cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.23710629
title: Mitigating Default Risks in Peer-to-Peer Lending Platforms: A Study of the Impact of Information Asymmetry and Green Credit Implementation in Indonesia

description: The Peer-to-Peer (P2P) Lending platforms in Asia have been growing at an astonishing rate, and it has piqued the interest of many to understand the factors that contribute to their viability and the impact of default rates. This study delves into the extent and results of information asymmetry in P2P lending and investigates the effectiveness of interest rate restrictions in addressing adverse selection and moral hazard issues. The research expands on the empirical literature on the connection between asymmetric information and default in the P2P lending market, with a particular focus on unsecured loans in credit markets. P2P lending platforms in Asia, particularly in Indonesia, demonstrated that it has been able to reduce information asymmetry compared to traditional banks. In this study, using an advanced data analysis methods showed to gain a more comprehensive view of borrowers' creditworthiness. This has not only made lending more accessible to those who may have been previously excluded by traditional banks, but it has also made the lending process more efficient and secure.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23710629.v1
title: Mitigating Default Risks in Peer-to-Peer Lending Platforms: A Study of the Impact of Information Asymmetry and Green Credit Implementation in Indonesia

description: The Peer-to-Peer (P2P) Lending platforms in Asia have been growing at an astonishing rate, and it has piqued the interest of many to understand the factors that contribute to their viability and the impact of default rates. This study delves into the extent and results of information asymmetry in P2P lending and investigates the effectiveness of interest rate restrictions in addressing adverse selection and moral hazard issues. The research expands on the empirical literature on the connection between asymmetric information and default in the P2P lending market, with a particular focus on unsecured loans in credit markets. P2P lending platforms in Asia, particularly in Indonesia, demonstrated that it has been able to reduce information asymmetry compared to traditional banks. In this study, using an advanced data analysis methods showed to gain a more comprehensive view of borrowers' creditworthiness. This has not only made lending more accessible to those who may have been previously excluded by traditional banks, but it has also made the lending process more efficient and secure.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23710629.v2
title: Mitigating Default Risks in Peer-to-Peer Lending Platforms: A Study of the Impact of Information Asymmetry and Green Credit Implementation in Indonesia

description: The Peer-to-Peer (P2P) Lending platforms in Asia have been growing at an astonishing rate, and it has piqued the interest of many to understand the factors that contribute to their viability and the impact of default rates. This study delves into the extent and results of information asymmetry in P2P lending and investigates the effectiveness of interest rate restrictions in addressing adverse selection and moral hazard issues. The research expands on the empirical literature on the connection between asymmetric information and default in the P2P lending market, with a particular focus on unsecured loans in credit markets. P2P lending platforms in Asia, particularly in Indonesia, demonstrated that it has been able to reduce information asymmetry compared to traditional banks. In this study, using an advanced data analysis methods showed to gain a more comprehensive view of borrowers' creditworthiness. This has not only made lending more accessible to those who may have been previously excluded by traditional banks, but it has also made the lending process more efficient and secure.
DOI: 10.5281/zenodo.10482352
title: OpDEA raw quantification outputs

description: The data includes outputs from FragPipe, Maxquant, DIA-NN and Spectronaut
DOI: 10.5281/zenodo.10482353
title: OpDEA raw quantification outputs

description: The data includes outputs from FragPipe, Maxquant, DIA-NN and Spectronaut
DOI: 10.5281/zenodo.10477122
title: oss-DLCommunity
DOI: 10.5281/zenodo.10477123
title: oss-DLCommunity
DOI: 10.6084/m9.figshare.24591537
title: models.zip

description: Models of a finite element study.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24591537.v1
title: models.zip

description: Models of a finite element study.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24978516
title: <b>Enhanced direct radiative effect by black carbon with particle-resolved mixing structures</b>

description: The data for Figure 2-5 and the codes for machine learning.
DOI: 10.15121/2001493
title: Utah FORGE 1-2551: Multi-Stage Fracturing System and Well Tractor to Enable Zonal Isolation During Stimulation and EGS Operations in Horizontal Wellbores - Workshop Presentation and Report

description: Included here are a presentation recording, slides, and report on the Multi-Stage Fracturing System and Well Tractor to Enable Zonal Isolation During Stimulation and EGS Operations in Horizontal Wellbores project by Colorado School of Mines, presented by Dr. William W. Fleckenstein. One goal of the project is to develop and demonstrate the use of low-cost, rapid multistage fracture stimulation technology with cemented casing frac sleeves that eliminates packers used in both conventional stimulation and injection flow control. The second goal is to develop and demonstrate the devices to effectively detect and control the flow of heat-carrier fluid solely from a long-reach injector through the network of induced and existing fractures and produced from an open-hole long-reach well to improve heat recovery. This presentation was featured in the Utah FORGE R&D Annual Workshop on September 7, 2023. The workshop provided a valuable opportunity to explore the progress made in each of the 17 Research and Development projects funded under Solicitation 2020-1 which aim to enhance our understanding of the crucial factors influencing the development of Enhanced Geothermal Systems (EGS) reservoirs and resources.
DOI: 10.5281/zenodo.7324412
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.<br> Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo). La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial. La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J), donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J es el total de usos de suelo.
description: {"references": ["http://rtm22.centrogeo.edu.mx/mezcla-uso-de-suelo/"]}
DOI: 10.5281/zenodo.8307311
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.<br> Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo). La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial. La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J), donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J es el total de usos de suelo.
description: {"references": ["http://rtm22.centrogeo.edu.mx/mezcla-uso-de-suelo/"]}
DOI: 10.5281/zenodo.10010164
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.
Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).   
La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo).  

La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial.  
La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: 
Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J),
donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J  es el total de usos de suelo.
DOI: 10.5281/zenodo.10010429
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.
Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).   
La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo).  

La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial.  
La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: 
Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J),
donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J  es el total de usos de suelo.
DOI: 10.5281/zenodo.10080946
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.
Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).   
La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo).  

La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial.  
La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: 
Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J),
donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J  es el total de usos de suelo.
DOI: 10.5281/zenodo.10484320
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.
Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo). La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial. La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J), donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J es el total de usos de suelo.
DOI: 10.5281/zenodo.8122509
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.<br> Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo). La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial. La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J), donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J es el total de usos de suelo.
description: {"references": ["http://rtm22.centrogeo.edu.mx/mezcla-uso-de-suelo/"]}
DOI: 10.5281/zenodo.10138594
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.
Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).   
La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo).  

La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial.  
La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: 
Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J),
donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J  es el total de usos de suelo.
DOI: 10.5281/zenodo.7324411
title: Mezcla de los usos del suelo del Sistema Urbano Nacional en nivel manzana 2020

description: Mezcla de uso de suelo del Sistema Urbano Nacional 2020 normalizada y suavizada a 500 m.
Tiene valores entre 0 y 1, que corresponden con la presencia de menos categorías de uso del suelo (valores cercanos a 0) y con alta mezcla de uso del suelo (para valores cercanos a 1).
description: Esta mezcla de uso de suelo comprende las 401 ciudades que conforman el Sistema Urbano Nacional (SUN) 2018; fue calculada con base en datos provenientes del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE 2020) y con base en datos del Censo de Población y Vivienda (2020) desarrolladas ambas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). La mezcla de uso del suelo parte del cálculo de la entropía relativa, la cual es una medida de homogeneidad. Los usos consignados para el cálculo de la entropía relativa1 son: vivienda, industria, comercios y servicios. Una mayor presencia de los cuatro usos genera un valor de entropía cercano a 1 (alta mezcla de uso del suelo), mientras que la presencia de menos categorías de uso del suelo presenta valores tendentes a 0 (baja mezcla de uso del suelo). La entropía se calculó en nivel manzana y, posteriormente, se disolvió calculando el promedio de la entropía por manzana en un radio de 500m, ya que este hecho capta la esencia del uso en un nivel barrial. La fórmula de la entropía relativa es la siguiente: Entropía relativa = − Sum_j p_j∗ln⁡(p_j)ln⁡(J), donde j representa los usos de suelo considerados en el estudio, p_j es la proporción del j-ésimo uso de suelo con respecto al total y J es el total de usos de suelo.
DOI: 10.34740/kaggle/ds/4287904
title: Human vs. LLM Text Corpus
DOI: 10.21947/2280673
title: ASSIST 11 (NOAA postcampaign) / Processed Data

description: This dataset contains AWAKEN - NREL thermodynamic profiler (Assist II-11) processed data collected at NOAA in December 2023 - January 2024.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24502705
title: NIOSH WELLBQ QUESTIONNAIRE.csv

description: Data is related to NIOSH WellBQ validation study
DOI: 10.6084/m9.figshare.24502705.v1
title: NIOSH WELLBQ QUESTIONNAIRE.csv

description: Data is related to NIOSH WellBQ validation study