cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.14637465
title: Original Data (full data) and Minimal Data Set repository for Prediction-of-social-dilemmas-in-networked-populations-via-graph-neural-networks

description: Human behavior presents significant challenges for data-driven approaches and machine learning, particularly in modeling the emergent and complex dynamics observed in social dilemmas. These challenges complicate the accurate prediction of strategic decision-making in structured populations, which is crucial for advancing our understanding of collective behavior. In this work, we introduce a novel approach to predicting high-dimensional collective behavior in structured populations engaged in social dilemmas. We propose a new feature extraction methodology, Topological Marginal Information Feature Extraction (TMIFE), which captures agent-level information over time. Leveraging TMIFE, we employ a graph neural network to encode networked dynamics and predict evolutionary outcomes under various social dilemma scenarios. Our approach is validated through numerical simulations and transfer learning, demonstrating its robustness and predictive accuracy. Furthermore, results from a Prisoner's Dilemma experiment involving human participants confirm that our method reliably predicts the macroscopic fraction of cooperation. These findings underscore the complexity of predicting high-dimensional behavior in structured populations and highlight the potential of graph-based machine learning techniques for this task.
DOI: 10.5281/zenodo.14637466
title: Original Data (full data) and Minimal Data Set repository for Prediction-of-social-dilemmas-in-networked-populations-via-graph-neural-networks

description: Human behavior presents significant challenges for data-driven approaches and machine learning, particularly in modeling the emergent and complex dynamics observed in social dilemmas. These challenges complicate the accurate prediction of strategic decision-making in structured populations, which is crucial for advancing our understanding of collective behavior. In this work, we introduce a novel approach to predicting high-dimensional collective behavior in structured populations engaged in social dilemmas. We propose a new feature extraction methodology, Topological Marginal Information Feature Extraction (TMIFE), which captures agent-level information over time. Leveraging TMIFE, we employ a graph neural network to encode networked dynamics and predict evolutionary outcomes under various social dilemma scenarios. Our approach is validated through numerical simulations and transfer learning, demonstrating its robustness and predictive accuracy. Furthermore, results from a Prisoner's Dilemma experiment involving human participants confirm that our method reliably predicts the macroscopic fraction of cooperation. These findings underscore the complexity of predicting high-dimensional behavior in structured populations and highlight the potential of graph-based machine learning techniques for this task.
DOI: 10.15468/dl.fj7jm8
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 39418 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Ascophyllum nodosum (L.) Le Jol."
 ]
}

 The dataset includes 39418 records from 276 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0066210-241126133413365/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.q79vn3
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 18 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 {
 "not" : {
 "BasisOfRecord" : [
 "is one of (Fossil, Living Specimen)"
 ]
 }
 },
 "TaxonKey is Coquillettidia fuscopennata (Theobald, 1903)"
 ]
}

 The dataset includes 18 records from 6 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0066212-241126133413365/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.5281/zenodo.13919081
title: Api137plusApi137
DOI: 10.5281/zenodo.13919082
title: Api137plusApi137
DOI: 10.15468/dl.nveuxt
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 6853690 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Specimen)",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Pinopsida"
 ]
}

 The dataset includes 6853690 records from 4784 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0066140-241126133413365/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.ycpwhq
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 738 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Türkiye",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Asio otus (Linnaeus, 1758)"
 ]
}

 The dataset includes 738 records from 6 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0237560-200613084148143/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.2fdjd2
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 693439 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Continent is Africa",
 "Country is Benin"
 ]
}

 The dataset includes 693439 records from 242 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0351162-210914110416597/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.wqrx4f
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 88 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Nycticebus javanicus É.Geoffroy Saint-Hilaire, 1812"
 ]
}

 The dataset includes 88 records from 14 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0351258-210914110416597/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.ohn3yw
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1630 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Canada",
 {
 "or" : [
 "Month is March",
 "Month is September"
 ]
 },
 "Year 1990-2018",
 "HasCoordinate is true",
 "TaxonKey is Tachinidae",
 "HasGeospatialIssue is false"
 ]
}

 The dataset includes 1630 records from 8 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0000006-190320150433242/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.b82n6r
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 73953 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Amaranthus retroflexus L."
 ]
}

 The dataset includes 73953 records from 700 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0366388-210914110416597/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.zfn2wq
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 76 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is Specimen",
 "Continent is Europe",
 "Country is Spain",
 "Geometry POLYGON((-4.50182 36.64853,-4.42286 36.65018,-4.42732 36.69672,-4.50182 36.69672,-4.50182 36.64853))",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "OccurrenceStatus is Present"
 ]
}

 The dataset includes 76 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0186019-210914110416597/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.de2m4a
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 309 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Gymnosporangium libocedri (Henn.) F.Kern",
 {
 "not" : {
 "DatasetKey" : [
 "is Global database of alien macrofungi"
 ]
 }
 },
 {
 "or" : [
 "Country is United States of America",
 "Country is United States",
 "Country is United States of America",
 "Country is Canada",
 "Continent is North America"
 ]
 }
 ]
}

 The dataset includes 309 records from 25 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0134703-210914110416597/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.pw5r9h
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 878 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Türkiye",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Strix aluco Linnaeus, 1758"
 ]
}

 The dataset includes 878 records from 9 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0237562-200613084148143/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.2dyncq
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description: A dataset containing 1 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Winterina coerulea (Ellis & Everh.) Berl. & Voglino",
 {
 "not" : {
 "DatasetKey" : [
 "is Global database of alien macrofungi"
 ]
 }
 },
 {
 "or" : [
 "Country is United States of America",
 "Country is United States",
 "Country is United States of America",
 "Country is Canada",
 "Continent is North America"
 ]
 }
 ]
}

 The dataset includes 1 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0134844-210914110416597/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.ef6r7v
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 10008 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "TaxonKey is Cophosaurus texanus Troschel, 1852"
 ]
}

 The dataset includes 10008 records from 54 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0185721-210914110416597/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.ebf4vh
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Costa Rica",
 "TaxonKey is Desmoncus orthacanthos Mart."
 ]
}

 The dataset includes 1 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0237577-200613084148143/datasets/export for details.
 
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DOI: 10.15468/dl.8vcs44
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1129 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 {
 "or" : [
 "BasisOfRecord is Human Observation",
 "BasisOfRecord is Specimen"
 ]
 },
 "Geometry POLYGON((-169.10156 70.14036,-168.39844 67.06743,-169.10156 59.17593,-173.32031 54.16243,-123.39844 17.97873,-77.69531 -28.92163,-87.77481 -60.35224,-36.68894 -56.97397,-37.61778 -39.24118,-30.1871 -17.37524,-37.61778 18.25951,-49.69262 45.41349,-36.91406 51.61802,-33.05072 65.16474,-9.87229 71.19014,-2.46094 83.59903,-66.44531 84.40594,-127.61719 81.09321,-149.41406 75.84517,-169.10156 70.14036))",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "TaxonKey is Hintonia Bullock",
 "Year 1980-2021"
 ]
}

 The dataset includes 1129 records from 59 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0191285-210914110416597/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.ycesc6
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 116 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is Herbario CDMB - Jardín Botánico Eloy Valenzuela",
 {
 "or" : [
 "IucnRedListCategory is CR",
 "IucnRedListCategory is EN",
 "IucnRedListCategory is VU"
 ]
 }
 ]
}

 The dataset includes 116 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0351246-210914110416597/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.n95fxg
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 14 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Costa Rica",
 "TaxonKey is Dypsis lutescens (H.Wendl.) Beentje & J.Dransf."
 ]
}

 The dataset includes 14 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0237586-200613084148143/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.5nqwqw
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1513 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Ratufa bicolor (Sparrman, 1778)"
 ]
}

 The dataset includes 1513 records from 47 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0351158-210914110416597/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.euj42g
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 151 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Eptesicus diminutus Osgood, 1915"
 ]
}

 The dataset includes 151 records from 35 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0351248-210914110416597/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.0hsk3i
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 55 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Mnestia girardi (Audouin, 1826)"
 ]
}

 The dataset includes 55 records from 14 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020416-191105090559680/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.jy57da
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 150578 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Phytolacca americana L."
 ]
}

 The dataset includes 150578 records from 653 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0366371-210914110416597/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.15323845
title: Intensivkapazitäten und COVID-19-Intensivbettenbelegung in Deutschland

description: Das Intensivregister (www.intensivregister.de) ist eine digitale Plattform zur Echtzeiterfassung von intensivmedizinischen Behandlungs- und Bettenkapazitäten sowie den Fallzahlen intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Patient:innen der etwa 1.300 Akut-Krankenhäuser Deutschlands. Bis 12 Uhr ist die tägliche Meldung laut Verordnung für die Krankenhäuser verpflichtend. Darüber hinaus kann beliebig oft gemeldet werden, sodass Veränderungen in den Kapazitäten aktuell berichtet werden können.
Damit ermöglicht das Intensivregister in der Pandemie sowie darüber hinaus, Engpässe in der intensivmedizinischen Versorgung im regionalen und zeitlichen Vergleich zu erkennen. Es schafft somit eine wertvolle Grundlage zur Reaktion und zur datengestützten Handlungssteuerung in Echtzeit. Zur Aufrechterhaltung der Krankenhausversorgung bietet das DIVI-Intensivregister demnach ein Portal zur Suche freier Intensivbetten und zur Kontaktaufnahme zwischen Fachkolleg*innen, um die gegenseitige Unterstützung bei Behandlungsfragen im intensivmedizinischen Kontext zu erleichtern. Ebenso liefert es eine maßgebliche Informationsgrundlage für staatliche Steuerungs- und Planungsmaßnahmen sowie für die lokale und überregionale Steuerung und Koordinierung der Bettenbelegung.
DOI: 10.5281/zenodo.15382849
title: Intensivkapazitäten und COVID-19-Intensivbettenbelegung in Deutschland

description: Das Intensivregister (www.intensivregister.de) ist eine digitale Plattform zur Echtzeiterfassung von intensivmedizinischen Behandlungs- und Bettenkapazitäten sowie den Fallzahlen intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Patient:innen der etwa 1.300 Akut-Krankenhäuser Deutschlands. Bis 12 Uhr ist die tägliche Meldung laut Verordnung für die Krankenhäuser verpflichtend. Darüber hinaus kann beliebig oft gemeldet werden, sodass Veränderungen in den Kapazitäten aktuell berichtet werden können.
Damit ermöglicht das Intensivregister in der Pandemie sowie darüber hinaus, Engpässe in der intensivmedizinischen Versorgung im regionalen und zeitlichen Vergleich zu erkennen. Es schafft somit eine wertvolle Grundlage zur Reaktion und zur datengestützten Handlungssteuerung in Echtzeit. Zur Aufrechterhaltung der Krankenhausversorgung bietet das DIVI-Intensivregister demnach ein Portal zur Suche freier Intensivbetten und zur Kontaktaufnahme zwischen Fachkolleg*innen, um die gegenseitige Unterstützung bei Behandlungsfragen im intensivmedizinischen Kontext zu erleichtern. Ebenso liefert es eine maßgebliche Informationsgrundlage für staatliche Steuerungs- und Planungsmaßnahmen sowie für die lokale und überregionale Steuerung und Koordinierung der Bettenbelegung.
DOI: 10.5281/zenodo.15396001
title: Intensivkapazitäten und COVID-19-Intensivbettenbelegung in Deutschland

description: Das Intensivregister (www.intensivregister.de) ist eine digitale Plattform zur Echtzeiterfassung von intensivmedizinischen Behandlungs- und Bettenkapazitäten sowie den Fallzahlen intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Patient:innen der etwa 1.300 Akut-Krankenhäuser Deutschlands. Bis 12 Uhr ist die tägliche Meldung laut Verordnung für die Krankenhäuser verpflichtend. Darüber hinaus kann beliebig oft gemeldet werden, sodass Veränderungen in den Kapazitäten aktuell berichtet werden können.
Damit ermöglicht das Intensivregister in der Pandemie sowie darüber hinaus, Engpässe in der intensivmedizinischen Versorgung im regionalen und zeitlichen Vergleich zu erkennen. Es schafft somit eine wertvolle Grundlage zur Reaktion und zur datengestützten Handlungssteuerung in Echtzeit. Zur Aufrechterhaltung der Krankenhausversorgung bietet das DIVI-Intensivregister demnach ein Portal zur Suche freier Intensivbetten und zur Kontaktaufnahme zwischen Fachkolleg*innen, um die gegenseitige Unterstützung bei Behandlungsfragen im intensivmedizinischen Kontext zu erleichtern. Ebenso liefert es eine maßgebliche Informationsgrundlage für staatliche Steuerungs- und Planungsmaßnahmen sowie für die lokale und überregionale Steuerung und Koordinierung der Bettenbelegung.
DOI: 10.5281/zenodo.15473280
title: Intensivkapazitäten und COVID-19-Intensivbettenbelegung in Deutschland

description: Das Intensivregister (www.intensivregister.de) ist eine digitale Plattform zur Echtzeiterfassung von intensivmedizinischen Behandlungs- und Bettenkapazitäten sowie den Fallzahlen intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Patient:innen der etwa 1.300 Akut-Krankenhäuser Deutschlands. Bis 12 Uhr ist die tägliche Meldung laut Verordnung für die Krankenhäuser verpflichtend. Darüber hinaus kann beliebig oft gemeldet werden, sodass Veränderungen in den Kapazitäten aktuell berichtet werden können.
Damit ermöglicht das Intensivregister in der Pandemie sowie darüber hinaus, Engpässe in der intensivmedizinischen Versorgung im regionalen und zeitlichen Vergleich zu erkennen. Es schafft somit eine wertvolle Grundlage zur Reaktion und zur datengestützten Handlungssteuerung in Echtzeit. Zur Aufrechterhaltung der Krankenhausversorgung bietet das DIVI-Intensivregister demnach ein Portal zur Suche freier Intensivbetten und zur Kontaktaufnahme zwischen Fachkolleg*innen, um die gegenseitige Unterstützung bei Behandlungsfragen im intensivmedizinischen Kontext zu erleichtern. Ebenso liefert es eine maßgebliche Informationsgrundlage für staatliche Steuerungs- und Planungsmaßnahmen sowie für die lokale und überregionale Steuerung und Koordinierung der Bettenbelegung.
DOI: 10.5281/zenodo.15563145
title: Intensivkapazitäten und COVID-19-Intensivbettenbelegung in Deutschland

description: Das Intensivregister (www.intensivregister.de) ist eine digitale Plattform zur Echtzeiterfassung von intensivmedizinischen Behandlungs- und Bettenkapazitäten sowie den Fallzahlen intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Patient:innen der etwa 1.300 Akut-Krankenhäuser Deutschlands. Bis 12 Uhr ist die tägliche Meldung laut Verordnung für die Krankenhäuser verpflichtend. Darüber hinaus kann beliebig oft gemeldet werden, sodass Veränderungen in den Kapazitäten aktuell berichtet werden können.
Damit ermöglicht das Intensivregister in der Pandemie sowie darüber hinaus, Engpässe in der intensivmedizinischen Versorgung im regionalen und zeitlichen Vergleich zu erkennen. Es schafft somit eine wertvolle Grundlage zur Reaktion und zur datengestützten Handlungssteuerung in Echtzeit. Zur Aufrechterhaltung der Krankenhausversorgung bietet das DIVI-Intensivregister demnach ein Portal zur Suche freier Intensivbetten und zur Kontaktaufnahme zwischen Fachkolleg*innen, um die gegenseitige Unterstützung bei Behandlungsfragen im intensivmedizinischen Kontext zu erleichtern. Ebenso liefert es eine maßgebliche Informationsgrundlage für staatliche Steuerungs- und Planungsmaßnahmen sowie für die lokale und überregionale Steuerung und Koordinierung der Bettenbelegung.
DOI: 10.5281/zenodo.15618922
title: Intensivkapazitäten und COVID-19-Intensivbettenbelegung in Deutschland

description: Das Intensivregister (www.intensivregister.de) ist eine digitale Plattform zur Echtzeiterfassung von intensivmedizinischen Behandlungs- und Bettenkapazitäten sowie den Fallzahlen intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Patient:innen der etwa 1.300 Akut-Krankenhäuser Deutschlands. Bis 12 Uhr ist die tägliche Meldung laut Verordnung für die Krankenhäuser verpflichtend. Darüber hinaus kann beliebig oft gemeldet werden, sodass Veränderungen in den Kapazitäten aktuell berichtet werden können.
Damit ermöglicht das Intensivregister in der Pandemie sowie darüber hinaus, Engpässe in der intensivmedizinischen Versorgung im regionalen und zeitlichen Vergleich zu erkennen. Es schafft somit eine wertvolle Grundlage zur Reaktion und zur datengestützten Handlungssteuerung in Echtzeit. Zur Aufrechterhaltung der Krankenhausversorgung bietet das DIVI-Intensivregister demnach ein Portal zur Suche freier Intensivbetten und zur Kontaktaufnahme zwischen Fachkolleg*innen, um die gegenseitige Unterstützung bei Behandlungsfragen im intensivmedizinischen Kontext zu erleichtern. Ebenso liefert es eine maßgebliche Informationsgrundlage für staatliche Steuerungs- und Planungsmaßnahmen sowie für die lokale und überregionale Steuerung und Koordinierung der Bettenbelegung.