : Physical & biogeochemical dataset for North-Western Mediterranean Stations

[Lien vers la fiche source] HDROMED is a curated dataset built by aggregating and filtering already publicly available data. For a selection of physico-chemical parameters, the resulting dataset only contains measurements where all parameters meet minimal quality requirements. Moreover, only surface measurements for stations located in the north-western Mediterranean area and collected from january 2000 on are considered. The Jupyter Notebook used to build the dataset is available at https://gitlab.sb-roscoff.fr/future-obs/wp5/hydrochimie-cotier-med Parameter list The following parameters are included in the output dataset. - Temperature - Salinity - Nitrates - Nitrites - Ammonium - Phosphates - Silicates - Chlorophyll a Source Datasets Two datasets have been selected as primary sources for measurement data: - The dataset provided by the SOMLIT French National Observation Service, and available at https://doi.org/10.17882/100323 - The dataset provided by the REPHY network, and available at https://doi.org/10.12770/cf5048f6-5bbf-4e44-ba74-e6f429af51ea Output Dataset The output dataset columns are defined as follows: - SITE : the name of the sampling location - DATE : the sampling date - LATITUDE : the latitude of the sampling location - LONGITUDE : the longitude of the sampling location Then, for each parameter, three columns are defined, the first one with the actual parameter value, the second one with the quality flag associated to the value, and the third one with a comment relative to the parameter. For the temperature parameter, the columns will be named as follows : T, T_QUALITY, T_COMMENTS. Some parameters need special attention : An additional NO2+NO3 parameter is included, as for some measurements no separate values are provided for NO2 and NO3, only the sum of both. Due to the variety of methods for measuring Chlorophyll A, columns had to be defined reflecting the measurement method : - CHLASPECTRO : Chlorphyll A measured using spectrometry - CHLAHPLC : Chlorophyll A measured using liquid chromatography - CHLAFLUO : Chlorophyll A measured using fluorimetry - DVCHLA : Divynil Chlorophyll A Finally, to more columns are added to explicit measurement provenance: - SOURCE : Either SOMLIT or REPHY - DOI : The DOI of the landing page where the original dataset was downloaded.
Montant taxe de séjour - Communauté de communes du Grand Chambord

Ce jeu de données présente les montants collectés au titre de la taxe de séjour au sein de la Communauté de communes du Grand Chambord. Il offre une vue d'ensemble des recettes générées par cette taxe, contribuant au financement des actions en faveur du développement et de la promotion touristique du territoire.
Nombre de nuitée - Communauté de communes du Grand Chambord

Ce jeu de données recense le nombre de nuitées enregistrées au sein des hébergements touristiques situés dans les communes de la Communauté de communes du Grand Chambord. Il offre une vue d'ensemble de la fréquentation touristique sur le territoire, en indiquant le volume de séjours effectués sur une période donnée.
Résidences principales par type de logement et statut d'occupation - SQY

Résidences principales par type de logement et statut d'occupation Le recensement de la population permet de connaître la diversité et l'évolution de la population de la France. L’Insee fournit ainsi des statistiques sur les habitants et les logements, leur nombre et leurs caractéristiques : répartition par sexe et âge, professions, conditions de logement, modes de transport, déplacements domicile-travail, etc. Les effectifs supérieurs à 500 peuvent normalement être utilisés en toute confiance. Les effectifs inférieurs à 200 doivent être maniés avec précaution, car, en raison de l'imprécision liée au sondage, ils peuvent ne pas être significatifs. Les comparaisons entre territoires de petites tailles sont à proscrire. Pour des zones de moins de 2 000 habitants, il est recommandé de ne pas utiliser les données issues de l'exploitation complémentaire. Pour plus d'information méthodologique, vous pouvez consulter les fiches "Conseils pour l'utilisation des résultats du recensement" en cliquant sur le lien ci-dessous. Ces fiches présentent les caractéristiques nouvelles du recensement de la population et traitent de leurs conséquences sur l'utilisation des données. Elles précisent en particulier les changements affectant les principales variables statistiques et leur comparabilité avec les recensements précédents. Des conseils pour l'utilisation des résultats du recensement de la population sont disponibles [ici] Pour en savoir plus : - [Information pour l’utilisation du recensement de la population 2021] - [Le traitement des données du recensement de la population] - [Documentation sur les résultats du recensement de la population]
Untargeted peptidomic (LC-MS/MS) analysis of the spermosphere of eight common bean genotypes (Phaseolus vulgaris L.)

[Lien vers la fiche source] Dataset documenting peptide profile in the spermosphere of germinating common bean (Phaseolus vulgaris L.) seeds. In this study we assessed the composition of seed exuded peptides in the spermosphere and how exuded peptides are influenced by both the location of seed production and the genetic background. One seed lot corresponds to seeds from one genotype produced in one location. Three independent biological replicates were conducted for each seed lot. Thus, 48 samples were analysed, corresponding to three replicates of eight genotypes produced in two locations. Spermosphere collection of germinating seeds involved the imbibition of 30 seeds for each sample at four distinct time intervals: 2, 8, 16, and 24 hours. The collected spermosphere, consisting of the water surrounding germinating seeds, was gathered for each time interval and subsequently pooled and analysed by an untargeted LC-MS/MS peptidomic approach.
Ar bus - Landerneau-Daoulas, Transport

La Région Bretagne publie pour le compte de la Communauté d'agglomération du Pays de Landerneau-Daoulas le jeu de données de l'offre de transport théorique et temps réel de son réseau AR BUS. Pour plus d'informations rendez vous sur : [https://www.korrigo.bzh/].
DTM topo-bathymetric - normand-breton Gulf - 20 m - PAPI SAINT-MALO project

[Lien vers la fiche source] The coastal topo-bathymetric product of a part of the Norman-Breton Gulf at a resolution of 0.0002° (~ 20 m) was produced within the framework of the PAPI Saint-Malo (with the financial assistance of Saint-Malo Agglomération, the council department of Ille-et-Vilaine, of the Ministry of Ecological Transition and Shom). This coastal DEM encompasses the Minquiers plateau in the northwest to the bay of Mont-Saint-Michel in the southeast. This DTM is intended to be implemented in hydrodynamic models in order to produce forecasts as precise as possible of water levels and sea states at the coast and therefore to improve the management of the risk of marine submersion. This DTM is offered openly on the Shom diffusion website. https://dx.doi.org/10.17183/MNT_COTIER_GNB_PAPI_SM_20m_WGS84
Alignment of French Crop Usage Thesaurus and French National Taxonomic Repository TAXREF-LD

[Lien vers la fiche source] This dataset contains mappings of two complementary knowledge graphs useful in agriculture: the thesaurus of cultivated plants in France named French Crop Usage (FCU) and the French national taxonomic repository TAXREF for fauna, flora and fungi. FCU describes the usages of plants in agriculture: 'tomatoes' are crops used for human food, 'grapevines' are crops used for human food or beverage. TAXREF describes biological taxa and associated scientific names: for example, a tomato specie may be 'Solanum lycopersicum' or a grapevine specie may be 'Vitis vinifera'. Both knowledge graphs contain vernacular names of plants but those names are ambiguous. Thus a group of agricultural experts produced some mappings from FCU crops to TAXREF taxa. New mapping properties were defined to link crop usages with taxa. This vocabulary is available in the AgroPortal repository [https://agroportal.lirmm.fr/ontologies/CROPUSAGE/?p=properties]. The file follows the SSSOM format version 1.0 [https://github.com/mapping-commons/sssom]
French Crop Usage Ontology

[Lien vers la fiche source] This ontology specialized the skos model to create a new class Crop subclass of skos:Concept. fcuo:Crop is a defined class. Thus a reasoner like Hermit should be used to classify all the instances of skos:Concept that belongs to the scheme fcuo:thesaurus_FrenchCropUsage as an instance of Crop. Thus the ontology or the thesaurus could evolved independly. The reasonner will rebuild the links between the class fcuo:Crop and the elements of FCU thesaurus. The FCUO contains also the object property fcuo:relatedCrop which should be used to link anything to a skos:Concept individual of FCU.
Textual Annotation and Provenance Ontology

[Lien vers la fiche source] Textual Annotation and Provenance Ontology (TAPO) stores the results of NLP workflow processes and describes all the provenance information like tools used. TAPO is an extention of W3C Web Annotation Ontology dedicated to store the process that have generated the annotation. TAPO was first used to annotate French agricultural alert bulletins called : Bulletin de Santé du Végétal. This ontology was build during the D2KAB project.
Fréquentation en gares

Ce jeu de données représente la fréquentation annuelle de l’ensemble des 3000 gares voyageurs de 2015 à 2024. Ces informations sont issues d’une part, des données de billetterie pour le trafic national et régional hors Ile-de-France et d’autre part, d’une extrapolation pour le trafic régional Ile-de-France à partir des comptages effectués tous les 3 à 4 ans et publiés par ailleurs en Open Data. A noter, pour les gares n’ayant pas bénéficié de comptage du trafic régional Ile-de-France depuis 2020 en raison de la crise sanitaire, la fréquentation est calculée en relatif par rapport aux évolutions des validations en gare. Une estimation de la proportion de non voyageurs est réalisée à partir des enquêtes en gare. En l’absence d’enquête, un taux par défaut est défini (20% pour les gares a et b hors Ile-de-France et 0% pour les gares b Ile-de-France et c). Ce jeu de données n'est pas exhaustif et ne prend pas en compte les billets vendus par des tiers. La méthodologie de calcul se précise année après année avec une reprise de l'historique pouvant expliquer des variations dans les données publiées d'une année sur l'autre. Pour toute question, vous pouvez nous l'adresser au travers du formulaire de contact du portail Open Data. Ces données sont mises à jour annuellement à l'été A+1.
Population active de plus de 15 ans par catégories socio-profesionnelles

Population active de plus de 15 ans par catégories socio-professionnelles. Cette donnée est produite à partir du recensement de la population 2021 selon la géographie en vigueur au 1er janvier 2024. Le recensement de la population permet de connaître la diversité et l'évolution de la population de la France. L’INSEE fournit ainsi des statistiques sur les habitants et les logements, leur nombre et leurs caractéristiques : répartition par sexe et âge, professions, conditions de logement, modes de transport, déplacements domicile-travail, etc. Les tranches d'âges : * 02-05 ans * 06-10 ans * 11-14 ans * 15-17 ans * 18-24 ans * 25-29 ans * 30 ans et plus Pour plus de renseignements sur les variables, vous pouvez consulter les définitions en cliquant sur ce [lien] Pour plus d'information méthodologique, vous pouvez consulter les fiches "Conseils pour l'utilisation des résultats du recensement" en cliquant sur le lien Pour plus de renseignements sur l'utilisation des données, vous pouvez consulter ce [document]