cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.15421899
title: GrippeWeb - Daten des Wochenberichts

description: GrippeWeb ist ein Online-Portal des Robert Koch-Instituts (RKI). Es wurde im Jahr 2011 gegründet und ist das erste Webportal, das die Aktivität akuter Atemwegserkrankungen (ARE) in Deutschland beobachtet, und dabei Informationen direkt aus der Bevölkerung verwendet. Es ist ein robustes und zeitnahes System der partizipativen syndromischen Surveillance, welches aus den ganzjährigen wöchentlichen Selbstauskünften von Bürgerinnen und Bürgern gespeist wird und somit unabhängig von einer ärztlichen Konsultation ist. GrippeWeb wurde vom RKI u. a. als Überwachungsinstrument in der Vorbereitung und Bewältigung zukünftiger Pandemien entwickelt und als dieses auch zur Lagebewertung und Risikoeinschätzung der Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemie genutzt.

Bei GrippeWeb registrierte Teilnehmer und Teilnehmerinnen, werden wöchentlich gefragt, ob sie eine neu aufgetretene Atemwegserkrankung hatten mit Symptomen wie z.B. Husten, Schnupfen, Halsschmerzen oder Fieber, oder ob dies nicht der Fall war. Darüber hinaus werden u.a. potentielle Erregernachweise abgefragt. Über diese Angaben lassen sich wöchentliche gewichtete Inzidenzen (pro 100.000 Einw.) von akuten Atemwegserkrankungen (ARE), und grippeähnlichen Erkrankungen (Influenza-like Illness = ILI) in der Bevölkerung schätzen. Die wöchentlich aktualisierten Ergebnisse werden jeden Freitag im GrippeWeb-Wochenbericht unter www.rki.de/grippeweb veröffentlicht sowie der Datensatz auf GitHub zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.5281/zenodo.8340323
title: GrippeWeb - Daten des Wochenberichts

description: GrippeWeb ist ein Online-Portal des Robert Koch-Instituts (RKI). Es wurde im Jahr 2011 gegründet und ist das erste Webportal, das die Aktivität akuter Atemwegserkrankungen (ARE) in Deutschland beobachtet, und dabei Informationen direkt aus der Bevölkerung verwendet. Es ist ein robustes und zeitnahes System der partizipativen syndromischen Surveillance, welches aus den ganzjährigen wöchentlichen Selbstauskünften von Bürgerinnen und Bürgern gespeist wird und somit unabhängig von einer ärztlichen Konsultation ist. GrippeWeb wurde vom RKI u. a. als Überwachungsinstrument in der Vorbereitung und Bewältigung zukünftiger Pandemien entwickelt und als dieses auch zur Lagebewertung und Risikoeinschätzung der Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemie genutzt.<br> <br> Bei GrippeWeb registrierte Teilnehmer und Teilnehmerinnen, werden wöchentlich gefragt, ob sie eine neu aufgetretene Atemwegserkrankung hatten mit Symptomen wie z.B. Husten, Schnupfen, Halsschmerzen oder Fieber, oder ob dies nicht der Fall war. Darüber hinaus werden u.a. potentielle Erregernachweise abgefragt. Über diese Angaben lassen sich wöchentliche gewichtete Inzidenzen (pro 100.000 Einw.) von akuten Atemwegserkrankungen (ARE), und grippeähnlichen Erkrankungen (Influenza-like Illness = ILI) in der Bevölkerung schätzen. Die wöchentlich aktualisierten Ergebnisse werden jeden Freitag im GrippeWeb-Wochenbericht unter www.rki.de/grippeweb veröffentlicht sowie der Datensatz auf GitHub zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.5281/zenodo.8344156
title: GrippeWeb - Daten des Wochenberichts

description: GrippeWeb ist ein Online-Portal des Robert Koch-Instituts (RKI). Es wurde im Jahr 2011 gegründet und ist das erste Webportal, das die Aktivität akuter Atemwegserkrankungen (ARE) in Deutschland beobachtet, und dabei Informationen direkt aus der Bevölkerung verwendet. Es ist ein robustes und zeitnahes System der partizipativen syndromischen Surveillance, welches aus den ganzjährigen wöchentlichen Selbstauskünften von Bürgerinnen und Bürgern gespeist wird und somit unabhängig von einer ärztlichen Konsultation ist. GrippeWeb wurde vom RKI u. a. als Überwachungsinstrument in der Vorbereitung und Bewältigung zukünftiger Pandemien entwickelt und als dieses auch zur Lagebewertung und Risikoeinschätzung der Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemie genutzt.<br> <br> Bei GrippeWeb registrierte Teilnehmer und Teilnehmerinnen, werden wöchentlich gefragt, ob sie eine neu aufgetretene Atemwegserkrankung hatten mit Symptomen wie z.B. Husten, Schnupfen, Halsschmerzen oder Fieber, oder ob dies nicht der Fall war. Darüber hinaus werden u.a. potentielle Erregernachweise abgefragt. Über diese Angaben lassen sich wöchentliche gewichtete Inzidenzen (pro 100.000 Einw.) von akuten Atemwegserkrankungen (ARE), und grippeähnlichen Erkrankungen (Influenza-like Illness = ILI) in der Bevölkerung schätzen. Die wöchentlich aktualisierten Ergebnisse werden jeden Freitag im GrippeWeb-Wochenbericht unter www.rki.de/grippeweb veröffentlicht sowie der Datensatz auf GitHub zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.5281/zenodo.8409399
title: GrippeWeb - Daten des Wochenberichts

description: GrippeWeb ist ein Online-Portal des Robert Koch-Instituts (RKI). Es wurde im Jahr 2011 gegründet und ist das erste Webportal, das die Aktivität akuter Atemwegserkrankungen (ARE) in Deutschland beobachtet, und dabei Informationen direkt aus der Bevölkerung verwendet. Es ist ein robustes und zeitnahes System der partizipativen syndromischen Surveillance, welches aus den ganzjährigen wöchentlichen Selbstauskünften von Bürgerinnen und Bürgern gespeist wird und somit unabhängig von einer ärztlichen Konsultation ist. GrippeWeb wurde vom RKI u. a. als Überwachungsinstrument in der Vorbereitung und Bewältigung zukünftiger Pandemien entwickelt und als dieses auch zur Lagebewertung und Risikoeinschätzung der Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemie genutzt.<br> <br> Bei GrippeWeb registrierte Teilnehmer und Teilnehmerinnen, werden wöchentlich gefragt, ob sie eine neu aufgetretene Atemwegserkrankung hatten mit Symptomen wie z.B. Husten, Schnupfen, Halsschmerzen oder Fieber, oder ob dies nicht der Fall war. Darüber hinaus werden u.a. potentielle Erregernachweise abgefragt. Über diese Angaben lassen sich wöchentliche gewichtete Inzidenzen (pro 100.000 Einw.) von akuten Atemwegserkrankungen (ARE), und grippeähnlichen Erkrankungen (Influenza-like Illness = ILI) in der Bevölkerung schätzen. Die wöchentlich aktualisierten Ergebnisse werden jeden Freitag im GrippeWeb-Wochenbericht unter www.rki.de/grippeweb veröffentlicht sowie der Datensatz auf GitHub zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.5281/zenodo.8433846
title: GrippeWeb - Daten des Wochenberichts

description: GrippeWeb ist ein Online-Portal des Robert Koch-Instituts (RKI). Es wurde im Jahr 2011 gegründet und ist das erste Webportal, das die Aktivität akuter Atemwegserkrankungen (ARE) in Deutschland beobachtet, und dabei Informationen direkt aus der Bevölkerung verwendet. Es ist ein robustes und zeitnahes System der partizipativen syndromischen Surveillance, welches aus den ganzjährigen wöchentlichen Selbstauskünften von Bürgerinnen und Bürgern gespeist wird und somit unabhängig von einer ärztlichen Konsultation ist. GrippeWeb wurde vom RKI u. a. als Überwachungsinstrument in der Vorbereitung und Bewältigung zukünftiger Pandemien entwickelt und als dieses auch zur Lagebewertung und Risikoeinschätzung der Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemie genutzt.<br> <br> Bei GrippeWeb registrierte Teilnehmer und Teilnehmerinnen, werden wöchentlich gefragt, ob sie eine neu aufgetretene Atemwegserkrankung hatten mit Symptomen wie z.B. Husten, Schnupfen, Halsschmerzen oder Fieber, oder ob dies nicht der Fall war. Darüber hinaus werden u.a. potentielle Erregernachweise abgefragt. Über diese Angaben lassen sich wöchentliche gewichtete Inzidenzen (pro 100.000 Einw.) von akuten Atemwegserkrankungen (ARE), und grippeähnlichen Erkrankungen (Influenza-like Illness = ILI) in der Bevölkerung schätzen. Die wöchentlich aktualisierten Ergebnisse werden jeden Freitag im GrippeWeb-Wochenbericht unter www.rki.de/grippeweb veröffentlicht sowie der Datensatz auf GitHub zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.6084/m9.figshare.29148179
title: Research Data (Associations between Inflammatory Biomarkers, Clinical Parameters of Periodontitis, and COVID-19 History).pdf

description: Research Data (Associations between Inflammatory Biomarkers, Clinical Parameters of Periodontitis, and COVID-19 History)
DOI: 10.6084/m9.figshare.29148179.v1
title: Research Data (Associations between Inflammatory Biomarkers, Clinical Parameters of Periodontitis, and COVID-19 History).pdf

description: Research Data (Associations between Inflammatory Biomarkers, Clinical Parameters of Periodontitis, and COVID-19 History)
DOI: 10.6084/m9.figshare.29148179.v2
title: Research Data (Associations between Inflammatory Biomarkers, Clinical Parameters of Periodontitis, and COVID-19 History).pdf

description: Research Data (Associations between Inflammatory Biomarkers, Clinical Parameters of Periodontitis, and COVID-19 History)
DOI: 10.5281/zenodo.15598641
title: Complementary Multi-Compartment Proteomics reveal Crosstalk Mechanisms in Serum-Follicular-Ovarian Metabolic Networks of Dairy Cows with Inactive Ovary
DOI: 10.5281/zenodo.15598662
title: Code and Data for "Towards Skillful Forecasts for Super El Niño Events: A Diffusion-based Parameterization of Westerly Wind Bursts and Its Online Embedding in CESM"

description: This is the code and data for "Towards Skillful Forecasts for Super El Niño Events: A Diffusion-based Parameterization of Westerly Wind Bursts and Its Online Embedding in CESM" published in npj CAS.
DOI: 10.15468/dl.9jw6sg
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 9 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Lamourouxia barbata (Bertol.) Mac Vean, Cristof., T.F.Daniel & Baldini"
 ]
}

 The dataset includes 9 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021624-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.uvfzj8
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 995541 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "DatasetKey" : [
 "is Watervogels - Wintering waterbirds in Flanders, Belgium"
 ]
}

 The dataset includes 995541 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021619-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.ny8v9r
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 931218 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Acridotheres albocinctus Godwin-Austen & Walden, 1875, Acridotheres burmannicus (Jerdon, 1862), Acridotheres cristatellus (Linnaeus, 1758), Acridotheres grandis Moore, 1858, Acridotheres javanicus Cabanis, 1851, Acridotheres tristis (Linnaeus, 1766), Agropsar philippensis (J.R.Forster, 1781), Agropsar sturninus (Pallas, 1776), Ampeliceps coronatus Blyth, 1842, Aplonis panayensis (Scopoli, 1786), Gracula religiosa Linnaeus, 1758, Gracupica contra (Linnaeus, 1758), Gracupica contra (Linnaeus, 1758), Gracupica nigricollis (Paykull, 1807), Pastor roseus (Linnaeus, 1758), Saroglossa spiloptera (Vigors, 1831), Spodiopsar cineraceus (Temminck, 1835), Spodiopsar sericeus (Gmelin, 1789), Sturnia malabarica (Gmelin, 1789), Sturnia pagodarum (Gmelin, 1789))",
 "Geometry POLYGON((73.5208333 16.6625,135.0791667 16.6625,135.0791667 53.5541667,73.5208333 53.5541667,73.5208333 16.6625))",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Specimen)",
 "Country is one of (China, Hong Kong, Macao, Chinese Taipei)"
 ]
}

 The dataset includes 931218 records from 48 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021614-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.74h38f
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "ScientificName is Raja clavata",
 "Geometry POLYGON((33.44664 46.39149, 32.46648 47.15155, 31.71491 47.51346, 31.32894 47.35279, 30.64606 46.8069, 29.57722 46.68484, 29.51784 46.31697, 29.18711 45.85929, 28.45741 45.16199, 28.39107 44.50339, 27.99305 43.62155, 27.32969 43.11521, 27.39603 42.08986, 27.66137 41.4218, 28.72276 41.17261, 30.05043 40.80487, 31.64431 40.90533, 33.23818 41.53805, 34.56641 41.57119, 35.62709 41.16837, 37.35379 40.66653, 39.52323 40.63294, 41.38275 40.7672, 42.59793 42.33233, 39.7201 44.13845, 38.24374 44.73164, 37.44423 45.08311, 36.14845 45.19979, 35.56949 45.18036, 34.93539 45.18036, 34.27372 45.43243, 33.83261 45.89485, 33.44664 46.39149))"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021626-250525065834625/datasets/export for details.
DOI: 10.15468/dl.9btm5m
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 270 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Lavandula pinnata Lundmark"
 ]
}

 The dataset includes 270 records from 38 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021627-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.15374476
title: Mapping of 30m global rural boundaries from 1972 to 2021 based on multi-source geographic information fusion

description: With the acceleration of the global urbanization process, the contradiction between urban and rural areas has become increasingly prominent. The rural population is constantly decreasing, but the area of rural areas is increasing. In this regard, studying the global rural boundaries is of great significance for rural planning. In recent years, great progress has been made in products such as global impervious surface area (GISA), which makes it is possible to obtain high-precision, large-scale and long-term rural boundary products. However, the existing rural boundary products still cannot meet the requirements of scientific research in terms of the timeliness, accuracy and quality of data. Obtaining global rural boundary products is of great significance. Therefore, based on multi-source geographic information data, this study adopted kernel density estimation (KDE), convolution operations and post-processing operations to obtain global rural boundary products from 1972 to 2021. This data is named the Global Rural Settlement Boundary Vector (GRSV). By comparing GRSV and Global Urban and Rural Settlement (GURS), the correlation can reach 0.913. The minimum average relative error (MRE) of the two is 0.147.
DOI: 10.5281/zenodo.15374477
title: Mapping of 30m global rural boundaries from 1972 to 2021 based on multi-source geographic information fusion

description: With the acceleration of the global urbanization process, the contradiction between urban and rural areas has become increasingly prominent. The rural population is constantly decreasing, but the area of rural areas is increasing. In this regard, studying the global rural boundaries is of great significance for rural planning. In recent years, great progress has been made in products such as global impervious surface area (GISA), which makes it is possible to obtain high-precision, large-scale and long-term rural boundary products. However, the existing rural boundary products still cannot meet the requirements of scientific research in terms of the timeliness, accuracy and quality of data. Obtaining global rural boundary products is of great significance. Therefore, based on multi-source geographic information data, this study adopted kernel density estimation (KDE), convolution operations and post-processing operations to obtain global rural boundary products from 1972 to 2021. This data is named the Global Rural Settlement Boundary Vector (GRSV). By comparing GRSV and Global Urban and Rural Settlement (GURS), the correlation can reach 0.913. The minimum average relative error (MRE) of the two is 0.147.
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/12066834
title: Peer-to-Peer Boliviano (BOB) Exchange Data
DOI: 10.15468/dl.erg5cp
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 82 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is one of (Nepal, Bhutan, Bangladesh, Pakistan, China, India, Myanmar, Afghanistan)",
 "TaxonKey is Burara jaina"
 ]
}

 The dataset includes 82 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021628-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.4659085
title: Islamic Law [IO Bijapur 61]

description: Law: Ḥanafite.

This manuscript is now IO Bijapur 61 in the India Office collections.

[metadata: Otto Loth, A Catalogue of the Arabic Manuscripts in the Library of the India Office, (volume 1), no. 243 here with further notations and hyperlinks].


243.

B 61. Size 81/4 in. by 51/2 in. Fifteen lines in a page.

(Foll. 1-13) The Sirâjîyah.

Well written, with marginal notes. Defects after foll. 1 and 5.

The remainder is in Persian. See Persian MSS.
DOI: 10.5281/zenodo.4659084
title: Islamic Law [IO Bijapur 61]

description: Law: Ḥanafite.

This manuscript is now IO Bijapur 61 in the India Office collections.

[metadata: Otto Loth, A Catalogue of the Arabic Manuscripts in the Library of the India Office, (volume 1), no. 243 here with further notations and hyperlinks].


243.

B 61. Size 81/4 in. by 51/2 in. Fifteen lines in a page.

(Foll. 1-13) The Sirâjîyah.

Well written, with marginal notes. Defects after foll. 1 and 5.

The remainder is in Persian. See Persian MSS.
DOI: 10.15468/dl.ykjh8q
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 34 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Lemeltonia acosta-solisii (Gilmartin) Barfuss & W.Till"
 ]
}

 The dataset includes 34 records from 14 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021629-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.w5kwxq
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 215 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Leptohyptis leptostachys (Epling) Harley & J.F.B.Pastore"
 ]
}

 The dataset includes 215 records from 34 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021630-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.14653250
title: Experimental data related to the publication: "Stress-induced phase transformations in Ti-15Mo alloy at elevated temperature"

description: Data related to the research article "Stress-induced phase transformations in Ti-15Mo alloy at elevated temperature" (https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.08857, https://doi.org/10.1016/j.matlet.2025.138232). The article figures were produced solely from these data sets employing data processing methods described therein. High-resolution SEM images (related to Fig. 1) are available directly in the PDF and web version of the manuscript (published journal version).

Files with XRD patterns XRD_pattern_XXX.txt (where XXX=sample designation, in line with Fig. 2 in the manuscript) each contain three columns: 2θ [°], Intensity [log. a.u.], and Normalised Intensity [log. a.u.].

Files with microhardness data HV_XXX.csv (where XXX=sample designation, in line with Fig. 3 in the manuscript) each contain four columns: Indentation number, Microhardness (HV 0.5), Real Indentation Position X [mm], and Real Indentation Position Y [mm].

Experimental conditions are described in detail in the manuscript.
DOI: 10.5281/zenodo.14653251
title: Experimental data related to the publication: "Stress-induced phase transformations in Ti-15Mo alloy at elevated temperature"

description: Data related to the research article "Stress-induced phase transformations in Ti-15Mo alloy at elevated temperature" (https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.08857, https://doi.org/10.1016/j.matlet.2025.138232). The article figures were produced solely from these data sets employing data processing methods described therein. High-resolution SEM images (related to Fig. 1) are available directly in the PDF and web version of the manuscript (published journal version).

Files with XRD patterns XRD_pattern_XXX.txt (where XXX=sample designation, in line with Fig. 2 in the manuscript) each contain three columns: 2θ [°], Intensity [log. a.u.], and Normalised Intensity [log. a.u.].

Files with microhardness data HV_XXX.csv (where XXX=sample designation, in line with Fig. 3 in the manuscript) each contain four columns: Indentation number, Microhardness (HV 0.5), Real Indentation Position X [mm], and Real Indentation Position Y [mm].

Experimental conditions are described in detail in the manuscript.
DOI: 10.15468/dl.qpxza2
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 58896 records in GBIF matching the query:
SELECT
 kingdom,
 kingdomkey,
 phylum,
 phylumkey,
 class,
 classkey,
 "order",
 orderkey,
 family,
 familykey,
 genus,
 genuskey,
 species,
 specieskey,
 "year",
 IF(ISNULL(kingdomkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY kingdomkey, "year")) kingdomcount,
 IF(ISNULL(phylumkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY phylumkey, "year")) phylumcount,
 IF(ISNULL(classkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY classkey, "year")) classcount,
 IF(ISNULL(orderkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY orderkey, "year")) ordercount,
 IF(ISNULL(familykey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY familykey, "year")) familycount,
 IF(ISNULL(genuskey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY genuskey, "year")) genuscount,
 COUNT(*) occurrences,
 MIN(GBIF_TEMPORALUNCERTAINTY(eventdate, eventtime)) mintemporaluncertainty,
 MIN(COALESCE(coordinateuncertaintyinmeters, 1000)) mincoordinateuncertaintyinmeters
FROM
 occurrence
WHERE
 occurrence.countrycode = 'HR'
 AND occurrence.occurrencestatus = 'PRESENT'
 AND (occurrence."year" &gt;= 2000 AND occurrence."year" &lt;= 2025)
 AND occurrence.hasgeospatialissues = FALSE
 AND NOT GBIF_STRINGARRAYCONTAINS(occurrence.issue, 'TAXON_MATCH_FUZZY', TRUE)
 AND (occurrence.distancefromcentroidinmeters &gt;= 2000.0 OR occurrence.distancefromcentroidinmeters IS NULL)
 AND NOT occurrence.basisofrecord IN ('FOSSIL_SPECIMEN', 'LIVING_SPECIMEN')
 AND (occurrence.specieskey IS NOT NULL AND occurrence."year" IS NOT NULL)
GROUP BY
 occurrence.kingdom,
 occurrence.kingdomkey,
 occurrence.phylum,
 occurrence.phylumkey,
 occurrence.class,
 occurrence.classkey,
 occurrence."order",
 occurrence.orderkey,
 occurrence.family,
 occurrence.familykey,
 occurrence.genus,
 occurrence.genuskey,
 occurrence.species,
 occurrence.specieskey,
 occurrence."year"

 The dataset's 58896 records were derived from 351 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021625-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.