AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
SP ENW - GIS - Conductor - Wigan

Dataset Classification - Shared SP ENW - GIS - Conductors - Wigan This dataset depicts the sections of underground and overhead conductors, which are owned by SP ENW and are located within the referenced Local Authority area. This dataset does not knowingly contain any privately owned assets. Due to the sensitivities associated to the information contained in this dataset, SP ENW have classified the openness of this dataset as 'Shared' - As such, it is currently only available to government departments, agencies, public bodies and local authorities. Those users meeting the above criteria, can apply for access to this dataset by completing the Request Form [ HERE]. A specific 'Shared Data' licence has been developed for datasets classified in this manner, this licence can be accessed [ HERE]. Any user requesting access to a 'Shared' dataset, are considered to have understood and accepted the specified Terms and Conditions of this licence. While we use reasonable endeavours to ensure that the data contained within this dataset is accurate, we do not accept any responsibility or liability for the accuracy or the completeness of the content held, or for any loss which may arise from reliance on this dataset and/or its related information. If you have any other query related to this SP ENW - GIS - Conductor dataset, please contact us [ HERE] *Actual dataset content is available to registered users only – If you have not already done so, log-in or create new account below* New User? - Create your new account [ HERE] Already registered as a SP ENW Portal User? - Log-In [ HERE] Have you an ODS Portal account created elsewhere? - Log-In [ HERE]
ENC MCO - Valeurs nationales de coûts 2023

Les résultats complets de l'ENC 2023 sont disponibles dans les pièces jointes. Les fichiers Excel contiennent les coûts moyens 2023 par GHM et GHS et différents indicateurs permettent d'évaluer la fiabilité des estimations de coûts. Le guide pratique expose les nouveautés du fichier Excel et la démarche d'analyse d'un coût. La note de fin de campagne présente l'échantillon, les nouveautés du recueil et la méthode d'estimation des coûts.
SP ENW - GIS - Conductor - West Lancashire

Dataset Classification - Shared SP ENW - GIS - Conductors - West Lancashire This dataset depicts the sections of underground and overhead conductors, which are owned by SP ENW and are located within the referenced Local Authority area. This dataset does not knowingly contain any privately owned assets. Due to the sensitivities associated to the information contained in this dataset, SP ENW have classified the openness of this dataset as 'Shared' - As such, it is currently only available to government departments, agencies, public bodies and local authorities. Those users meeting the above criteria, can apply for access to this dataset by completing the Request Form [ HERE]. A specific 'Shared Data' licence has been developed for datasets classified in this manner, this licence can be accessed [ HERE]. Any user requesting access to a 'Shared' dataset, are considered to have understood and accepted the specified Terms and Conditions of this licence. While we use reasonable endeavours to ensure that the data contained within this dataset is accurate, we do not accept any responsibility or liability for the accuracy or the completeness of the content held, or for any loss which may arise from reliance on this dataset and/or its related information. If you have any other query related to this SP ENW - GIS - Conductor dataset, please contact us [ HERE] *Actual dataset content is available to registered users only – If you have not already done so, log-in or create new account below* New User? - Create your new account [ HERE] Already registered as a SP ENW Portal User? - Log-In [ HERE] Have you an ODS Portal account created elsewhere? - Log-In [ HERE]
Nombre de Bénéficiaires d'aides au logement - CANGT

A partir de 2016 les données du mois de droit de décembre sont observées avec un recul de 6 mois (données définitives) au lieu de 2 mois (données semi définitives). Ce jeu de données est un dénombrement, par Établissement public de coopération intercommunale, des personnes membres des foyers allocataires ayant un droit versable à une aide au logement, au titre de décembre de l’année de référence. Il s’agit d’une prestation versée sous conditions de ressources. Les allocations logement ont pour vocation de soutenir les personnes et familles modestes dans leur effort financier consacré au logement principal. Elles concernent les locataires, les résidents en foyer et les accédants à la propriété. Les aides au logement sont constituées de l’Allocation de Logement Familiale (ALF), de l’Allocation de Logement Sociale (ALS), et de l’Aide Personnalisée au Logement (APL). Des éléments plus détaillés sur les aides aux logement sont disponibles sur le site caf.fr, en cliquant sur le lien suivant : [http://www.caf.fr/allocataires/droits-et-prestations/s-informer-sur-les-aides/logement-et-cadre-de-vie/les-aides-au-logement?active=tab1] Le champ géographique d’observation du jeu de données correspond à la commune de résidence du foyer allocataire telle qu’elle est enregistrée dans le fichier statistique des allocataires du mois de droit, quelle que soit la Caf qui a géré le dossier allocataire.
NPg Network Development Plan - Thermal Generation Headroom

This dataset contains the generation forecasting for both our Northeast and Yorkshire licence areas. Our Network Development Plan (NDP) includes our plans for interventions, flexibility services requirements and forecast demand and generation headroom across our network, for a range of different scenarios, in the medium to long-term. This dataset contains the generation forecasting for both our Northeast and Yorkshire licence areas. To view our forecasted demand headroom please click [here. ]To view our NDP Methodology, please see the attachments below. Update Frequency: Annually (May)
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[Lien vers la fiche source] Le niveau moyen global des océans (ou de la mer) est un des indicateurs les plus importants du réchauffement climatique. Le suivi précis de l'évolution du niveau moyen des océans, grâce notamment aux satellites altimétriques, est d'une importance majeure, non seulement pour la compréhension du système climatique et des changements actuels, mais aussi pour les conséquences socio-économiques de son élévation. Le niveau moyen global de la mer (GMSL, Global Mean Sea Level) est suivi en continu par altimétrie radar satellitaire depuis octobre 1992 sur la même orbite de référence, grâce aux missions Topex/Poseidon, Jason-1, Jason-2, Jason-3 et Sentinel-6 Michael Freilich (S6-MF). Une caractérisation précise de la stabilité à long terme du GMSL est essentielle pour distinguer les signaux physiques des artefacts de mesure et fournir des incertitudes bien quantifiées. Les missions d’altimétrie de référence maintiennent une orbite de référence inchangée depuis 1993, ce qui permet un étalonnage inter-missions précis. Les phases de vol en tandem entre les missions successives, avec des écarts temporels de quelques secondes seulement, garantissent la continuité et la stabilité du suivi altimétrique du niveau de la mer. Ce processus repose sur un suivi continu des performances instrumentales, un contrôle rigoureux de la qualité des données, une homogénéisation des algorithmes de traitement et une standardisation des corrections géophysiques. La surveillance hautement précise du niveau de la mer par altimétrie satellitaire permet de mesurer l’élévation du GMSL en lien avec le réchauffement climatique actuel. Une variabilité régionale significative du niveau moyen de la mer est aussi observée, certaines régions connaissant une élévation trois à quatre fois plus rapide que la moyenne mondiale. Cette hétérogénéité spatiale résulte principalement de la redistribution de la chaleur, influencée par les grandes oscillations climatiques, notamment l’El Niño/Oscillation Australe (ENSO), l’Oscillation Décennale du Pacifique (PDO), et l’Oscillation Nord-Atlantique (NAO). Les tendances régionales du niveau moyen de la mer reflètent également des variations à différentes échelles spatiales, allant des structures à grande échelle des bassins océaniques aux caractéristiques mésoéchelles plus fines au sein des grands courants océaniques, tels que le Gulf Stream, le Kuroshio et le Courant Circumpolaire Antarctique (autour de l’Antarctique dans l’hémisphère Sud). L’altimétrie satellitaire fournit également des mesures précises des changements régionaux du niveau de la mer, qui font l’objet d’une fiche métadonnées distincte. LE GMSL AVISO est calculé à partir des données de niveau-2 plus (L2P) le long de la trace pour les missions de référence seulement. L'utilisation des données L2P calibrées et validées permet de dériver le GMSL avec une latence relativement courte, d’environ trois mois par rapport à la date actuelle. Le GMSL peut également être calculé à partir des produits grillées multi-missions DUACS en temps différé, distribués par le Service Marin Copernicus (https://doi.org/10.48670/moi-00237).
INRAE's Walnut Genetic Resources Observation (Historical data 1965-2016)

[Lien vers la fiche source] Persian or English walnut (Juglans regia L.), the walnut species cultivated for nut production, is one of the oldest food sources known and is grown worldwide in temperate areas. In this work, historical data have been collected thanks to the team of the late Eric Germain, former head of breeding program at INRAE of Bordeaux from 1977 to 2007 and current data have been collected in the two French walnut experimental stations of Creysse and SENuRA. These data have been processed in order to assess the phenotypic variation among 150 accessions of the 259 accessions of the INRAE's Walnut Genetic Resources. Phenotypical data have been collected for a period from 1965 to 2016, with a majority of data between 1989 and 2016. All accessions are grafted trees mostly located in the arboriculture experimental unit in Toulenne (latitude 44°34’37.442’’N – longitude 0°16’51.48’’O), near Bordeaux (France). For some accessions, several data have been also available from the two French walnut experimental stations of Creysse (latitude 44°53’16.529’’N – longitude 1°36’23.838’’E) and SENuRA (latitude 45°8’38.565’’N – longitude 5°17’34.323’’E). The dataset consists in the raw phenotypic datafile and the three climate datafiles of the three sites of Toulenne, Creysse and SENuRA, all in "tab" format.
L'architecture remarquable du 20e siècle à Noisy-le-Grand

Inventaire des bâtiments remarquables du 20e siècle sur le territoire de la ville de Noisy-le-Grand, réalisé à l'occasion des Journées Européennes du Patrimoine 2023 dans l'exposition virtuelle [Retour vers le 20e siècle à Noisy-le-Grand].
Deep sequencing of the plasmid content of Escherichia coli bacteriocin producers

[Lien vers la fiche source] We investigated the involvement of Escherichia coli encoded bacteriocins in prophage induction. We screened a collection of 1,768 fecal E. coli isolates for bacteriocin-producing strains and selected 30 representative candidates to test their capacity to induce prophages of various strains of E. coli. In this dataset, deep sequencing of the plasmid content of 24 of the 30 bacteriocin producers is provided, as well as associated assembled plasmid contigs. For each strain and annotated plasmid contig, a list of the bacteriocin genes with their contig positions is also deposited, as well as the amino acid sequences of the bacteriocins.
Déclarations d'acquisitions de produits issus du réemploi, de la réutilisation ou intégrant des matières recyclées de Bordeaux Métropole et ses communes

Dans le cadre de la loi AGEC (Anti-Gaspillage pour une Économie Circulaire) et de son décret d’application n° 2024-134 du 21 février 2024, les collectivités territoriales ont l’obligation de déclarer chaque année la part de leurs achats publics comportant des produits issus du réemploi ou de la réutilisation, de dons, ou intégrant des matières recyclées dans 17 catégories de produits. Le présent jeu de données est issu de cette obligation.
NDP Part 2: Network Scenario Headroom Report SPD

The "NDP Part 2: Network Scenario Headroom Report SPD" data table forecasts post-intervention headroom across all network groups out to 2050. This post-intervention headroom is calculated by combining existing network models, scenario forecasts, and known intervention plans. The Network Scenario Headroom Report data files provide this information for each primary (and grid in SPM) substation/substation group for each year for ten years and every 5 years through to 2050 thereafter. The table gives the following information: 1. Headroom type per substation 2. Headroom in MW per substation 3. Scenario per substation 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 Network Development Plan dataset. To access our full suite of Data Triage documentation, visit [the SP Energy Networks Data & Information page]. [Download dataset metadata (JSON)]
Saudi Arabia Inflation Rate (2007,2013 = 100)

Explore the latest data on Saudi Arabia's Consumer Price Index (CPI) and Inflation Rate. Access comprehensive information and analysis on economic trends in Saudi Arabia. Saudi Arabia CPI, Saudi Arabia Inflation Rate Saudi Arabia Follow [data.kapsarc.org] for timely data to advance energy economics research. Note: - Data found here from January 2018 till January 2020 was 2013 base year CPI calculation - Data found here from October 2009 till December 2017 was 2007 base year CPI calculation. You can find Saudi Arabia Inflation Rate with the latest 2018 base year on KAPSARC Dataportal.
Expenditure On Gross Domestic Product At Purchasers' Values At Constant Prices (2010 = 100) - Annual

Explore data on expenditure on Gross Domestic Product at purchasers values at constant prices for Saudi Arabia. Find information on GDP, exports, government expenditure, and more. Change in Stock, Gross Fixed Capital Formation, Gross Final Consumption Expenditure : Government, Government, Domestic Final Demand, Gross Final Consumption Expenditure : Private, Gross Final Consumption Expenditure, Non-Government, Exports of Goods & Services, Imports of Goods & Services, Expenditure on Gross Domestic Product, GDP, exports, Consumption, Import, National Accounts, government, Final consumption, private , change in stock, Gross Fixed Capital Formation, GDP data, SAMA Annual Saudi Arabia Follow [data.kapsarc.org] for timely data to advance energy economics research. 2021,2022: Provisional Data.
UAV LiDAR point cloud and ground measurement dataset over a poplar plantation

[Lien vers la fiche source] The dataset was produced within the framework of the ALAMOD project (ANR-22-PEXF-002), part of the France2030 program and the national PEPR FAIRCARBON initiative, which aims to improve the quantification of vegetation structure and carbon-related variables using multi-source remote sensing data . The data acquisition also benefited from logistical and technical support provided by the Professional Licence GGAT (IUT Auch – University of Toulouse), particularly through the lending of equipment within educational training projects (www.ggat.fr). LiDAR data were collected over a 0.23 ha poplar plantation using a DJI Matrice 300 UAV equipped with a Zenmuse L1 LiDAR sensor (905 nm, up to 240 kpts.s-1, single/dual/triple returns, RTK < 5 cm). Data acquisition was acheived during twenty-two flights in 2024 and 2025 at varied altitude (35–120 m above ground), speed, orientation, number of returns, margins, and seasonality (winter and spring, leaf-off and leaf-on). Raw data were converted to LAS using DJI Terra (EPSG: 2154, EGM96). Ground points were classified with ArcGIS. Field circumferences were measured with flexible tapes at 0.60, 1.30, and 2.00 m. The data were collected in a managed poplar (Populus spp.) plantation located in Ordan-Larroque (43.690893° N, 0.464305° E), Occitanie region, southwestern France. The study area covers 0.23 ha within a 1.4 ha plantation at an average elevation of 149 m A.G.L. (Above Ground Level). These data are reusable for scientist investigated in forest or tree plantation monitoring.
Inscrits à France Travail - Données communales (trimestrielles, brutes)

## Les données sur les inscrits à France Travail par commune Ces données portent sur les inscrits en moyenne sur le trimestre à France Travail en catégories A, B, C par sexe, par tranche d'âge et par commune (sur la base du Code Officiel Géographique, au 1er janvier 2024), pour les 4e trimestres sur 10 ans glissants. Elles sont brutes et arrondies au multiple de 5. De légers écarts peuvent donc apparaître entre la somme des données désagrégées et la série agrégée. Les évolutions annuelles sont à prendre avec précaution : sur les petites communes, l’effet de l’arrondi peut être important et l’évolution annuelle est alors très impactée. Ainsi par exemple, une commune qui verrait une hausse du nombre de demandeurs d’emploi de 17 à 18 (hausse de 6 %) aura des effectifs arrondis à 15 et 20, soit une hausse de 33 %. Les âges retenus pour les différentes séries sont les âges en fin de mois (âge que le demandeur d'emploi aura à la fin du mois considéré). ## Définitions Une [documentation méthodologique] relative aux données sur les inscrits à France Travail et les offres collectées par France Travail se trouve sur le site de la Dares : [https://dares.travail-emploi.gouv.fr/enquete-source/les-statistiques-du-marche-du-travail] Les informations sur le Code Officiel Géographique sont disponibles sur le site de l'Insee : [https://www.insee.fr/fr/recherche/recherche-geographique?debut=0] ## Champ • l’ensemble géographique « France métropolitaine » comprend l’ensemble des territoires français du continent européen (96 départements) ; • l’ensemble géographique « France » comprend la France métropolitaine ainsi que les départements/régions d’outre-mer (DOM, y compris Mayotte). ## Source Les données sont issues des fichiers de la [statistique mensuelle sur le marché du travail (STMT)] de la Dares et France Travail. ## Avertissements Au-delà des évolutions du marché du travail, différents facteurs peuvent affecter les données relatives aux inscrits à France Travail : modification des règles d'indemnisation ou d'accompagnement des inscrits, changements de procédure, incidents. Un document présente les principaux changements de procédure et incidents ayant affecté les statistiques des inscrits depuis 2011. Les communes de Sannerville (14666) et de Troarn (14712) ont été fusionnées dans la commune nouvelle de Saline (14712) de 2017 à 2019, puis ont été rétablies le 1er janvier 2020. Les informations pour ces deux communes sur cette période sont donc à considérer avec précaution. Les données des inscrits de Mayotte sont intégrées depuis 2014. À partir de cette date, le total France des inscrits est supérieur à celui des publications Dares Indicateur, qui n’incluent pas Mayotte.
Asociaciones juveniles

Son una de las formas organizadas de participación de los jóvenes en la sociedad, junto a los consejos de la juventud, y suponen una modalidad del derecho constitucional de asociación, correspondiendo a la Junta de Castilla y León el registro autonómico de las asociaciones juveniles existentes en el territorio de la Comunidad de Castilla y León La información se encuentra clasificada en denominación de entidad, código, número de inscripción, domicilio, localidad, provincia, tipo de asociación y ámbito Actualización: Anual.
DARES - Demandeurs d'emploi en Région Centre-Val de Loire

Nombre de demandeurs d'emploi en France métropolitaine, en Région Centre-Val de Loire et par département. Ces données présentent les séries corrigées des variations saisonnières et des jours ouvrables (CVS-CJO) : * nombre de demandeurs d'emploi en moyenne sur le trimestre pour la catégorie A et ABC * selon l'âge et la durée d'inscription (DELD : demande d'emploi de longue durée) pour les catégories ABC. Ce jeu de données est utilisé dans la page : [Conjoncture régionale : demandeurs d'emploi]
Délibérations - Mandature 2020/2026

Liste des délibérations votées par le Conseil Communautaire de l'Agglomération Montargoise (mandat 2020-2026). Jeu de données réalisé dans l'objectif d'être conforme aux données essentielles obligatoires du projet Actes et du Socle Commun de Données Locales d'Open Data France et conforme au standard du Schéma Commun des Données Locales (https://schema.data.gouv.fr/scdl/deliberations/) - les données des attributs obligatoires DELIB_MATIERE_CODE et DELIB_MATIERE_NOM sont renseignées à partir de l'année 2022 Nomenclature ACTES : [https://www.collectivites-locales.gouv.fr/actes-0] Spécification du modèle de données relatif aux délibérations : [https://scdl.opendatafrance.net/docs/schemas/deliberations.html]
Use of emergency departments for lower urgency care by Statistical Area Level 3 (SA3)

The dataset presents 2020–21 and 2021–22 lower-urgency emergency department presentations, reported by Primary Health Network (PHN) and SA3 based on where patients live (not where they attended ED). The data is drawn from the National Non-Admitted Patient Emergency Department Care Database (NNAPEDC), where hospitals across Australia submit records of ED presentations.
COAST-HF-Marel-Iroise buoy’s time series (French Research Infrastructure ILICO) : long-term high-frequency monitoring of the Bay of Brest and Iroise sea hydrology

[Lien vers la fiche source] The COAST-HF-MAREL-Iroise buoy is a scientific plateform to monitor at high frequency (subhourly) and for long term (since 2000) the coastal ecosystem of the Bay of Brest, which is impacted by both continental and Iroise Sea inputs.This buoy is a part of the national observation network COAST-HF - COAstal ocean observing system-HighFrequency (http://www.coast-hf.fr) from the ILICO research infrastructure (https://www.ir-ilico.fr) and is property of IUEM (Institut Universitaire Européen de la Mer) and Ifremer. The buoy is moored at 200 m of the coast at the outlet of the Bay of Brest where manual sampling is also performed for the weekly observation network SOMLIT-Portzic (https://www.somlit.fr/). Both data base are complementary so that manual data are used to qualify and/or correct buoy’s data (e. g. for temperature, salinity and dissolved oxyge). Corrected data are subsequently called « adjusted-parameter » in the Iroise data base. Manual SOMLIT-Portzic data are also systematically used to convert fluorescence sensor data collected in raw fluorescence unit(FFU) into « eq-µg/L of chlorophyll » : all fluorescence data are then available as « adjusted-fluorecence » in the data base. Precision estimated of the complete data collection process is : temperature (±0.1°C), conductivity (±0.3mS/cm), dissolved oxygen (±10%), in vivo fluorescence (±10%), and turbidity (±10%). By the mean of two additional sensors, these core parameters are completed by aerial Photosynthetic Activated Radiation (PAR) and FugacityCO2 (±3µatm). The data can be viewed on the website: https://data.coriolis-cotier.org/platform/6200450.