cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.2908/lfso_24tert02
title: Erwerbstätigenquote von Personen mit tertiärem Bildungsabschluss nach mittlerer Bildungsqualifikation (2024)
title: Taux d'emploi des personnes avec un enseignement supérieur par qualifications correspondant au niveau d'éducation moyen (2024)
title: Employment rate of persons with tertiary education by medium educational attainment qualifications (2024)

description: Der Indikator misst die Erwerbstätigenquote der 20- bis 34-Jährigen mit tertiärem Bildungsabschluss, aufgeschlüsselt nach der Art der Abschlüsse mit mittlerem Bildungsabschluss, die entweder vor oder nach dem Erwerb der tertiären Bildung abgeschlossen wurden.Die Personen werden in zwei Gruppen eingeteilt. Diejenigen, die abgeschlossen haben- mindestens eine formale Qualifikation mit <strong>beruflicher Ausrichtung</strong> auf mittlerem Bildungsabschluss- formale Qualifikationen mit <strong>allgemeiner Ausrichtung</strong> nur auf mittlerem Bildungsabschluss.Die Erwerbstätigenquote ist die Zahl der Erwerbstätigen in Prozent der Gesamtbevölkerung.Der Indikator basiert auf den achtjährlichen Variablen der EU-Arbeitskräfteerhebung (EU-AKE) zu "Junge Menschen auf dem Arbeitsmarkt", die 2024 erhoben wurden.
description: The indicator measures employment rate of people aged 20-34 with tertiary education, broken down by the type of medium-level educational qualifications completed either before or after obtaining their tertiary education. People are classified into two groups. Those who have completed- at least one formal qualification with a <strong>vocational orientation</strong> at the medium educational level- formal qualifications with<strong> general orientation only</strong> at the medium educational level. Employment rate is the number of employed persons as a percentage of the total population.The indicator is based on the EU Labour Force Survey (EU-LFS) 8-yearly variables on "Young people on the labour market" surveyed in 2024.
description: L'indicateur mesure le taux d'emploi des personnes âgées de 20 à 34 ans diplômées de l'enseignement supérieur, ventilé par type de qualification de niveau intermédiaire obtenue avant ou après l'obtention de leur diplôme de l'enseignement supérieur.Les personnes sont classées en deux groupes. Ceux qui ont terminé- au moins une qualification formelle à <strong>orientation professionnelle</strong> de niveau intermédiaire - des qualifications formelles à <strong>orientation générale uniquement</strong> de niveau intermédiaire.Le taux d'emploi est le nombre de personnes en emploi en pourcentage de la population totale.L'indicateur est fondé sur les variables de l'enquête européenne sur les forces de travail (EFT-UE) menée tous les 8 ans en 2024 et portant sur les "jeunes sur le marché du travail".
DOI: 10.2908/lfso_24lmk05
title: Personen in Teilzeitbeschäftigung nach Berufserfahrung während der Ausbildung und Grund (2024)
title: Personnes en emploi à temps partiel par expérience professionnelle pendant les études et raison (2024)
title: Persons in part-time employment by work experience while studying and reason (2024)

description: Der Indikator misst die Verteilung der Teilzeitbeschäftigten im Alter von 20 bis 34 Jahren, die mindestens über einen Abschluss der Sekundarstufe II verfügen, aufgeschlüsselt nach Teilzeitbeschäftigung, Berufserfahrung während des Studiums, Geschlecht und Bildungsabschluss.Die Unterscheidung zwischen Vollzeit- und Teilzeitbeschäftigung basiert in der Regel auf der spontanen Auskunft des Befragten.Berufserfahrung während des Studiums bezieht sich auf Arbeitserfahrungen am Arbeitsplatz in einer marktbestimmten oder nicht marktbestimmten Einheit (d.h. in einem Unternehmen, einer staatlichen Einrichtung oder einer gemeinnützigen Organisation), die Teil des Lehrplans des formalen Programms waren, das zu dem höchsten Bildungsabschluss geführt hat.Der Indikator basiert auf der EU-Arbeitskräfteerhebung (EU-AKE).
description: The indicator measures the distribution of part-time employed people aged 20-34 with at least upper secondary education, broken down by reason of part-time employment, work experience during studies, sex and educational attainment level.The distinction between full-time and part-time work is generally based on a spontaneous response by the respondent.Work experience during studies refers to work experiences at a workplace in a market or non-market unit (i.e. in a company, government institution or non-profit organisation) that were part of the curriculum of the formal programme that led to the highest level of education successfully completed.The indicator is based on the EU Labour Force Survey (EU-LFS).
description: L'indicateur mesure la répartition des travailleurs à temps partiel âgés de 20 à 34 ans ayant au moins le deuxième cycle de l'enseignement secondaire, ventilée par raison pour travailler à temps partiel, expérience professionnelle pendant les études, sexe et niveau d'éducation atteint.La distinction entre travail à temps plein et travail à temps partiel repose généralement sur une réponse spontanée du déclarant.L'expérience professionnelle pendant les études désigne les expériences professionnelles sur un lieu de travail dans une unité marchande ou non marchande (c'est-à-dire dans une entreprise, une institution publique ou une organisation à but non lucratif) qui faisaient partie du cursus du programme formel qui a abouti au niveau d'éducation le plus élevé.L'indicateur est fondé sur l'enquête sur les forces de travail de l'UE (EFT-UE).
DOI: 10.2908/lfso_24match11
title: Personen nach Übereinstimmung zwischen Kompetenzen und derzeitiger/letzter Haupttätigkeit und Beruf (2024)
title: Personnes par adéquation entre les compétences et l'actuel/dernier emploi principal et profession (2024)
title: Persons by match between skills and current/last main job and occupation (2024)

description: Der Indikator misst die Übereinstimmung zwischen den Kompetenzen und den Anforderungen ihrer derzeitigen oder letzten Haupttätigkeit der 15- bis 34-Jährigen. "Kompetenzen" beziehen sich auf das umfassende Spektrum von Kenntnissen, Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen, die eine Person im Rahmen ihrer gesamten allgemeinen und beruflichen Bildung, ihres Lernens, ihrer Praktika und ihrer Arbeitstätigkeiten erworben hat.Die Informationen sind nach Geschlecht, Alter, Bildungsabschluss und Beruf aufgeschlüsselt.Der Indikator basiert auf den achtjährlichen Variablen der EU-Arbeitskräfteerhebung (EU-AKE) zu "Junge Menschen auf dem Arbeitsmarkt", die 2024 erhoben wurden.
description: The indicator measures the match between the skills and the requirements of their current or last main job of people aged 15-34. 'Skills' refer to the comprehensive set of knowledge, abilities, competences and experience that a person has gained as part of all their education, training, learning, internships and working activities. The information is broken down by sex, age, educational attainment level and occupation. The indicator is based on the EU Labour Force Survey (EU-LFS) 8-yearly variables on "Young people on the labour market" surveyed in 2024.
description: L'indicateur mesure l'adéquation entre les compétences et les exigences de leur emploi principal actuel ou du dernier emploi principal des personnes âgées de 15 à 34 ans. Le terme "compétences" désigne l'ensemble des connaissances, aptitudes et expériences qu'une personne a acquises dans le cadre de toutes ses activités d'éducation, de formation, d'apprentissage, de stages et de travail.Les informations sont ventilées par sexe, âge, niveau d'éducation atteint et profession.L'indicateur est fondé sur les variables de l'enquête européenne sur les forces de travail (EFT-UE) menée tous les 8 ans en 2024 et portant sur les "jeunes sur le marché du travail".
DOI: 10.2908/lfso_24match14
title: Personen nach Übereinstimmung zwischen Kompetenzen und derzeitiger/letzter Haupttätigkeit und Geburtsland (2024)
title: Personnes par adéquation entre les compétences et l'actuel/dernier emploi principal et pays de naissance (2024)
title: Persons by match between skills and current/last main job and country of birth (2024)

description: Der Indikator misst die Übereinstimmung zwischen den Kompetenzen und den Anforderungen ihrer derzeitigen oder letzten Haupttätigkeit der 15- bis 34-Jährigen. "Kompetenzen" beziehen sich auf das umfassende Spektrum von Kenntnissen, Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen, die eine Person im Rahmen ihrer gesamten allgemeinen und beruflichen Bildung, ihres Lernens, ihrer Praktika und ihrer Arbeitstätigkeiten erworben hat.Die Informationen sind nach Geschlecht, Alter, Bildungsabschluss und Geburtsland aufgeschlüsselt.Der Indikator basiert auf den achtjährlichen Variablen der EU-Arbeitskräfteerhebung (EU-AKE) zu "Junge Menschen auf dem Arbeitsmarkt", die 2024 erhoben wurden.
description: The indicator measures the match between the skills and the requirements of their current or last main job of people aged 15-34. 'Skills' refer to the comprehensive set of knowledge, abilities, competences and experience that a person has gained as part of all their education, training, learning, internships and working activities. The information is broken down by sex, age, educational attainment level and country of birth. The indicator is based on the EU Labour Force Survey (EU-LFS) 8-yearly variables on "Young people on the labour market" surveyed in 2024.
description: L'indicateur mesure l'adéquation entre les compétences et les exigences de leur emploi principal actuel ou du dernier emploi principal des personnes âgées de 15 à 34 ans. Le terme "compétences" désigne l'ensemble des connaissances, aptitudes et expériences qu'une personne a acquises dans le cadre de toutes ses activités d'éducation, de formation, d'apprentissage, de stages et de travail.Les informations sont ventilées par sexe, âge, niveau d'éducation atteint et pays de naissance.L'indicateur est fondé sur les variables de l'enquête européenne sur les forces de travail (EFT-UE) menée tous les 8 ans en 2024 et portant sur les "jeunes sur le marché du travail".
DOI: 10.2908/lfso_24lmk04
title: Personen in Teilzeitbeschäftigung nach Berufserfahrung während der Ausbildung (2024)
title: Personnes en emploi à temps partiel par expérience professionnelle pendant les études (2024)
title: Persons in part-time employment by work experience while studying (2024)

description: Der Indikator misst den Anteil der Erwerbstätigen im Alter von 20 bis 34 Jahren mit mindestens einem Abschluss der Sekundarstufe II, die in Teilzeit beschäftigt sind, aufgeschlüsselt nach Berufserfahrung während des Studiums, Geschlecht, Alter und Bildungsabschluss.Die Unterscheidung zwischen Vollzeit- und Teilzeitbeschäftigung basiert in der Regel auf der spontanen Auskunft des Befragten.Berufserfahrung während des Studiums bezieht sich auf Arbeitserfahrungen am Arbeitsplatz in einer marktbestimmten oder nicht marktbestimmten Einheit (d.h. in einem Unternehmen, einer staatlichen Einrichtung oder einer gemeinnützigen Organisation), die Teil des Lehrplans des formalen Programms waren, das zu dem höchsten Bildungsabschluss geführt hat.Der Indikator basiert auf der EU-Arbeitskräfteerhebung (EU-AKE).
description: The indicator measures the share of employed people aged 20-34 with at least upper secondary education who are in part-time employment, broken down by work experience during studies, sex, age and educational attainment level.The distinction between full-time and part-time work is generally based on a spontaneous response by the respondent.Work experience during studies refers to work experiences at a workplace in a market or non-market unit (i.e. in a company, government institution or non-profit organisation) that were part of the curriculum of the formal programme that led to the highest level of education successfully completed.The indicator is based on the EU Labour Force Survey (EU-LFS).
description: L'indicateur mesure la proportion de personnes en emploi âgées de 20 à 34 ans ayant au moins un diplôme du deuxième cycle de l'enseignement secondaire et occupant un emploi à temps partiel, ventilée par expérience professionnelle pendant les études, sexe, niveau d'éducation atteint et pays de naissance.La distinction entre travail à temps plein et travail à temps partiel repose généralement sur une réponse spontanée du déclarant.L'expérience professionnelle pendant les études désigne les expériences professionnelles sur un lieu de travail dans une unité marchande ou non marchande (c'est-à-dire dans une entreprise, une institution publique ou une organisation à but non lucratif) qui faisaient partie du cursus du programme formel qui a abouti au niveau d'éducation le plus élevé.L'indicateur est fondé sur l'enquête sur les forces de travail de l'UE (EFT-UE).
DOI: 10.15468/dl.v8cwvc
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 9869 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Geometry POLYGON((117 27.5,118 27.5,118 28.5,117 28.5,117 27.5))",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Plantae"
 ]
}

 The dataset includes 9869 records from 31 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0053059-251120083545085/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.6084/m9.figshare.30882599
title: GWOM

description: This is the dataset for the paper GWOM
DOI: 10.6084/m9.figshare.30882599.v1
title: GWOM

description: This is the dataset for the paper GWOM
DOI: 10.48366/r1567576
title: CervixFuzzyFusion for cervical cancer cell image classification

description: •
DenseNet201 and ViT: SPT & LSA feature vectors are fused using a novel cervix feature fusion (CFF) method.
•
A fuzzy feature selection (FFS) method selects the most distinguishing features from the fused feature vector.
•
The proposed model despite good performance on having a smaller dataset for unsegmented cervical cell images.
DOI: 10.15468/dl.thjy9q
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 418 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is India",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Piper nigrum",
 "Year 1975-2025"
 ]
}

 The dataset includes 418 records from 15 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0053060-251120083545085/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.14835684
title: Genetic Insights into Head-to-Body Ratios Via Deep Learning-Based Image Segmentation and Implications for Common Diseases

description: Description of the data and file structure

By applying deep learning models to 38,202 whole-body dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) images from the UK Biobank, we extracted 10 HBRs related to the head (length and width) and body (height, shoulder width, trunk length, hip width, and leg length). 

Files and variables

File: 1.LHiR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to hip width ratio.

File: 1.LHR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to body height ratio.

File: 1.LSR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to shoulder width ratio.

File: 1.LLeR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to leg length ratio.

File: 1.LTR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to  trunk length ratio.

File: 1.WHiR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to hip width ratio.

File: 1.WHR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to body height ratio.

File: 1.WLeR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to leg length ratio.

File: 1.WSR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to shoulder width ratio.

File: 1.WTR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to trunk length ratio.

Code/software

GWASs were performed using BOLT-LMM. Covariates included the first 20 genetic principal components (FID 22009) provided by UKB, sex (FID 31), age (FID 21003) and "BACKGROUND". Additionally, the DXA scanner's serial number and the software version used to process images were combined into a single covariate, resulting in seven factor levels. The codes used for quality control of the DXA images and for performing deep learning-based segmentation of the head and key landmarks are available.
DOI: 10.5281/zenodo.17421944
title: Genetic Insights into Head-to-Body Ratios Via Deep Learning-Based Image Segmentation and Implications for Common Diseases

description: Description of the data and file structure

By applying deep learning models to 38,202 whole-body dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) images from the UK Biobank, we extracted 10 HBRs related to the head (length and width) and body (height, shoulder width, trunk length, hip width, and leg length). 

Files and variables

File: 1.LHiR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to hip width ratio.

File: 1.LHR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to body height ratio.

File: 1.LSR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to shoulder width ratio.

File: 1.LLeR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to leg length ratio.

File: 1.LTR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head length to  trunk length ratio.

File: 1.WHiR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to hip width ratio.

File: 1.WHR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to body height ratio.

File: 1.WLeR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to leg length ratio.

File: 1.WSR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to shoulder width ratio.

File: 1.WTR.stat.gz

Description: GWAS summary data of head width to trunk length ratio.

Code/software

GWASs were performed using BOLT-LMM. Covariates included the first 20 genetic principal components (FID 22009) provided by UKB, sex (FID 31), age (FID 21003) and "BACKGROUND". Additionally, the DXA scanner's serial number and the software version used to process images were combined into a single covariate, resulting in seven factor levels. The codes used for quality control of the DXA images and for performing deep learning-based segmentation of the head and key landmarks are available.
DOI: 10.15468/dl.zevnx5
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 4476 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is one of (INPN - Données flore des CBN agrégées par la FCBN, Données acquises par le Conservatoire botanique national du Bassin parisien et son réseau (bénévoles, associations, autres structures professionnelles) - Flore du Bassin parisien (CBNBP), Données issues du portail Sigogne - Bourgogne-Franche-Comté - Données flore, fonge, habitats naturels du Conservatoire Botanique National du Bassin Parisien, Données issues du portail Sigogne - Bourgogne-Franche-Comté - Données d'observation du groupe taxonomique Oiseaux de la LPO 21-71 et de la LPO 89, Données issues du portail Sigogne - Bourgogne-Franche-Comté - Données du programme OFAB - Société d'Histoire Naturelle d'Autun)",
 "Geometry POLYGON((4.38997 46.74059,4.3542 46.73035,4.34649 46.7117,4.37145 46.69389,4.37959 46.69052,4.38912 46.68168,4.41325 46.66163,4.44284 46.67832,4.42461 46.70258,4.4117 46.71562,4.38997 46.74059))",
 "PublishingOrg is 1928bdf0-f5d2-11dc-8c12-b8a03c50a862"
 ]
}

 The dataset includes 4476 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0053062-251120083545085/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.sptyvh
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 56124813 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Tracheophyta",
 "BasisOfRecord is Specimen",
 "MediaType is Image"
 ]
}

 The dataset includes 56124813 records from 708 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0053046-251120083545085/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.xwwaut
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 3745311 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Plantae, Undaria pinnatifida, Lindavia intermedia)",
 "Country is New Zealand",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "Year is greater than or equal to 0",
 "DecimalLongitude is greater than or equal to -180",
 "DecimalLatitude is greater than or equal to -90",
 {
 "not" : {
 "or" : [
 "Issue is Zero coordinate",
 "Issue is Coordinate out of range",
 "Issue is Country coordinate mismatch"
 ]
 }
 }
 ]
}

 The dataset includes 3745311 records from 310 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0053052-251120083545085/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.9ajjd6
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 763 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Rafflesia"
 ]
}

 The dataset includes 763 records from 35 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0053064-251120083545085/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.6084/m9.figshare.30594818
title: Data for"<i>Post-fire soil microbial feedbacks shift from resource competition to mutualism to promote invasive plant dominance.</i>"

description: Wildfires create ecological opportunity windows for exotic plant invasions in degraded ecosystems, yet the belowground mechanisms driving this process remain poorly understood. To address this gap, a greenhouse experiment investigated how increasing the relative density (0%, 25%, 50%, 75%, 100%) of the invasive <i>Bidens pilosa</i> against a native competitor,<i> Cirsium arvense</i> var. <i>integrifolium</i>, alters soil properties, microbial communities, and plant performance in post-fire soils, using an unplanted soil as a control. The key questions were addressed: (1) What invader relative density threshold enables exotic dominance post-fire? (2) How do belowground resource availability, interspecific interactions, and soil microbial feedbacks collectively govern invasion success? Our study identified dual invasion thresholds governing dominance: at 50% invader density, <i>B. pilosa</i> suppressed the native species via aboveground-belowground resource competition. Above 75% density, it recruited a beneficial microbial consortium (notably Proteobacteria and Glomeromycota) that enhanced positive plant-soil feedbacks (PSFs) modifying microenvironments and amplifying invader competitiveness via trait plasticity. Resource preemption, microbial mediation, and trait plasticity collectively amplified the invader's competitive advantage. We propose a phase-shift model where the primary invasion driver transitions from resource competition below a 50% invader density to microbially-mediated positive feedbacks above a 75% threshold. This framework informs targeted post-fire restoration strategies: restricting resource availability when invader density is below 50%, and disrupting key microbial networks when it exceeds 75%. This study reveals the mechanistic basis of the 'post-fire invasion window,' demonstrating how density-dependent PSFs create ecological tipping points. By integrating resource competition and microbial mediation into a unified phase-shift model, this work advances invasion theory and provides operational thresholds for ecosystem management.