cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.12510998
title: Additional file 1 of Estimating the daily trend in the size of the COVID-19 infected population in Wuhan

description: Additional file 1. The first file’s name is Data_source.xlsx. It is a table that lists the official COVID-19 websites of provincial and municipal health commissions for every city in China. It includes province, city and source websites in both Chinese and English. Information of COVID-19 patients are collected from these websites.
DOI: 10.6084/m9.figshare.12510998.v1
title: Additional file 1 of Estimating the daily trend in the size of the COVID-19 infected population in Wuhan

description: Additional file 1. The first file’s name is Data_source.xlsx. It is a table that lists the official COVID-19 websites of provincial and municipal health commissions for every city in China. It includes province, city and source websites in both Chinese and English. Information of COVID-19 patients are collected from these websites.
DOI: 10.14457/kku.the.1995.197
title: ปัญหาการปฏิบัติงานของเจ้าหน้าที่บริหารงานบุคคลในสังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัด ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ
DOI: 10.14457/kku.the.1995.198
title: การนำหลักสูตรประถมศึกษา พุทธศักราช 2521 (ฉบับปรับปรุง พ.ศ.2533) ไปใช้ในโรงเรียนประถมศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดชัยภูมิ
DOI: 10.14457/kku.the.1994.249
title: การศึกษาสภาพและปัญหาในการนำหลักสูตรไปใช้ในระดับมัธยมศึกษาตอนต้น ของโรงเรียนในโครงการขยายโอกาสทางการศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดสมุทรสาคร
DOI: 10.14457/kku.the.1995.199
title: การศึกษาสภาพการปฏิบัติงานของหัวหน้าการประถมศึกษาอำเภอ ในเขตการศึกษา 9
DOI: 10.14457/kku.the.1995.200
title: การเปรียบเทียบความต้องการการนิเทศการศึกษาของครู ระหว่างโรงเรียนที่นักเรียนมีผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนสูงกับต่ำในโรงเรียนประถมศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดชัยภูมิ
DOI: 10.14457/kku.the.1995.201
title: การบริหารงานพัสดุของผู้บริหารโรงเรียนมัธยมศึกษา สังกัดกรมสามัญศึกษา จังหวัดมหาสารคาม
DOI: 10.14457/kku.the.1995.202
title: การศึกษากระบวนการสอบคัดเลือกเข้าเรียนในกองกำกับการ โรงเรียนตำรวจภูธร 4
DOI: 10.14457/kku.the.1995.203
title: การคัดเลือกเชื้อ Trichoderma spp. ไอโซเลตที่ต้านทานต่อสารเคมี เพื่อควบคุมโรคโคนเน่าของมะเขือเทศ ซึ่งเกิดจากเชื้อรา Sclerotium rolfsii Sacc. โดยวิธีประสมประสาน
DOI: 10.14457/kku.the.1995.204
title: อิทธิพลของการศึกษา แรงสนับสนุนทางสังคมและความเชื่อถือและยอมรับในบุคลากรทีมสุขภาพ ต่อการรับรู้ถึงความไม่แน่นอนในความเจ็บป่วยของผู้ป่วยโรคเบาหวานชนิดไม่พึ่งอินสุลิน
DOI: 10.14457/kku.the.1995.205
title: การศึกษาเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน และความคงทนในการเรียนรู้เรื่องพืชและสัตว์ ของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 กลุ่มสร้างเสริมประสบการณ์ชีวิต ระหว่างการสอนตามแนวคิดของ บรูเนอร์ และออซูเบล กับการสอนปกติ
DOI: 10.14457/kku.the.1994.250
title: การศึกษารูปแบบความสนใจในการจัดรายการวิทยุกระจายเสียงของผู้ดำเนินรายการในเขตจังหวัดขอนแก่น
DOI: 10.14457/kku.the.1995.206
title: การศึกษาพัฒนาการ ชีวเคมีและการแสดงออกของจีนของอับเรณูและละอองเรณูของข้าว (Oryza Saliva L.)
DOI: 10.14457/kku.the.1995.207
title: การศึกษาการบริหารกิจการนักศึกษาของวิทยาลัยครูในสหวิทยาลัยอีสานเหนือ
DOI: 10.14457/kku.the.1995.208
title: พฤติกรรมการตัดสินใจสั่งการของผู้บริหารโรงเรียนประถมศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดสกลนคร
DOI: 10.14457/kku.the.1995.209
title: การสังเคราะห์งานวิจัยเกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์ในประเทศไทย
DOI: 10.14457/kku.the.1995.210
title: ทัศนคติของกรรมการสภาตำบล ต่อการกระจายอำนาจการปกครองท้องถิ่น (สภาตำบล) : กรณีศึกษาจังหวัดขอนแก่น
DOI: 10.14457/kku.the.1995.211
title: ความสามารถในการถ่ายทอดลักษณะต้านทานต่อโรคใบจุดสีดำ และลักษณะทางเกษตรของถั่วลิสง
DOI: 10.14457/kku.the.1995.212
title: ปัจจัยที่ใช้ในการตัดสินใจในการเลือกผู้แทนข้าราชการครู ในคณะกรรมการการประถมศึกษาอำเภอ (กปอ.) ของข้าราชการครูประถมศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดนครพนม
DOI: 10.14457/kku.the.1995.213
title: วัฒนธรรมชุมชนกับการอนุรักษ์ทรัพยากรป่าไม้ กรณีศึกษากลุ่มชาติพันธุ์กะเลิง
DOI: 10.14457/kku.the.1995.214
title: การจัดการพื้นที่นาดอนเพื่อเพิ่มศักยภาพการใช้ประโยชน์ที่ดิน
DOI: 10.14457/kku.the.1995.215
title: การประเมินผลโครงการพัฒนาคุณธรรมข้าราชการ "ชีวิตดีมีคุณค่า" ของสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดขอนแก่น
DOI: 10.14457/kku.the.1995.216
title: คุณธรรมและจริยธรรมของผู้บริหารสถานศึกษา ตามความคิดเห็นของบุคลากรในสังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดเลย
DOI: 10.14457/kku.the.1995.217
title: การเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาฟิสิกส์ ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4 ระหว่างการเรียนเป็นรายบุคคลกับการเรียนเป็นกลุ่มย่อย โดยใช้บทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอน
DOI: 10.14457/kku.the.1995.218
title: สภาพการปฏิบัติงานด้านการนิเทศในโรงเรียน ระดับก่อนประถมศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดเลย
DOI: 10.14457/kku.the.1995.219
title: การศึกษาสภาพปัจจุบัน ปัญหา และข้อเสนอแนะการรณรงค์เพื่อเรียนต่อชั้นมัธยมศึกษา ในโรงเรียนขยายโอกาสทางการศึกษา ระดับมัธยมศึกษาตอนต้น จังหวัดขอนแก่น
DOI: 10.14457/kku.the.1995.220
title: การศึกษาเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน และทักษะกระบวนการทางวิทยาศาสตร์เรื่อง พลังงานและสารเคมีในกลุ่มสร้างเสริมประสบการณ์ชีวิต ชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 ระหว่างการสอนตามแนวคิดของ Suchman และ Ausubel กับการสอนตามปกติ
DOI: 10.14457/kku.the.1995.221
title: การศึกษาสมรรถภาพของผู้บริหารโรงเรียนในการนิเทศภายใน สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดหนองคาย
DOI: 10.14457/kku.the.1995.222
title: การดำเนินงานของโครงการโรงเรียนเพื่อพัฒนาคุณภาพชีวิตและสังคม (รพชส.) เขตการศึกษา 9
DOI: 10.14457/kku.the.1995.223
title: ความคิดเห็นและความต้องการของผู้บริหารและครูในโรงเรียนประถมศึกษาสังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดอุดรธานี เกี่ยวกับการนำไมโครคอมพิวเตอร์เข้ามาใช้ในโรงเรียน
DOI: 10.14457/kku.the.1995.224
title: การสร้างเกณฑ์ปกติของความคิดสร้างสรรค์ทางวิทยาศาสตร์ สำหรับนักเรียนอายุ 12-14 ปี ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ
DOI: 10.14457/kku.the.1995.225
title: ระบาดวิทยาของ Didymella bryoniae (Auersw) Rehm. บนพืชตระกูลแตง และการตรวจสอบความต้านทานของเชื้อสาเหตุต่อสารเคมีเบนซิมิดาโซลและไดคาร์บอกซิไมด์
DOI: 10.14457/kku.the.1995.226
title: เซมิกรุปของการแปลงเชิงเส้นที่แยกแฟกเตอร์ได้ทางขวา
DOI: 10.14457/kku.the.1995.227
title: การศึกษาพฤติกรรมของครูผู้สอนตามเกณฑ์มาตรฐานวิชาชีพครู พ.ศ.2536 ในโรงเรียนมัธยมศึกษา สังกัดกรมสามัญศึกษา จังหวัดเลย
DOI: 10.14457/kku.the.1994.251
title: การศึกษาพฤติกรรมการปฏิบัติงานของคณะกรรมการศึกษาประจำโรงเรียนประถมศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดอุดรธานี
DOI: 10.14457/kku.the.1994.252
title: การศึกษาการบริหารงานวิชาการของโรงเรียนมัธยมศึกษาขนาดใหญ่ สังกัดกรมสามัญศึกษา จังหวัดขอนแก่น
DOI: 10.14457/kku.the.1994.253
title: การศึกษาปัญหา และแนวทางการพัฒนาการบริหารงานธุรการ การเงินและพัสดุในโรงเรียนประถมศึกษา สังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดอุดรธานี
DOI: 10.14457/kku.the.1995.228
title: บทบาทของภูมิคุ้มกันต่อการเกิดพยาธิสภาพของโรคพยาธิใบไม้ตับในสัตว์ทดลอง
DOI: 10.14457/kku.the.1994.254
title: การสร้างบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนวิชาภาษาอังกฤษ 1 เรื่องคำสรรพนามชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1
DOI: 10.14457/kku.the.1994.255
title: การศึกษาสภาพ พฤติกรรมและปัญหาการปฏิบัติงานของหัวหน้าการประถมศึกษา จังหวัดหนองคาย
DOI: 10.14457/kku.the.1994.256
title: การศึกษาสภาพการปฏิบัติงาน ปัญหาและผลสำเร็จจากการดำเนินงานตามโครงการ การศึกษาเพื่อพัฒนาหมู่บ้านในเขตชนบท ของโรงเรียนในสังกัดสำนักงานการประถมศึกษาจังหวัดขอนแก่น
DOI: 10.14457/kku.the.1995.229
title: การสร้างแบบทดสอบวัดความรู้พื้นฐานก่อนเรียนวิชาคณิตศาสตร์ ในระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5
DOI: 10.14457/kku.the.1995.230
title: ความสามารถในการติดเชื้อ การกระจายและความสัมพันธ์ระหว่างโฮสต์และปรสิตของ Haplerchis taichui ในสัตว์ทดลอง
DOI: 10.21421/d2/pbhq5h
title: Test & dataset

description: Bill & Melinda gates foundation
DOI: 10.21227/fgwf-b739
title: Geometry parameters of iris matching networks

description: Geometry parameters of a four-iris matching network designed for various frequency ranges.
DOI: 10.21227/6rvy-7j36
title: Geometry parameters of iris matching networks

description: Geometry parameters of a four-iris matching network designed for various frequency ranges.
DOI: 10.6084/m9.figshare.12512360.v1
title: A novel multi-stage ensemble model with enhanced outlier adaptation for credit scoring

description: Nine datasets from the UC Irvine (UCI) machine learning repository, i.e., the Australian, Japanese, German (Asuncion & Newman, 2007), Taiwan (Yeh & Lien, 2009) and Polish credit datasets (Zięba et al., 2016) were adopted for the current study. The Polish credit datasets contain five datasets distinguished five classification cases that depend on the forecasting period (e.g., the Polish 1, the Polish 2, the Polish 3, the Polish 4 and the Polish 5). AER credit dataset (Greene, 2003), which is a credit card dataset for econometric analysis. Creator dataset, which is published in 2019 by a Chinese digital government services provider named Creator Information Technology Co., Ltd[1]. The Creator dataset contains the property rights, financial statements, and basic company information of 35960 Chinese companies. <br> [1] http://www.chinacreator.com/cn/
DOI: 10.3886/e112836
title: Replication data for: The Effect of Patient Cost Sharing on Utilization, Health, and Risk Protection

description: This paper exploits a sharp reduction in patient cost sharing at age 70 in Japan, using a regression discontinuity design to examine its effect on utilization, health, and financial risk arising from out-of-pocket expenditures. Due to the national policy, cost sharing is 60–80 percent lower at age 70 than at age 69. I find that both outpatient and inpatient care are price sensitive among the elderly. While I find little impact on mortality and other health outcomes, the results show that reduced cost sharing is associated with lower out-of-pocket expenditures, especially at the right tail of the distribution.
DOI: 10.5519/qd.thnzbee0
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (676 records)
DOI: 10.14457/tu.the.2009.932
title: การวางแผนกลยุทธ์เพื่อประชาสัมพันธ์องค์การ :
DOI: 10.14457/tu.the.2009.933
title: บทบาทของผู้ตรวจสอบภายในกับประสิทธิภาพในการให้บริการของมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
DOI: 10.14457/tu.the.2009.934
title: การดำเนินการกิจการร่วมค้า (joint ventures) ของนักลงทุนไทยใน ส.ป.ป. ลาว :
DOI: 10.14457/tu.the.2009.935
title: หลักเหตุผลของการคุ้มครองสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา
DOI: 10.14457/tu.the.2008.753
title: ความสามารถในการเผชิญและฟันฝ่าอุปสรรคกับการยอมรับการจัดทำคำรับรองและการประเมินผลการปฏิบัติราชการ :
DOI: 10.14457/tu.the.2009.937
title: ทักษะการบริหารการพยาบาลของพยาบาลระดับปฏิบัติการ
DOI: 10.14457/tu.the.2009.938
title: การพัฒนากองทุนหมู่บ้านเป็นสถาบันการเงินชุมชน :
DOI: 10.14457/tu.the.2009.939
title: ความเชื่อและพิธีกรรมฟ้อนผีกับกระบวนการสร้างความเป็นชุมชน :
DOI: 10.14457/tu.the.2009.940
title: แรงจูงใจของผู้นำเยาวชนที่มีจิตอาสาในการทำกิจกรรมเพื่อสังคม :
DOI: 10.14457/tu.the.2009.936
title: ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยส่วนบุคคล เชาวน์อารมณ์ ความสามารถในการเผชิญและฟันฝ่าอุปสรรคและความตั้งใจลาออกจากงานของพนักงาน :
DOI: 10.21227/3jd7-ez57
title: Coronavirus (COVID-19) Geo-tagged Tweets Dataset

description: This dataset contains the IDs of geo-tagged tweets. The tweets are captured by an on-going project deployed at https://live.rlamsal.com.np. The model monitors the real-time Twitter feed for these keywords - “corona”, "coronavirus", "covid", "pandemic", "lockdown", "quarantine", "hand sanitizer", "ppe", "n95", different possible variants of "sarscov2", "nCov", "covid-19", "ncov2019", "2019ncov", "flatten(ing) the curve", "social distancing", "work(ing) from home" and the respective hashtag of all these keywords. Complying with Twitter's content redistribution policy, only the tweet IDs are shared. You can re-construct the dataset by hydrating these IDs. The tweet IDs in this dataset belong to the tweets tweeted providing an exact location. Please note that this dataset should be solely used for non-commercial research purposes (ignore every other LICENSE category given on this page).-------------------------------------------------------------------------Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset(190+ Million English Language Tweets; ongoing collection)-------------------------------------------------------------------------Note: I started sharing the IDs of the tweets that had exact 'point' location information, only since April 28, 2020, with some genuine requests coming in from academic researchers who did not want to hydrate the whole lists of IDs shared in the Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset.Update: I have received a lot of requests, especially from Social Science researchers, to also make the geo-tagged tweets created between March 20, 2020, and April 28, 2020, available in this dataset. Hydrating the millions of tweet IDs may come as a tedious task for people with less technical expertise. Therefore, I have started hydrating the IDs provided in the Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset, and I will be sharing the geo-tagged tweets posted in between these dates as the hydration task goes on. I'll be adding new CSV files, and the naming convention for these newly added files will be day-wise (instead of period-wise). Bookmark this page for further updates.The data is available in two formats: CSV and JSON. I'll be sharing new files every day, and the files will be named period-wise. For example, april28-june5.zip will contain tweet ID and sentiment score of the tweets (in CSV and JSON formats) that were created between April 28, 2020, and June 05, 2020.Why are only tweet IDs being shared? Twitter's content redistribution policy restricts the sharing of tweet information other than tweet IDs and/or user IDs. Twitter wants researchers always to pull fresh data. It is because a user might delete a tweet or make their profile protected. If the same tweet has already been pulled and shared on a public domain, it might make the user/community vulnerable to many inferences coming out of the shared data which currently does not exist or is private.
DOI: 10.7910/dvn/dhhda5/8tia13
title: PANEL_Insurance_JEM.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/dhhda5/pcdxjc
title: PANEL_past_Climate_JEM.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/dhhda5/ul36mw
title: PANEL_future_Climate_JEM.csv

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/dhhda5/htfgvn
title: PANEL_past_Climate_JEM_Data_Dictionary.xls

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/dhhda5/h99eap
title: PANEL_Insurance_JEM_Data_Dictionary.xls

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/dhhda5/tlzrna
title: PANEL_future_Climate_JEM_Data_Dictionary.xls

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/dhhda5
title: Replication Data for: Projecting the effect of climate change on residential property damages caused by extreme weather events

description: New Zealand’s public insurer, the Earthquake Commission (EQC), provides residential insurance for some weather-related damage. Climate change and the expected increase in intensity and frequency of extreme weather-related events are likely to translate into higher damages and thus an additional financial liability for the EQC. We project future insured damages from extreme precipitation events associated with future projected climatic change. We first estimate the empirical relationship between extreme precipitation events and the EQC’s weather-related insurance claims based on a complete dataset of all claims from 2000 to 2017. We then use this estimated relationship, together with climate projections based on future greenhouse gases concentration scenarios from six different dynamically down-scaled Regional Climate Models, to predict the impact of future extreme precipitation events on EQC liabilities for different time horizons up to the year 2100. Our results show predicted adverse impacts that vary -increase or decrease over time and space. The percent change between projected and past damages—the climate change signal—ranges between an increase of 7% and 8% higher in the period 2020 to 2040, and between 9% and 25% higher in the period 2080 to 2100. We also provide detail caveats as to why these quantities might be mis-estimated. The projected increase in the public insurer’s liabilities could also be used to inform private insurers, regulators, and policymakers who are assessing the future performance of both the public and private insurers that cover weather related risks in the face of climatic change.
DOI: 10.5281/zenodo.3734251
title: REASSURE (H2020 731591) HW DES Dataset

description: The traces are from Challenge 1 of the Ches 2018 CTF Algorithm: HW- DES implementation, unprotected Physical target: basic ZC 5.4 with no (noticeable) countermeasures Ext. clock=4MHz, internal clk for crypto engine: 60MHz (actual frequency is closer to 61MHz)
DOI: 10.5281/zenodo.3734250
title: REASSURE (H2020 731591) HW DES Dataset

description: The traces are from Challenge 1 of the Ches 2018 CTF Algorithm: HW- DES implementation, unprotected Physical target: basic ZC 5.4 with no (noticeable) countermeasures Ext. clock=4MHz, internal clk for crypto engine: 60MHz (actual frequency is closer to 61MHz)
DOI: 10.5281/zenodo.3733418
title: REASSURE (H2020 731591) Masked AES Dataset

description: SW-AES -128 encryption, random masking, based on Challenge 2 from Ches 2018 CTF<br> Implementation details: boolean masking added to the round key.<br> Origin: Device D, Chip has a Cortex-M4F CPU, working at 168MHz
DOI: 10.5281/zenodo.2541684
title: REASSURE (H2020 731591) Dataset FPGA AES128

description: This dataset contains 1M of power traces collected on a FPGA hardware implementation of the AES128 block cipher.
description: Changelog - V1.0: first publication of the dataset. - V1.1: metadata added, files renamed, fix of some typos in the readme file. Data contained in each file merged into a structure, to achieve better compression.
DOI: 10.5281/zenodo.3733417
title: REASSURE (H2020 731591) Masked AES Dataset

description: SW-AES -128 encryption, random masking, based on Challenge 2 from Ches 2018 CTF<br> Implementation details: boolean masking added to the round key.<br> Origin: Device D, Chip has a Cortex-M4F CPU, working at 168MHz
DOI: 10.5281/zenodo.1451509
title: REASSURE (H2020 731591) Dataset FPGA AES128

description: This dataset contains 1M of power traces collected on a FPGA hardware implementation of the AES128 block cipher.
description: Changelog - V1.0: first publication of the dataset. - V1.1: metadata added, files renamed, fix of some typos in the readme file. Data contained in each file merged into a structure, to achieve better compression.
DOI: 10.21227/jmz9-eb43
title: Coronavirus (COVID-19) Geo-tagged Tweets Dataset

description: This dataset contains the IDs of geo-tagged tweets. The tweets are captured by an on-going project deployed at https://live.rlamsal.com.np. The model monitors the real-time Twitter feed for these keywords - “corona”, "coronavirus", "covid", "pandemic", "lockdown", "quarantine", "hand sanitizer", "ppe", "n95", different possible variants of "sarscov2", "nCov", "covid-19", "ncov2019", "2019ncov", "flatten(ing) the curve", "social distancing", "work(ing) from home" and the respective hashtag of all these keywords. Complying with Twitter's content redistribution policy, only the tweet IDs are shared. You can re-construct the dataset by hydrating these IDs. The tweet IDs in this dataset belong to the tweets tweeted providing an exact location. Please note that this dataset should be solely used for non-commercial research purposes (ignore every other LICENSE category given on this page).-------------------------------------------------------------------------Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset(190+ Million English Language Tweets; ongoing collection)-------------------------------------------------------------------------Note: I started sharing the IDs of the tweets that had exact 'point' location information, only since April 28, 2020, with some genuine requests coming in from academic researchers who did not want to hydrate the whole lists of IDs shared in the Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset.Update: I have received a lot of requests, especially from Social Science researchers, to also make the geo-tagged tweets created between March 20, 2020, and April 28, 2020, available in this dataset. Hydrating the millions of tweet IDs may come as a tedious task for people with less technical expertise. Therefore, I have started hydrating the IDs provided in the Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset, and I will be sharing the geo-tagged tweets posted in between these dates as the hydration task goes on. I'll be adding new CSV files, and the naming convention for these newly added files will be day-wise (instead of period-wise). Bookmark this page for further updates.The data is available in two formats: CSV and JSON. I'll be sharing new files every day, and the files will be named period-wise. For example, april28-june5.zip will contain tweet ID and sentiment score of the tweets (in CSV and JSON formats) that were created between April 28, 2020, and June 05, 2020.Why are only tweet IDs being shared? Twitter's content redistribution policy restricts the sharing of tweet information other than tweet IDs and/or user IDs. Twitter wants researchers always to pull fresh data. It is because a user might delete a tweet or make their profile protected. If the same tweet has already been pulled and shared on a public domain, it might make the user/community vulnerable to many inferences coming out of the shared data which currently does not exist or is private.
DOI: 10.21227/zqrm-bc35
title: Coronavirus (COVID-19) Geo-tagged Tweets Dataset

description: This dataset contains the IDs of geo-tagged tweets. The tweets are captured by an on-going project deployed at https://live.rlamsal.com.np. The model monitors the real-time Twitter feed for these keywords - “corona”, "coronavirus", "covid", "pandemic", "lockdown", "quarantine", "hand sanitizer", "ppe", "n95", different possible variants of "sarscov2", "nCov", "covid-19", "ncov2019", "2019ncov", "flatten(ing) the curve", "social distancing", "work(ing) from home" and the respective hashtag of all these keywords. Complying with Twitter's content redistribution policy, only the tweet IDs are shared. You can re-construct the dataset by hydrating these IDs. The tweet IDs in this dataset belong to the tweets tweeted providing an exact location. Please note that this dataset should be solely used for non-commercial research purposes (ignore every other LICENSE category given on this page).-------------------------------------------------------------------------Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset(190+ Million English Language Tweets; ongoing collection)-------------------------------------------------------------------------Note: I started sharing the IDs of the tweets that had exact 'point' location information, only since April 28, 2020, with some genuine requests coming in from academic researchers who did not want to hydrate the whole lists of IDs shared in the Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset.Update: I have received a lot of requests, especially from Social Science researchers, to also make the geo-tagged tweets created between March 20, 2020, and April 28, 2020, available in this dataset. Hydrating the millions of tweet IDs may come as a tedious task for people with less technical expertise. Therefore, I have started hydrating the IDs provided in the Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset, and I will be sharing the geo-tagged tweets posted in between these dates as the hydration task goes on. I'll be adding new CSV files, and the naming convention for these newly added files will be day-wise (instead of period-wise). Bookmark this page for further updates.The data is available in two formats: CSV and JSON. I'll be sharing new files every day, and the files will be named period-wise. For example, april28-june5.zip will contain tweet ID and sentiment score of the tweets (in CSV and JSON formats) that were created between April 28, 2020, and June 05, 2020.Why are only tweet IDs being shared? Twitter's content redistribution policy restricts the sharing of tweet information other than tweet IDs and/or user IDs. Twitter wants researchers always to pull fresh data. It is because a user might delete a tweet or make their profile protected. If the same tweet has already been pulled and shared on a public domain, it might make the user/community vulnerable to many inferences coming out of the shared data which currently does not exist or is private.