cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.13133749
title: Reproduction package for: 'Exploring Waveform Variations among Neutron Star Ray-tracing Codes for Complex Emission Geometries'

description: Data files, python scripts and notebooks to reproduce the code output comparisons performed in "Exploring Waveform Variations among Neutron Star Ray-tracing Codes for Complex Emission Geometries" by Choudhury et al. (2024; ApJ 975 202,  arXiv.2406.07285).

Please refer to the README for detailed information.

N.B. The neutral hydrogen column density (${\rm N}_{\rm H}$) value is mentioned in the paper to be $0.2 \times 10^{20} {\rm cm}^{-2}$, whereas all the analyses in the paper, as reflected in this Zenodo package, actually uses ${\rm N}_{\rm H} = 2 \times 10^{20} {\rm cm}^{-2}$.
DOI: 10.5281/zenodo.13133748
title: Reproduction package for: 'Exploring Waveform Variations among Neutron Star Ray-tracing Codes for Complex Emission Geometries'

description: Data files, python scripts and notebooks to reproduce the code output comparisons performed in "Exploring Waveform Variations among Neutron Star Ray-tracing Codes for Complex Emission Geometries" by Choudhury et al. (2024; ApJ 975 202,  arXiv.2406.07285).

Please refer to the README for detailed information.

N.B. The neutral hydrogen column density (${\rm N}_{\rm H}$) value is mentioned in the paper to be $0.2 \times 10^{20} {\rm cm}^{-2}$, whereas all the analyses in the paper, as reflected in this Zenodo package, actually uses ${\rm N}_{\rm H} = 2 \times 10^{20} {\rm cm}^{-2}$.
DOI: 10.17026/dans-xqt-ycet
title: Plangebied Minkeloos naast nr. 28 te Noordeloos, gemeente Molenlanden. Een op-graving - variant archeologische begeleiding. Plangebied Minkeloos naast nr. 28 te Noordeloos, gemeente Molenlanden. Een op-graving - variant archeologische begeleiding.

description: &lt;p&gt;Inleiding In opdracht van dhr. G. Slob heeft RAAP op 14 mei 2024 een archeologische opgraving -variant bege-leiding uitgevoerd in het kader van een nieuwbouw project in Noordeloos, in de gemeente Molenlanden.&lt;br&gt;Het voornaamste doel van het onderzoek was het veiligstellen van de wetenschappelijke informatie (behoud ex situ).&lt;br&gt;Landschap De vindplaats ligt bovenop een oude riverduin, waarvan de top direct onder de bouwvoor verwacht kan worden. In theorie kan deze al vanaf het laat-Paleolithicum zijn bewoond, aangezien het al zo lang een hoge plek is in het landschap. Het omringende landschap heeft in loop van tijd meerdere natte en over-stromingsperioden gehad, waarbij afwisselend veen is gevormd en kleidekken zijn afgezet.&lt;br&gt;Uit het onderzoek is gebleken dat de bodem in het plangebied bestaat uit een recente bouwvoor, met daaronder een oude bouwvoor van maximaal 50 cm dik. In het midden van de opgravingsput gaat deze geleidelijk over in een menglaag, waarschijnlijk een oude akkerlaag in de top van het duin. Deze laag is ongeveer 25 cm dik en ligt op de schone C-horizont.&lt;br&gt;Archeologie De vindplaats maakt deel uit van een 17e-19e-eeuws erf. De enige twee aangetroffen sporen zijn onder-deel van een voormalig schuurtje, dat op het minuutplan uit 1811-1831 zichtbaar is. Het betreft een deel van een muurtje en een restant van een vermolmde houten paal. Aan de zuidwestelijke flank van het duin is een puinlaag aangetroffen uit dezelfde periode. Hierin zijn wat vondsten aangetroffen die stammen uit de 17e-19e eeuw. Daarnaast zijn nog enkele scherven uit dezelfde periode verzameld uit een oude bouwvoor, die zich bevindt onder de huidige.&lt;/p&gt;
DOI: 10.17026/dans-xqt-zr2z
title: De Voorster watermolen De Voorster watermolen, gemeente Voorst; archeologische begeleiding herstel Voorsterbeek

description: &lt;p&gt;In opdracht van W. Zielman BV heeft RAAP Archeologisch Adviesbureau in maart 2012 een archeologische begeleiding van graafwerkzaamheden uitgevoerd in verband met de verlegging van de Voorsterbeek in de gemeente Voorst. Het doel van de begeleiding was het vast stellen of behoudenswaardige resten in het onderzoeksgebied aanwezig waren. Het onderzoeksgebied betreft circa 500 m beektracé in het midden van plangebied Voorsterbeek.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Ter hoogte van de vermoede molenplaats van de voormalige Voorster watermolen werden muurresten aangetroffen. De funderingen van de watermolen bleken intact in de bodem aanwezig te zijn. In overleg met opdrachtgever, uitvoerder en bevoegd gezag werd besloten de funderingen in situ te bewaren. De geplande verlegging van de beekloop werd daarop aangepast zodat de resten van de watermolen behouden konden blijven. De reeds blootgelegde funderingen zijn ingemeten, gefotografeerd en beschreven. Daarna zijn de funderingen weer afgedekt met zand.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;De blootgelegde resten bestonden uit oostelijke, westelijke en zuidelijke bakstenen funderingen van het molengebouw. Binnen het molengebouw was een bakstenen vloer aanwezig met in het midden een in de vloer gelegde molensteen. Aan de zuidzijde werd nog een bakstenen kademuur blootgelegd. Tussen deze kademuur en het molengebouw bevond zich de molengoot, waarin waarschijnlijk twee raderen hebben gedraaid. Op grond van het (geringe) vondstmateriaal is de molen gedateerd tussen de eerste helft van de 17e eeuw en de eerste helft van de 20e eeuw. Deze datering is gebaseerd op twee munten.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;De aangetroffen watermolen betreft waarschijnlijk een herbouw uit 1597 van een veel oudere molen. Aan de Voorsterbeek stond een molen die al in 1296 genoemd wordt. Het was een onderslagmolen, de Voorster waterkorenmolen. In 1372 moet de molen zijn verwoest. Van deze oudere molen zijn geen resten teruggevonden. Na een lange onderbreking werd een nieuwe molen gebouwd in 1597. De baksteengrootte laat een datering in de late 16e eeuw toe. Deze molen, een houten korenmolen op stenen onderbouw met twee onderslagraderen behoorde tot het kasteel Nijenbeek. Sinds 1779 was de molen in particuliere handen van molenaars. De laatste molenaar was Geurt van Neck. De molen is tot begin deze eeuw in gebruik geweest. Na 1920 kwam de molen steeds meer tot verval en in 1935 is hij afgebroken.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;In het overige deel van het begeleide tracé zijn geen noemenswaardige archeologische resten aangetroffen. Met de begeleiding van dit deel van het tracé van de beekverlegging van de Voorsterbeek is het archeologisch onderzoek in het gehele plangebied Voorsterbeek afgerond.&lt;/p&gt;
DOI: 10.17026/dans-xqx-7ss7
title: PvE/IVO-P Don Boscoweg Schoolweg te Renkum S230060-B IVO-P Don Boscoweg+Schoolweg te Renkum definitief

description: &lt;p&gt;Op basis van het onderzoek blijkt er in het plangebied sprake van een ophoog/puinpakket met daaronder een esdek-(B)-(BC)-C bodemopbouw. De natuurlijke bodem bestaat uit sneeuwsmeltwaterafzettingen (behorend tot de Formatie van Drente, Schaarsbergen Laagpakket) waarvan de top tussen 85 en 105 centimeter beneden maaiveld is aangetroffen. Dit komt overeen met de resultaten van het booronderzoek, al lijkt er wel sprake van een restant van een B-horizont, waar er in het booronderzoek alleen een BC-horizont is benoemd. Verder is er in het plangebied een natuurlijke helling te zien, die in oostelijke richting afloopt. Binnen het onderzochte gebied zijn geen archeologische sporen aangetroffen. De aangetroffen sporen bestaan uit recente verstoringen, natuurlijke verstoringen en stukken waar de B(C)-horizont iets hoger lag dan in de rest van de put. Verder is tevens geen vondstmateriaal aangetroffen.&lt;/p&gt;
DOI: 10.17026/dans-xr5-3wbm
title: Plangebied Jochem Janszplantsoen en Singel te Odijk, gemeente Bunnik; Plangebied Jochem Janszplantsoen en Singel te Odijk, gemeente Bunnik; proefsleuvenonderzoek en een archeologische opgraving van een midden ijzertijd en vroegmiddeleeuwse vindplaats

description: &lt;p&gt;Inleiding In opdracht van Portaal Vastgoed Projecten heeft RAAP van 14 t/m 16 juli 2020 een proefsleuvenproject uitgevoerd en van 11 t/m 26 november 2020 een archeologische opgraving, in het kader van de herontwikkeling van het plangebied voor sociale woningbouw in de gemeente Bunnik (figuur 1).&lt;br&gt;Het voornaamste doel van het onderzoek was het veiligstellen van de wetenschappelijke informatie (behoud ex situ). Een deel van het plangebied is in situ behouden.&lt;br&gt;Landschap Uit het onderzoek is gebleken dat de bodem in het plangebied bestaat uit een zandige oeverwal aan de westkant en sterk kleiig zandige kronkelwaardafzettingen aan de oostkant. Het sporenvlak lag aan de oostkant maximaal 150 cm dieper dan aan de westkant. De top van de oeverwal lijkt te zijn afgeschoven richting het oosten, vermoedelijk voor de aanleg van de Singel begin jaren ’70. Het terrein aan de oostkant is een flink stuk opgehoogd, waardoor het huidige hoogteverschil nog maar circa 40 cm bedraagt Archeologie De bewoning van de vindplaats is in twee hoofdfasen te onderscheiden: de midden- en begin late ijzertijd (ca. 4e-3e eeuw v.Chr.) en de laat Romeinse tijd – vroege middeleeuwen (ca. 4e-7e eeuw n.Chr.). Activiteiten in de tussenliggende eeuwen en vanaf de 7e eeuw hebben ook sporen en vondsten nagelaten, maar in veel kleinere aantallen. De ijzertijdfase wordt gekenmerkt door een rijke cultuurlaag bovenop de zandige oeverwal. Dit gaat vergezeld van veel paalsporen, van voornamelijk bijgebouwen en palenrijen. De kern van de nederzetting in de tweede fase ligt waarschijnlijk buiten het plangebied.&lt;br&gt;Wel zijn er waterputten en veel kuilen op de rand van de oeverwal aangetroffen op de plek waar deze afloopt naar de kronkelwaard. De kuilen zijn mogelijk gebruikt voor het looien van leer of het roten van vlas (hoewel geen botanische resten hiervan zijn aangetroffen). In de kronkelwaard liggen ook sporen en een zeer rijke laat-Romeinse-vroegmiddeleeuwse vondstlaag van de tweede fase, maar deze is voornamelijk in situ behouden.&lt;br&gt;Aanbevelingen Met deze opgraving is de wetenschappelijke informatie in deelgebied A ex situ bewaard, zodat verder archeologisch onderzoek niet meer aan de orde is. Voor deelgebied B geldt dat de bodem niet beneden 2,0-2,2 m+NAP verstoord mag worden om de resten daar in situ te behouden.&lt;br&gt;Op de volledige oeverwal in Odijk en de flanken daarvan is een hoge trefkans op archeologie. Zelfs onder bestaande bebouwing, zoals onder de Singel, zijn nog archeologische resten te verwachten. Het archeologische niveau kan op de oeverwal al op 40-50 cm onder het maaiveld worden verwacht, circa 3,25 m+NAP. Geadviseerd wordt om bij alle werkzaamheden die bodemverstoringen veroorzaken dieper dan 40 cm, in het gebied dat is aangegeven als ‘oeverwal’ in figuur 7 in dit rapport, archeologisch onderzoek uit te voeren.&lt;/p&gt;
DOI: 10.5281/zenodo.17106758
title: Data and code underlying the publication: Iron bioavailability should be considered when modeling omnivorous, vegetarian, and vegan diets

description: The main aim of this study was to investigate and compare the impact of various methods to estimate absorbable iron intake on the nutritional adequacy of omnivorous, vegetarian, and vegan menu plans designed for women of reproductive age. A diet model was developed to design menu plans consisting of a selection of meals that best complied with nutritional requirements. Meals used for modeling were created based on food consumption data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). For each meal, absorbable iron concentrations were estimated by using 2 constant absorption factors (18% and 10%) and 2 diet-dependent absorption equations available from literature.

Please view https://doi.org/10.1016/j.tjnut.2023.05.011 for added information on materials and methods.

- MealsMeals used for modeling were created based on a.o. NHANES consumption data. The input data is further described in FolderContents - 1 Raw Data. The processing of the data was done in R, see FolderContents - 3 Model input data. This includes the estimation of food components such as phytate, which are necessary to estimate nonheme iron absorption.

- Estimation of absorbable ironThe formulas as described in literature were used to calculate the absorbable iron content of meals (see FolderContents - 2 Absorption equations).

- Diet modelA mixed-integer linear goal programming model was developed to construct a two-week menu plan consisting of a selection of meals that best complied with nutritional requirements (see FolderContents - 4 Diet model). 

- Processing and analysis scriptsAll processing of data (modifications, calculations, etc.) and analysis of data was performed in R. All scripts are elaborately commented, describing each different step taken and the reason for the step.

- Figures and tablesAll figures and tables were created through R. Refer to the R scripts for detailed information within the script.
DOI: 10.5281/zenodo.17106759
title: Data and code underlying the publication: Iron bioavailability should be considered when modeling omnivorous, vegetarian, and vegan diets

description: The main aim of this study was to investigate and compare the impact of various methods to estimate absorbable iron intake on the nutritional adequacy of omnivorous, vegetarian, and vegan menu plans designed for women of reproductive age. A diet model was developed to design menu plans consisting of a selection of meals that best complied with nutritional requirements. Meals used for modeling were created based on food consumption data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). For each meal, absorbable iron concentrations were estimated by using 2 constant absorption factors (18% and 10%) and 2 diet-dependent absorption equations available from literature.

Please view https://doi.org/10.1016/j.tjnut.2023.05.011 for added information on materials and methods.

- MealsMeals used for modeling were created based on a.o. NHANES consumption data. The input data is further described in FolderContents - 1 Raw Data. The processing of the data was done in R, see FolderContents - 3 Model input data. This includes the estimation of food components such as phytate, which are necessary to estimate nonheme iron absorption.

- Estimation of absorbable ironThe formulas as described in literature were used to calculate the absorbable iron content of meals (see FolderContents - 2 Absorption equations).

- Diet modelA mixed-integer linear goal programming model was developed to construct a two-week menu plan consisting of a selection of meals that best complied with nutritional requirements (see FolderContents - 4 Diet model). 

- Processing and analysis scriptsAll processing of data (modifications, calculations, etc.) and analysis of data was performed in R. All scripts are elaborately commented, describing each different step taken and the reason for the step.

- Figures and tablesAll figures and tables were created through R. Refer to the R scripts for detailed information within the script.
DOI: 10.13144/lil-1724
title: Base Centrale Scolarité (BCS) - 2024

description: Les données extraites de la BCS couvrent la presque totalité des élèves des établissements du second degré publics et privés sous contrat dépendant du Ministère de l'Éducation (MEN), en France métropolitaine et dans les DROM, ainsi qu'une très large majorité de ceux âgés de moins de 16 ans dans les établissements du secteur privé hors contrat. Elles décrivent, d'une part, l'élève par ses caractéristiques sociodémographiques (âge, sexe, origine sociale, nationalité) et, d'autre part, son établissement (caractéristiques administratives et géographiques). Le fichier « élèves » contient 5 950 896 élèves du 2nd degré inscrits à la rentrée scolaire 2024-2025, le fichier « établissements » contient 11 472 enregistrements.
DOI: 10.5281/zenodo.17106863
title: Data and code underlying the publication: Using diet optimization and machine learning for the design of healthy and acceptable menu plans

description: The objective of this study was to contribute to the development of data-driven consumer acceptance modelling by integrating diet optimization with recipe completion, and comparing this approach to traditional diet modelling methods, which rely on food group filtering and item popularity. For the design of healthy and acceptable vegetarian menu plans, We used recipe completion to identify substitutes that go well together with the remaining food items within a meal and diet modelling to replace food items with healthier alternatives. 

Please view https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.06.015 for added information on materials and methods.

- Consumption dataVegetarian meals that served as model input were created based on NHANES consumption data. Food group equivalents data (FPED) and the WWEIA and FNDDS food group classifications were used to label meals as vegetarian or not. The input data is further described in FolderContents - 1 Raw data. The processing of the data was done in R, see FolderContents - 2 Model input data. 

- Recipe completion modelLinear kernel ridge regression was applied to quantify the compatibility of potential substitutes with other food items within a meal (see FolderContents - 3 Recipe completion model).

- Diet modelTwo diet models were developed to improve the healthiness of meals by substituting food items. Our approach replaced food items using the recipe completion algorithm, while the other model followed the traditional approach by selecting substitutes based on food group filtering and food popularity (see FolderContents - 4 Diet model). 

- Processing and analysis scriptsAll processing of data (modifications, calculations, etc.) and analysis of data was performed in R. All scripts are elaborately commented, describing each different step taken and the reason for the step.

- Figures and tablesAll figures and tables were created through R. Refer to the R scripts for detailed information within the script.
DOI: 10.5281/zenodo.17106864
title: Data and code underlying the publication: Using diet optimization and machine learning for the design of healthy and acceptable menu plans

description: The objective of this study was to contribute to the development of data-driven consumer acceptance modelling by integrating diet optimization with recipe completion, and comparing this approach to traditional diet modelling methods, which rely on food group filtering and item popularity. For the design of healthy and acceptable vegetarian menu plans, We used recipe completion to identify substitutes that go well together with the remaining food items within a meal and diet modelling to replace food items with healthier alternatives. 

Please view https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.06.015 for added information on materials and methods.

- Consumption dataVegetarian meals that served as model input were created based on NHANES consumption data. Food group equivalents data (FPED) and the WWEIA and FNDDS food group classifications were used to label meals as vegetarian or not. The input data is further described in FolderContents - 1 Raw data. The processing of the data was done in R, see FolderContents - 2 Model input data. 

- Recipe completion modelLinear kernel ridge regression was applied to quantify the compatibility of potential substitutes with other food items within a meal (see FolderContents - 3 Recipe completion model).

- Diet modelTwo diet models were developed to improve the healthiness of meals by substituting food items. Our approach replaced food items using the recipe completion algorithm, while the other model followed the traditional approach by selecting substitutes based on food group filtering and food popularity (see FolderContents - 4 Diet model). 

- Processing and analysis scriptsAll processing of data (modifications, calculations, etc.) and analysis of data was performed in R. All scripts are elaborately commented, describing each different step taken and the reason for the step.

- Figures and tablesAll figures and tables were created through R. Refer to the R scripts for detailed information within the script.
DOI: 10.5281/zenodo.17106901
title: Data and code underlying the publication: Diet optimization: modeling iron and zinc absorption by nonlinear programming and piecewise linear approximation using National Health and Nutrition Examination Survey

description: The aim of this study was to evaluate the effectiveness of nonlinear programming (NLP) and piecewise linear approximation (PLA) for solving diet models with nonlinear equations for nonheme iron and zinc absorption.

Please view https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2025.06.022 for added information on materials and methods.

- Meals and observed consumptionMeals and consumption data used for modeling were based on a.o. NHANES consumption data. The input data is further described in FolderContents - 1 Raw Data. The processing of the data was done in R, see FolderContents - 4 Model input data. This includes the estimation of food components such as phytate, which are necessary to estimate nonheme iron and zinc absorption.

- Estimation of absorbable iron and zincThe formulas as described in literature were used to calculate the absorbable iron and zinc content of meals (see FolderContents - 2 Absorption equations).

- Piecewise linear approximationFor iron and zinc, univariate and bivariate piecewise linear approximation was performed, respectively (see FolderContents - 3 Piecewise linear approximation)

- Diet modelsA mixed-integer and a continuous diet model were developed to optimize absorbable iron and zinc intake, using different absorption equations available from the literature (Conway and Hallberg for iron, and Miller for zinc). With the mixed-integer diet model, 3 types of 2-wk menu plans were created: omnivorous, vegetarian, and vegan. With the continuous diet model, diet plans were generated with a varying degree of allowed deviations from the observed diet. We tested the performance of NLP and PLA for both models. For NLP, 2 different nonlinear solvers were applied: LINDO and SCIP. In addition,  the efficiency of multistart and initialization functionalities and different time limits were tested (see FolderContents - 4 Diet model). 

- Processing and analysis scriptsAll processing of data (modifications, calculations, etc.) and analysis of data was performed in R. All scripts are elaborately commented, describing each different step taken and the reason for the step.

- Figures and tablesAll figures and tables were created through R. Refer to the R scripts for detailed information within the script.