cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2021.988
title: ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการซื้อเครื่องดื่มที่มีส่วนผสมของกัญชา-กัญชงในร้านคาเฟ่สำหรับผู้บริโภคในประเทศไทย

description: การค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการซื้อเครื่องดื่มที่มีส่วนผสมของกัญชา-กัญชงในร้านคาเฟ่ โดยมีกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาคือ ผู้บริโภคที่อาศัยอยู่ในประเทศไทยจำนวน 341 คน ที่อยู่ในช่วงอายุระหว่าง 15-60 ปี เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะทางประชากรศาสตร์ พฤติกรรมของผู้บริโภค และทัศนคติของผู้บริโภคที่มีต่อเครื่องดื่มที่มีส่วนผสมของกัญชา-กัญชง ซึ่งใช้แบบสอบถามออนไลน์ในการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ผลด้วยวิธี Logistic Regression เพื่อทราบถึงปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภค ผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องดื่มที่มีส่วนผสมของกัญชา-กัญชงในกลุ่มผู้บริโภคชาวไทย ได้แก่ตัวแปรทางด้านเพศ อายุ ระดับรายได้ การรับรู้เกี่ยวกับคุณประโยชน์ที่ทำให้เกิดสุขภาพที่ดี ความเชื่อมั่นเรื่องความปลอดภัย ราคา และการส่งเสริมการตลาด โดยกลุ่มตัวอย่างที่เป็นเพศชาย มีแนวโน้มที่จะตัดสินใจซื้อเท่ากับ 1.667 เท่า เมื่อเปรียบเทียบกับเพศหญิง และผู้ที่อายุน้อยกว่า 35 ปีจะมีโอกาสในการตัดสินใจซื้อเครื่องดื่มกัญชา-กัญชงเท่ากับ 3.269 เท่า เมื่อเปรียบเทียบกับผู้บริโภคในช่วงอายุมากกว่า 35 ปีขึ้นไป นอกจากนี้การที่ผู้บริโภครับรู้เกี่ยวกับประโยชน์ต่อสุขภาพและความปลอดภัยของสินค้ามากขึ้น จะส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องดื่มที่มีส่วนผสมของกัญชา-กัญชงเพิ่มขึ้น ทั้งนี้ปัจจัยด้านราคาและการส่งเสริมการตลาด เช่นการตั้งราคาไม่เกิน 10% เมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องดื่มทั่วไปและการทำโปรโมชั่นให้ทดลองสินค้าก่อนซื้อ และการเผยแพร่ผ่านสื่อสังคมออนไลน์ จะมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องดื่มที่มีส่วนผสมของกัญชา-กัญชงของผู้บริโภคอย่างมีนัยสำคัญ
DOI: 10.14457/tu.the.2021.989
title: การพยากรณ์ปัจจุบันสำหรับดัชนีทางเศรษฐกิจที่สำคัญด้วยข้อมูลการฉีดวัคซีนโควิด-19 และข้อมูลที่มีความถี่ต่างกัน

description: การค้นคว้าอิสระครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความสามารถในการพยากรณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจที่สำคัญของไทยด้วยการใช้ข้อมูลผลของการฉีดวัคซีนโควิด 19 ร่วมกับข้อมูลความถี่สูงอื่น เช่น ผลตอบแทนตลาดหุ้น ดัชนีการเคลื่อนไหวของผู้คน ดัชนีวัดความเข้มข้นของมาตรการควบคุมการระบาด มาพยากรณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจมหภาคที่มีความถี่ต่ำ ได้แก่ อัตราการเติบโตการอุปโภคบริโภคภาคเอกชน อัตราการเติบโตผลผลิตอุตสาหกรรม อัตราเงินเฟ้อ และอัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจ ผ่านแบบจำลอง Mixed Data Sampling (MIDAS) ที่ช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองโดยใช้ตัวแปรตามและตัวแปรอิสระที่อยู่ในความถี่แตกต่างกันได้ จากการศึกษาแบบจำลอง MIDAS ร่วมกับแบบจำลอง Autoregressive พบว่าแบบจำลอง MIDAS มีความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจมหภาคน้อยกว่าแบบจำลอง Autoregressive กล่าวคือ แบบจำลอง MIDAS ที่รวมข้อมูลความถี่สูงโดยใช้อัตราผลตอบแทนตลาดหุ้นรายวัน และดัชนีการเคลื่อนไหวของผู้คน สามารถใช้ในการพยากรณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจมหภาคได้ อีกทั้งดัชนีการเคลื่อนไหวในแต่ละหมวดหมู่จะมีความสัมพันธ์ต่อดัชนีทางเศรษฐกิจมหภาคที่แตกต่างกัน ในลำดับถัดมา ผู้ศึกษาได้แบ่งการศึกษาออกเป็น 2 กรณีศึกษาคือ กรณีรวมข้อมูลการฉีดวัคซีน และกรณีไม่รวมข้อมูลการฉีดวัคซีน ในส่วนของการวิเคราะห์ความผิดพลาดในการพยากรณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจมหภาคด้วยวิธี Auto Distributed Lag MIDAS กรณีรวมข้อมูลการฉีดวัคซีน เปรียบเทียบกับกรณีไม่รวมข้อมูลการฉีดวัคซีน พบว่าผลการแบบจำลอง MIDAS ที่รวมข้อมูลการฉีดวัคซีนมีความผิดพลาดในการพยากรณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจมหภาคมากกว่าแบบจำลองที่ไม่รวมข้อมูลการฉีดวัคซีน ทำให้สามารถสรุปได้ว่าการรวมข้อมูลการฉีดวัคซีนโควิด 19 ไม่ได้ส่งผลต่อความสามารถในการพยากรณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจมหภาคที่สำคัญของไทย
DOI: 10.14457/tu.the.2021.990
title: ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกเช่าอพาร์ทเม้นท์ของนักศึกษามหาวิทยาลัยในเขตบางพลัด กรุงเทพมหานคร

description: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อที่จะศึกษาปัจจัยส่วนบุคคลและปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกเช่าอพาร์ทเม้นท์ของนักศึกษามหาวิทยาลัยในเขตบางพลัด กรุงเทพมหานคร โดยใช้แบบสอบถามในการเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจำนวน 400 คน สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้แก่ ค่าความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่า t-test ค่า F-test และค่าไคสแควร์ที่ระดับนัยสำคัญทางสถิติ 0.05ผลการศึกษาพบว่า กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่เป็นเพศหญิง มีอายุอยู่ในช่วง 18 – 22 ปี มีระดับการศึกษาปริญญาตรี สถาบันการศึกษาส่วนใหญ่คือ มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทาและมหาวิทยาลัยสวนดุสิต มีภูมิลำเนามาจากภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และมีรายได้เฉลี่ยต่อเดือนอยู่ที่ 5,000 - 10,000 บาท ปัจจัยส่วนบุคคลทีมีผลต่อการตัดสินใจเลือกเช่าอพาร์ทเม้นท์ของนักศึกษามหาวิทยาลัยในเขตบางพลัด กรุงเทพมหานคร ได้แก่ รายได้เฉลี่ยต่อเดือน ส่วนปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกเช่าอพาร์ทเม้นท์ของนักศึกษามหาวิทยาลัยในเขตบางพลัด กรุงเทพมหานคร พบว่าปัจจัยด้านราคา เป็นปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกเช่าอพาร์ทเม้นท์ของกลุ่มตัวอย่างมากที่สุด รองลงมาจะเป็นปัจจัยด้านบุคลากร ปัจจัยด้านช่องทางการจัดจำหน่าย (ทำเลที่ตั้ง) ปัจจัยด้านกระบวนการให้บริการ ปัจจัยด้านลักษณะทางกายภาพ ปัจจัยด้านการส่งเสริมการตลาด และปัจจัยด้านผลิตภัณฑ์ ตามลำดับ
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2d0kpp
title: CCDC 2205082: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Changmin Xie, Jacob Kim, Binh Khanh Mai, Shixuan Cao, Rong Ye, Xin-Yi Wang, Peng Liu, Ohyun Kwon|2022|J.Am.Chem.Soc.|144|21318|doi:10.1021/jacs.2c09421
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5281/zenodo.5526706
title: Set of N integers between -30 and 30 with sum and cubic sum up to zero for 4

description: <strong>Anomalies</strong> Solutions obtained with the python package: anomalies based on the method to find anomaly free solutions of the standard model extended with an Abelian Dark Symmetry with <em>N</em> right-handed singlet chiral fields described in arXiv:1905.13729 [PRL]: <strong>Data scheme</strong> 'l': integer lists → input to obtain the 'solution' by using the anomalies package 'k': integer lists → input to obtain the 'solution' by using hte anomalies package 'solution': list → of integers, \(\large z_i\)<sub> </sub>which satisfy \(\large\displaystyle{ \sum_{i=1}^N z_i=0}\) and \(\large\displaystyle{ \sum_{i=1}^N z_i^3=0}\) . 'n': integer → number of integers in 'solution', <em>N</em>. <pre> <strong>USAGE</strong></pre> <pre><code class="language-python">#Example of JSON file usage in Python with pandas (see also json module) &gt;&gt;&gt; import pandas as pd &gt;&gt;&gt; df=pd.read_json('solutions.json.gz') &gt;&gt;&gt; df[:2] l k solution gcd n 0 [1, 2] [0, -3] [1, 5, -7, -8, 9] 1 5 1 [-2, -1] [0, -1] [2, 4, -7, -9, 10] 1 5</code></pre> <strong>Data:</strong><br> 2 296 615 solutions with \(\large 5\le N\le 12\) integers until `|32|` [JSON]
description: {"references": ["arXiv:2108.05907", "arXiv:2102.06211"]}
DOI: 10.5281/zenodo.5526707
title: Set of N integers between -30 and 30 with sum and cubic sum up to zero for 4

description: <strong>Anomalies</strong> Solutions obtained with the python package: anomalies based on the method to find anomaly free solutions of the standard model extended with an Abelian Dark Symmetry with <em>N</em> right-handed singlet chiral fields described in arXiv:1905.13729 [PRL]: <strong>Data scheme</strong> 'l': integer lists → input to obtain the 'solution' by using the anomalies package 'k': integer lists → input to obtain the 'solution' by using hte anomalies package 'solution': list → of integers, \(\large z_i\)<sub> </sub>which satisfy \(\large\displaystyle{ \sum_{i=1}^N z_i=0}\) and \(\large\displaystyle{ \sum_{i=1}^N z_i^3=0}\) . 'n': integer → number of integers in 'solution', <em>N</em>. <pre> <strong>USAGE</strong></pre> <pre><code class="language-python">#Example of JSON file usage in Python with pandas (see also json module) &gt;&gt;&gt; import pandas as pd &gt;&gt;&gt; df=pd.read_json('solutions.json') &gt;&gt;&gt; df[:2] l k solution gcd n 0 [1, 2] [0, -3] [1, 5, -7, -8, 9] 1 5 1 [-2, -1] [0, -1] [2, 4, -7, -9, 10] 1 5</code></pre> <strong>Data:</strong><br> 390074 solutions with \(\large 5\le N\le 12\) integers until `|32|` [JSON]<br>
description: {"references": ["arXiv:2108.05907", "arXiv:2102.06211"]}
DOI: 10.5281/zenodo.7380817
title: Set of N integers between -30 and 30 with sum and cubic sum up to zero for 4

description: <strong>Anomalies</strong> Solutions obtained with the python package: anomalies based on the method to find anomaly free solutions of the standard model extended with an Abelian Dark Symmetry with <em>N</em> right-handed singlet chiral fields described in arXiv:1905.13729 [PRL]: <strong>Data scheme</strong> 'l': integer lists → input to obtain the 'solution' by using the anomalies package 'k': integer lists → input to obtain the 'solution' by using hte anomalies package 'solution': list → of integers, \(\large z_i\)<sub> </sub>which satisfy \(\large\displaystyle{ \sum_{i=1}^N z_i=0}\) and \(\large\displaystyle{ \sum_{i=1}^N z_i^3=0}\) . 'n': integer → number of integers in 'solution', <em>N</em>. <pre> <strong>USAGE</strong></pre> <pre><code class="language-python">#Example of JSON file usage in Python with pandas (see also json module) &gt;&gt;&gt; import pandas as pd &gt;&gt;&gt; df=pd.read_json('solutions.json.gz') &gt;&gt;&gt; df[:2] l k solution gcd n 0 [1, 2] [0, -3] [1, 5, -7, -8, 9] 1 5 1 [-2, -1] [0, -1] [2, 4, -7, -9, 10] 1 5</code></pre> <strong>Data:</strong><br> 2 296 615 solutions with \(\large 5\le N\le 12\) integers until `|32|` [JSON]
description: {"references": ["arXiv:2108.05907", "arXiv:2102.06211"]}
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/4623352
title: Elon Musk Tweets
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/4623380
title: YouTube Daily
DOI: 10.5281/zenodo.7378976
title: Energy extraction from air: structural basis of atmospheric hydrogen oxidation

description: MD simulation trajectories of HucSL dimer including wild-type and mutant proteins(E15A+I64A; I64A+L112A; E15A+I64A+L112A) in the presence of excess hydrogen and oxygen molecules. Preprint with details of the simulations and results can be found here: https://doi.org/10.1101/2022.10.09.511488.
DOI: 10.5281/zenodo.7378975
title: Energy extraction from air: structural basis of atmospheric hydrogen oxidation

description: MD simulation trajectories of HucSL dimer including wild-type and mutant proteins(E15A+I64A; I64A+L112A; E15A+I64A+L112A) in the presence of excess hydrogen and oxygen molecules. Preprint with details of the simulations and results can be found here: https://doi.org/10.1101/2022.10.09.511488.
DOI: 10.23728/fmi-b2share.2418053b5a304a20b86e43703c48f83e
title: Data for the manuscript "Advection-free Convolutional Neural Network for Convective Rainfall Nowcasting" by Ritvanen et al, submitted to IEEE JSTARS

description: This repository contains the data for the article "Advection-free Convolutional Neural Network for Convective Rainfall Nowcasting" by Jenna Ritvanen, Bent Harnist, Miguel Aldana, Terhi Mäkinen, and Seppo Pulkkinen., submitted to IEEE JSTARS journal. The model code used for generating the model checkpoints and nowcasts is available for the L-CNN model at https://doi.org/10.5281/zenodo.7118752 and for the RainNet model at https://doi.org/10.5281/zenodo.7118705. ## `composites` - composites: FMI radar composites used as input data for the article. The zip file contains the composites as gzip-compressed PGM images. The metadata of the composites is written in the first 29 lines of the file. The composites are given for the 100 days used in the article with a time interval of 5 minutes, resulting in 100 * 24 * 12 = 28 800 files, sorted in directories according to year, month and day. Note that no quality control has been performed on the composites. The compressed values can be transformed to radar reflectivity with `dBZ = (data - 64.0) / 2.0`. The projection of the composites is `+proj=stere +a=6371288 +lon_0=25E +lat_0=90N +lat_ts=60 +x_0=380886.310 +y_0=3395677.920 +no_defs` ## `models` Model checkpoints used to produce the nowcasts in the article. - `lcnn/epoch=6-step=95480.ckpt`: L-CNN model - `rainnet/t11-rn-logcosh-lt30.ckpt`: RainNet model ## `nowcasts` Nowcasts used to compute verification results in the article. The subimages were from the composites with bounding box [604, 1116, 125, 637], written as [x1, x2, y1, x2] that corresponds to image[x1:x2, y1:y2] in NumPy indexing. - `lcnn_diff_rmse_30lt_20062022_36.h5: L-CNN nowcasts` - `p15-rn-logcosh-lt30.hdf5`: RainNet nowcasts - `p25_extrapolation_lcnn_test_swap.hdf5`: Extrapolation nowcasts - `p25_linda_lcnn_test_swap.hdf5`: LINDA nowcasts - `test_obs_512.hdf5`: Observations ## `verification_results` Verification statistic values in CSV files. The first row indicates leadtime index (i.e., `leadtime = 5 min * value`). The first column indicates statistic name and second the model. - `CONT.csv`: continuous scores. - `CAT.csv`: categorical scores. The statistic names follow the pattern `_`, e.g. `CSI_10_0` for CSI at 10.0 threshold. - `FSS.csv`: categorical scores. The statistic names follow the pattern `__`, e.g. `FSS_16_10_0` for FSS at 16km scale at 10.0 threshold.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21647285
title: Dataset III.xlsx

description: A qualitative survey of learners or students on their experiences in a virtual learning environment.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21647285.v1
title: Dataset III.xlsx

description: A qualitative survey of learners or students on their experiences in a virtual learning environment.
DOI: 10.5281/zenodo.6139141
title: Supporting data for "The Initial Magnetic Field Distribution in AB Stars"

description: These are the inlist and run_star_extras required to reproduce the results of 'The Initial Magnetic Field Distribution in AB Stars', originally used with MESA r15140. The history output files are also included.
DOI: 10.5281/zenodo.6139140
title: Supporting data for "The Initial Magnetic Field Distribution in AB Stars"

description: These are the inlist and run_star_extras required to reproduce the results of 'The Initial Magnetic Field Distribution in AB Stars', originally used with MESA r15140. The history output files are also included.
DOI: 10.5281/zenodo.7362150
title: Ups!... I did it again: unveiling the hidden companion in Upsilon Sagittarii, a unique binary system at a second mass transfer stage

description: Input files and simulation results for stellar evolution tracks computed for the paper "Ups!... I did it again: unveiling the hidden companion in Upsilon Sagittarii, a unique binary system at a second mass transfer stage". Version 15140 of MESA was used for the simulations. More details in the README.txt file and in the paper.
DOI: 10.5281/zenodo.7362149
title: Ups!... I did it again: unveiling the hidden companion in Upsilon Sagittarii, a unique binary system at a second mass transfer stage

description: Input files and simulation results for stellar evolution tracks computed for the paper "Ups!... I did it again: unveiling the hidden companion in Upsilon Sagittarii, a unique binary system at a second mass transfer stage". Version 15140 of MESA was used for the simulations. More details in the README.txt file and in the paper.
DOI: 10.5281/zenodo.7261480
title: Evolution of eccentric High-mass X-ray binaries. The case of GX 301-2

description: Input files with chosen parameters necessary to reproduce the results from the work: Evolution of eccentric High-mass X-ray binaries. The case of GX 301-2
DOI: 10.5281/zenodo.7261481
title: Evolution of eccentric High-mass X-ray binaries. The case of GX 301-2

description: Input files with chosen parameters necessary to reproduce the results from the work: Evolution of eccentric High-mass X-ray binaries. The case of GX 301-2
DOI: 10.5281/zenodo.7309001
title: Supplmental Material to Nature of Intense Magnetism and Differential Rotation In Convective Dynamos of M-Dwarf Stars With Tachoclines

description: Inlists and source files used for the MESA model in the paper "Nature of Intense Magnetism and Differential Rotation In Convective Dynamos of M-Dwarf Stars With Tachoclines" This work employed MESA version 10398.
DOI: 10.5281/zenodo.7309002
title: Supplmental Material to Nature of Intense Magnetism and Differential Rotation In Convective Dynamos of M-Dwarf Stars With Tachoclines

description: Inlists and source files used for the MESA model in the paper "Nature of Intense Magnetism and Differential Rotation In Convective Dynamos of M-Dwarf Stars With Tachoclines" This work employed MESA version 10398.
DOI: 10.5281/zenodo.7288158
title: Light Curves and Event Rates of Axion Instability Supernovae

description: These files are MESA (Modules for Experiments in Stellar Astrophysics) inlists that can reproduce results in Mori et al. (2022) (https://arxiv.org/abs/2209.03517). MESA version 12778 and MESA SDK version x86_64-linux-20.3.2 are used. Before running the code, the user should edit MESA following the instruction in Sakstein, Croon & McDermott (https://doi.org/10.5281/zenodo.6347632). PISN.tar.gz includes inlists for standard pair-instability supernovae while AISN_0.5.tar.gz and AISN_2.0.tar.gz are for axion instability supernovae with f=0.5 (i.e. ALP mass = 511 keV) and f=2.0 (i.e. ALP mass = 511*4 keV), respectively. Each directory consists of directories like "heavy_new_particle_100". The three digit number indicates the initial stellar mass. The users are encouraged to cite the following papers when they write a paper using these inlists. Mori et al. (2022), arXiv:2209.03517 Sakstein, Croon & McDermott (2022) Phys. Rev. D <strong>105</strong>, 095038 Croon, McDermott & Sakstein (2020) Phys. Rev. D <strong>102</strong>, 115024 MESA instrumental papers
DOI: 10.5281/zenodo.7288159
title: Light Curves and Event Rates of Axion Instability Supernovae

description: These files are MESA (Modules for Experiments in Stellar Astrophysics) inlists that can reproduce results in Mori et al. (2022) (https://arxiv.org/abs/2209.03517). MESA version 12778 and MESA SDK version x86_64-linux-20.3.2 are used. Before running the code, the user should edit MESA following the instruction in Sakstein, Croon & McDermott (https://doi.org/10.5281/zenodo.6347632). PISN.tar.gz includes inlists for standard pair-instability supernovae while AISN_0.5.tar.gz and AISN_2.0.tar.gz are for axion instability supernovae with f=0.5 (i.e. ALP mass = 511 keV) and f=2.0 (i.e. ALP mass = 511*4 keV), respectively. Each directory consists of directories like "heavy_new_particle_100". The three digit number indicates the initial stellar mass. The users are encouraged to cite the following papers when they write a paper using these inlists. Mori et al. (2022), arXiv:2209.03517 Sakstein, Croon & McDermott (2022) Phys. Rev. D <strong>105</strong>, 095038 Croon, McDermott & Sakstein (2020) Phys. Rev. D <strong>102</strong>, 115024 MESA instrumental papers
DOI: 10.6084/m9.figshare.21586215
title: SET_3D_Vs_model

description: 3D Vs model of the crustal and upper mantle structures through jointly inverting Rayleigh wave phase velocity and teleseismic body wave data.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21586215.v2
title: SET_3D_Vs_model

description: 3D Vs model of the crustal and upper mantle structures through jointly inverting Rayleigh wave phase velocity and teleseismic body wave data.
DOI: 10.7294/21644372
title: Arkansas Results of the Wildlife Viewer Survey

description: Through a 2021 AFWA MultiState Conservation Grant, Virginia Tech and the AFWA Wildlife Viewing and Nature Tourism Working Group conducted national and state level surveys to gather more data on wildlife viewers. This dataset is from the survey conducted in Arkansas. It contains: 1. Arkansas Wildlife Viewer Survey.pdf: a pdf version of the survey instrument 2. Arkansas_WildlifeViewerSurvey.csv: a csv (comma-separated values) file of the dataset 3. Arkansas_WildlifeViewerSurvey.sav: a sav (compatible with SPSS, the Statistical Package for Social Science) file of the dataset 4. WildlifeViewerSurveyData_VariableGuide: a guide to each variable name in the datasets.
DOI: 10.7294/21644372.v1
title: Arkansas Results of the Wildlife Viewer Survey

description: Through a 2021 AFWA MultiState Conservation Grant, Virginia Tech and the AFWA Wildlife Viewing and Nature Tourism Working Group conducted national and state level surveys to gather more data on wildlife viewers. This dataset is from the survey conducted in Arkansas. It contains: 1. Arkansas Wildlife Viewer Survey.pdf: a pdf version of the survey instrument 2. Arkansas_WildlifeViewerSurvey.csv: a csv (comma-separated values) file of the dataset 3. Arkansas_WildlifeViewerSurvey.sav: a sav (compatible with SPSS, the Statistical Package for Social Science) file of the dataset 4. WildlifeViewerSurveyData_VariableGuide: a guide to each variable name in the datasets.
DOI: 10.5519/qd.9xno1eg0
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (1044888 records)
DOI: 10.5519/qd.5ibbyftv
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (116 records)
DOI: 10.5519/qd.x68h8j8c
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (64 records)
DOI: 10.17031/63874236942dd
title: Scotian Shelf Area CPR Phytoplankton Groups

description: Excel file containing CPR data for area 40N to 46N, -65W to -55W, 2000 to 2019, sample level data (each sample being 1 row, equating to approx. 10 nautical miles of tow, 3m3 of filtered seawater), for Total Diatoms and Total Dinoflagellates. For each taxa, values indicate abundance (according to standard CPR methodology, see Richardson et al. 2006, Prog in Oceanog 68. 27-74), values of 0.001 indicate presence only, zero values are absence of taxon. The excel file consists of samples in rows, with the following information in columns - A: sample id B:midpoint of sample latitude in decimal degrees C:midpoint of sample longitude in decimal degrees D:midpoint of sample local date and time E:sample year F: sample month G: Phytoplankton Colour Index (and indicator of primary production) H: Total Diatoms I: Total Dinoflagellates
DOI: 10.6084/m9.figshare.21647321
title: Data - Attract & Kill Tuta absoluta.xlsx

description: The effectiveness of attract and kill technique against Tuta absoluta
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/4623631
title: Global Genomic Neurofibromatosis Neoplasia
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/4623639
title: UNET Lung Segmentation Weights for Chest X Rays
DOI: 10.5522/04/21647210
title: Biomedical consequences of elevated cholesterol-containing lipoproteins and apolipoproteins on cardiovascular and non-cardiovascular outcomes

description: <br> This directory contains the data necessary to generate the results described in the manuscript: 'Biomedical consequences of elevated cholesterol-containing lipoproteins and apolipoproteins on cardiovascular and non-cardiovascular outcomes'. <br> ## File content <br> * Figure2_annotations.tsv.gz Contains cell annotations used in figure 2. The annotations are either '.' when the p-value is larger than 0.05, or the point estimate (log odds ratio, or mean difference). * Figure2_pvalues.tsv.gz Contains the -log10(p-values) used to colour the cells in figure 2. * Figure3_edges.tsv.gz Lists the network connections between the `Source` (the exposure) and the `Target` (the outcome), as well as the effect direction. * Figure3_nodes.tsv.gz Lists the node text for the network presented in Figure 3. * Figure4_tables.xlsx Lists the point estimates with standard error and confidence intervals for the forest plot presented in Figure 4. Includes a prioritization column. * Figure5_tables.xlsx Lists the point estimates with standard error and confidence intervals for the forest plot presented in Figure 5. Includes a prioritization column. * Figure6_exposure_panel.tsv.gz Contains the -log10(p-values) of the Kolmogorov-Smirnov tests. * Figure6_outcome_panel.tsv.gz Contains the -log10(p-values) of the Kolmogorov-Smirnov tests. <br>