cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/cu.the.2010.2234
title: ล่ามการทูตในประเทศไทย

description: สารนิพนธ์หัวข้อ ล่ามการทูตในประเทศไทย ฉบับนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาล่ามการทูตในแง่ลักษณะการทำงาน คุณสมบัติ บทบาทหน้าที่ ปัญหาในการทำงานและการให้ความสำคัญกับล่ามการทูต โดยใช้วิธีการเก็บข้อมูลจากการสัมภาษณ์ผู้เป็นล่ามการทูต 12 คน และผู้ให้การฝึกอบรม 2 คน ล่ามการทูต คือ บุคคลที่ทำหน้าที่เป็นล่ามให้กับตัวแทนประเทศระดับสูง จากการศึกษา พบว่าล่ามการทูตในประเทศไทยมี 2 ลักษณะ คือ กลุ่มที่ทำงานล่ามให้กับองค์กรที่สังกัดและ กลุ่มที่ทำงานล่ามให้กับนอกองค์กรที่สังกัด การทำงานล่ามการทูตมีลักษณะหลากหลายตามวัตถุประสงค์และลักษณะบุคคลที่เข้าร่วม เช่น การประชุม การเจรจาหารือระดับทวิภาคีและพหุภาคี การเข้าเยี่ยมคารวะ การเลี้ยงรับรอง ฯลฯ คุณสมบัติของล่ามการทูตที่สำคัญ ได้แก่ สมาธิ ปฏิภาณไหวพริบ การรักษาความลับ ความรู้รอบตัว และความมั่นใจในตนเอง การทำงานของล่ามการทูตต้องคำนึงถึงความอ่อนไหวทางการเมือง เศรษฐกิจ สังคมและวัฒนธรรมเป็นสำคัญ นอกจากนี้ การศึกษายังพบว่ากลุ่มที่ทำงานล่ามให้กับองค์กรที่สังกัดมี 2 บทบาท คือ ล่ามและ เจ้าหน้าที่ขององค์กร ในขณะที่อีกกลุ่มที่ทำงานให้กับนอกองค์กรที่สังกัดมีบทบาทของล่าม เพียงอย่างเดียว และลักษณะขององค์กรมีส่วนกำหนดลักษณะและบทบาทการทำงานของล่ามการทูตด้วย
DOI: 10.14457/cu.the.2000.501
title: ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยส่วนบุคคล เจตคติต่อวิชาชีพการพยาบาล ความเข้มแข็งในการมองโลก สภาพแวดล้อมของสถาบัน และการปรับตัวของนักศึกษาพยาบาล วิทยาลัยพยาบาลสังกัดกระทรวงกลาโหม และสำนักงานตำรวจแห่งชาติ

description: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาการปรับตัวของนักศึกษาพยาบาลและศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยส่วนบุคคล เจตคติต่อวิชาชีพการพยาบาล ความเข้มแข็งในการมองโลก สภาพแวดล้อมของสถาบันกับการปรับตัวของนักศึกษาพยาบาล และหาตัวแปรที่ร่วมพยากรณ์การปรับตัวของนักศึกษาพยาบาล กลุ่มตัวอย่างเป็นนักศึกษาพยาบาล จำนวน 290 คน ซึ่งได้จากการสุ่มแบบง่าย เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย เป็นแบบสอบถามข้อมูลส่วนบุคคล แบบสอบวัดเจตคติต่อวิชาชีพการพยาบาล แบบประเมินความเข้มแข็งในการมองโลก แบบสอบถามสภาพแวดล้อมของสถาบัน และแบบประเมินการปรับตัวของนักศึกษาพยาบาล ได้ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือจากผู้ทรงคุณวุฒิในการหาความตรงและความเที่ยง วิเคราะห์ข้อมูลโดยการหาค่าเฉลี่ย ร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความเบ้ ความโด่ง การวิเคราะห์หาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันและวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบเพิ่มตัวแปรเป็นขั้นตอน ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. คะแนนการปรับตัวของนักศึกษาพยาบาลทั้งโดยรวมและด้านร่างกาย ด้านอัตมโนทัศน์ ด้านบทบาทหน้าที่ ด้านความสัมพันธ์พึ่งพาระหว่างบุคคล อยู่ในระดับปานกลาง 2. ปัจจัยส่วนบุคคล ด้านจำนวนปีที่ศึกษา ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน รายรับของนักศึกษาพยาบาล และเจตคติต่อวิชาชีพการพยาบาล ความเข้มแข็งในการมองโลก สภาพแวดล้อมของสถาบันมีความสัมพันธ์ทางบวกกับการปรับตัวของนักศึกษาพยาบาล อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 3. ตัวแปรที่สามารถร่วมพยากรณ์การปรับตัวของนักศึกษาพยาบาลอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ .05 ตามลำดับคือ ความเข้มแข็งในการมองโลก เจตคติต่อวิชาชีพการพยาบาล สภาพแวดล้อมของสถาบัน ซึ่งร่วมพยากรณ์การปรับตัวของนักศึกษาพยาบาลได้ร้อยละ 66.50 (R2 = .665) ให้สมการทำนายดังนี้ ZAdj = .509*SOC + .303*ATT + .204*ENV (สมการคะแนนมาตรฐาน)
DOI: 10.14457/cu.the.2000.502
title: ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยส่วนบุคคล แรงจูงใจในการศึกษาวิชาการพยาบาล ความพึงพอใจต่อสภาพแวดล้อมสถาบัน และการรับรู้ภาวะสุขภาพ กับความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองของนักศึกษาพยาบาล สถาบันการศึกษาพยาบาลของรัฐ กรุงเทพมหานคร

description: ศึกษาความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองของนักศึกษาพยาบาล สถาบันการศึกษาพยาบาลของรัฐ กรุงเทพมหานคร และศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยส่วนบุคคล แรงจูงใจในการศึกษาวิชาการพยาบาล ความพึงพอใจต่อสภาพแวดล้อมสถาบัน และการรับรู้ภาวะสุขภาพ กับความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองของนักศึกษาพยาบาล ตลอดจนศึกษาตัวแปรที่สามารถร่วมกันพยากรณ์ ความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองของนักศึกษาพยาบาล กลุ่มตัวอย่าง คือ นักศึกษาพยาบาบาล ชั้นปี่ที่ 2,3 และ 4 ซึ่งได้จากการสุ่มแบบแบ่งชั้นภูมิ จำนวน 412 คน เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล ประกอบด้วย แบบสอบถามแรงจูงใจในการศึกษาวิชาการพยาบาล แบบสอบถามความพึงพอใจต่อสภาพแวดล้อมสถาบัน แบบสอบถามการรับรู้ภาวะสุขภาพ และแบบสอบถามความรู้สึกมีคุณค่าในตนเอง ซึ่งได้ผ่านการตรวจสอบความตรงและความเที่ยวแล้ว สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ค่าเฉลี่ยของคะแนนความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองของนักศึกษาพยาบาล สถาบันการศึกษาพยาบาลของรัฐ กรุงเทพมหานคร เท่ากับ 268.64 คิดเป็นร้อยละ 67.16 ของคะแนนเต็ม (คะแนนเต็ม = 400) โดยนักศึกษาพยาบาลส่วนใหญ่มีคะแนนความรู้สึกมีคุณค่าในตนเอง อยู่ในระดับปานกลาง 2. การรับรู้ภาวะสุขภาพ ความพึงพอใจต่อสภาพแวดล้อมสถาบัน แรงจูงใจในการศึกษาวิชาการพยาบาล และผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน มีความสัมพันธ์ทางบวกกับความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองของนักศึกษาพยาบาล อย่างมีนับสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 3. ตัวแปรที่สามารถร่วมกันพยากรณ์ความรู้สึกมีคุณค่าในตนเอง ของนักศึกษาพยาบาลได้ย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 มีความสำคัญตามลำดับดังนี้ การรับรู้ภาวะสุขภาพ ความพึงพอใจต่อสภาพแวดล้อมสถาบัน และผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน โดยร่วมกันพยากรณ์ได้ร้อยละ 47.4 (R2=.474) สมการพยากรณ์ความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองของนักศึกษาพยาบาล ในรูปคะแนนมาตรฐาน คือ z^ ความรู้สึกมีคุณค่าในตนเอง = .513*Z การรับรู้ภาวะสุขภาพ +.311*Z ความพึงพอใจต่อสภาพแวดล้อมสถาบัน +.091*Z ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน
DOI: 10.14457/cu.the.2010.2235
title: บทบาทของล่ามในการเผยแพร่พุทธศาสนา

description: สารนิพนธ์หัวข้อ บทบาทของล่ามในการเผยแพร่พุทธศาสนาในประเทศไทย ฉบับนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษาความคิดเห็นเกี่ยวกับการทำงานของล่าม ศึกษาคุณสมบัติที่มีผลต่อคุณภาพ ในการปฏิบัติงานล่ามในการเผยแพร่พระพุทธศาสนา ศึกษาปัญหา อุปสรรค และข้อจำกัดในการเป็นล่าม ในทางพุทธศาสนา และทราบถึงบทบาทของล่ามในการเผยแพร่พุทธศาสนาในประเทศไทย โดยใช้ การสัมภาษณ์ พระสงฆ์และภิกษุณี 6 รูป และฆราวาส 2 คน และในสนามวิจัย 4 จังหวัด ได้แก่ กรุงเทพมหานคร นครปฐม กาญจนบุรี และอุบลราชธานี ผลการวิจัยได้ข้อสรุปว่า บทบาทของล่ามในการเผยแพร่พุทธศาสนาในประเทศไทย คือ การแปลคำสอน การถ่ายทอดธรรมะให้แก่ผู้ที่มีพื้นฐานทางภาษาที่ต่างกัน รวมถึงสามารถทำให้เกิด ศรัทธาในพระพุทธศาสนามากยิ่งขึ้นด้วย นอกจากนี้คุณสมบัติที่มีผลทำให้บทแปลของล่ามที่มีคุณภาพ คือ ล่ามต้องเป็นผู้ใฝ่รู้ตลอดเวลา ทั้งในทางธรรมะและพัฒนาทักษะภาษาของตน เพื่อทำให้การล่ามนั้นมีประสิทธิภาพสูงสุด
DOI: 10.5281/zenodo.6558692
title: Impact of Cloud Process in the Mixing State and Microphysical Properties of Soot Particles: Implications in Light Absorption Enhancement

description: The data of paper of "Impact of Cloud Process in the Mixing State and Microphysical Properties of Soot Particles: Implications in Light Absorption Enhancement".
DOI: 10.5281/zenodo.6558691
title: Impact of Cloud Process in the Mixing State and Microphysical Properties of Soot Particles: Implications in Light Absorption Enhancement

description: The data of paper of "Impact of Cloud Process in the Mixing State and Microphysical Properties of Soot Particles: Implications in Light Absorption Enhancement".
DOI: 10.5281/zenodo.6558627
title: fMRI_Pilot_1_PERFORM

description: -Motor 1 ( 8 trials) -Motor 2 (6 trials) -Motor 3 (6 trials) -Auditory 1 ( 8 trials) -Auditory 2 (6 trials) -Auditory 3 (6 trials) -Auditory Duration (5 trials) -Auditory Pitch (5 trials)
DOI: 10.5281/zenodo.6558626
title: fMRI_Pilot_1_PERFORM

description: -Motor 1 ( 8 trials) -Motor 2 (6 trials) -Motor 3 (6 trials) -Auditory 1 ( 8 trials) -Auditory 2 (6 trials) -Auditory 3 (6 trials) -Auditory Duration (5 trials) -Auditory Pitch (5 trials)
DOI: 10.5281/zenodo.5558611
title: Global daily high-resolution surface carbon monoxide concentrations (2019-2020)

description: A brand-new framework is developed to estimate daily globally distributed surface carbon monoxide (CO) concentrations (2019-2020) at a high spatial resolution (0.05º) through data-driven fusion. Evaluation results (historical) show that the proposed framework presents a desired estimation accuracy over the globe, with the Rs/RMSEs of 0.73/0.273 ppm and 0.77/0.215 ppm at daily and monthly scales, respectively. Compared to GEOS Composition Forecasting replay product, the proposed framework also performs distinctly better, of which the R increases by 0.3 and RMSE decreases by 0.185 ppm.
DOI: 10.5281/zenodo.5558297
title: Global daily high-resolution surface carbon monoxide concentrations (2019-2020)

description: A brand-new framework is developed to estimate daily globally distributed surface carbon monoxide (CO) concentrations (2019-2020) at a high spatial resolution (0.05º) through data-driven fusion. Evaluation results (historical) show that the proposed framework presents a desired estimation accuracy over the globe, with the Rs/RMSEs of 0.73/0.273 ppm and 0.77/0.215 ppm at daily and monthly scales, respectively. Compared to GEOS Composition Forecasting replay product, the proposed framework also performs distinctly better, of which the R increases by 0.3 and RMSE decreases by 0.185 ppm.
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/3654347
title: BBC News
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783546
title: Data set for "Flower structure activity in northern Tibet during the late Oligocene: impact on mountain building, climate and biodiversity"

description: Apatite (U-Th)/He data for "Flower structure activity in northern Tibet during the late Oligocene: impact on mountain building, climate and biodiversity".
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783546.v1
title: Data set for "Flower structure activity in northern Tibet during the late Oligocene: impact on mountain building, climate and biodiversity"

description: Apatite (U-Th)/He data for "Flower structure activity in northern Tibet during the late Oligocene: impact on mountain building, climate and biodiversity".
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783591
title: GOR-Source data.zip

description: The data that support the findings of the study of promoting biomass electrooxidation via modulating proton and oxygen anion (de)intercalation in hydroxide
DOI: 10.5281/zenodo.6558725
title: 20da6ea5-de91-4973-ac20-216882357a0d

description: These data sets are one of the workflows of ddbj/workflow-registry.
DOI: 10.5281/zenodo.6558724
title: 20da6ea5-de91-4973-ac20-216882357a0d

description: These data sets are one of the workflows of ddbj/workflow-registry.
DOI: 10.5281/zenodo.6547064
title: Field dependent deep learning enables high-throughput whole-cell 3D super-resolution imaging

description: example data
DOI: 10.5281/zenodo.6547063
title: Field dependent deep learning enables high-throughput whole-cell 3D super-resolution imaging

description: example data
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783693.v1
title: Chapter4_SuppFile_panTro5_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (panTro5 coordinates) identified across all 6 chimpanzee samples
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783693
title: Chapter4_SuppFile_panTro5_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (panTro5 coordinates) identified across all 6 chimpanzee samples
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783690
title: Chapter4_SuppFile_hg38_orthologous_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (hg38 coordinates) identified across all 6 human samples that also have an orthologous region in the chimpanzee (panTro5) genome
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783690.v1
title: Chapter4_SuppFile_hg38_orthologous_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (hg38 coordinates) identified across all 6 human samples that also have an orthologous region in the chimpanzee (panTro5) genome
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783711
title: Chapter4_SuppFile_panTro5_orthologous_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (panTro5 coordinates) identified across all 6 chimpanzee samples that also have an orthologous region in the human (hg38) genome
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783711.v1
title: Chapter4_SuppFile_panTro5_orthologous_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (panTro5 coordinates) identified across all 6 chimpanzee samples that also have an orthologous region in the human (hg38) genome
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783624.v1
title: A neural mechanism for detecting object motion during self-motion

description: This dataset (KimEtAl2022_eLife.zip) consists of 106 recording sessions used in the paper. Each recording session is saved in HDF5 file format and contains spiking timestamps of a single neuron (ms).
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783663
title: Chapter4_SuppFile_hg38_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (hg38 coordinates) identified across all 6 human samples
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783663.v2
title: Chapter4_SuppFile_hg38_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (hg38 coordinates) identified across all 6 human samples
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783663.v1
title: Chapter4_hg38_consensus_peaks

description: File containing the set of consensus peaks (hg38 coordinates) identified across all 6 human samples
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783672
title: Online Supplement C - AllFishTable.xlsx

description: This Excel spreadsheet provides the exact momentary home range (MHR) attributes and related observations (such as foraging attempt rate and fork length) for every fish we observed.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783672.v1
title: Online Supplement C - AllFishTable.xlsx

description: This Excel spreadsheet provides the exact momentary home range (MHR) attributes and related observations (such as foraging attempt rate and fork length) for every fish we observed.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19783654
title: Dataset Novel Helicobacter pylori associated hemolysis Hp0499 and Hp1490.xls

description: <pre><code>Data to support research results. For further research purposes and the need for further data sets, please contact the author directly via email sketutwidiana@gmail.com</code></pre>
DOI: 10.6084/m9.figshare.16552668
title: The effect of residual stress relaxation on mixed-mode crack propagation behavior in friction stir welded 7075-T6 aluminium alloy panel under equi-biaxial loading

description: The Figures and Tables in "The effect of residual stress relaxation on mixed-mode crack propagation behavior in friction stir welded 7075-T6 aluminium alloy panel under equi-biaxial loading".
DOI: 10.6084/m9.figshare.16552668.v2
title: The effect of residual stress relaxation on mixed-mode crack propagation behavior in friction stir welded 7075-T6 aluminium alloy panel under equi-biaxial loading

description: The Figures and Tables in "The effect of residual stress relaxation on mixed-mode crack propagation behavior in friction stir welded 7075-T6 aluminium alloy panel under equi-biaxial loading".
DOI: 10.6084/m9.figshare.16552668.v1
title: The effect of residual stress relaxation on mixed-mode crack propagation behavior in friction stir welded 7075-T6 aluminium alloy panel under equi-biaxial loading

description: The Figures and Tables in "The effect of residual stress relaxation on mixed-mode crack propagation behavior in friction stir welded 7075-T6 aluminium alloy panel under equi-biaxial loading".
DOI: 10.5281/zenodo.6387925
title: Emoji Gestures in Russian Tweets: Moscow

description: The dataset consists of 48 838 tweets each of them contains one of the 31 gesture emoji (different hand configurations) and its skin tone modifier options (e.g. 🙏🙏🏿🙏🏾🙏🏽🙏🏼🙏🏻), and posted within 50km from Moscow, Russia, in Russian, during May-August 2021. The dataset can be used to investigate the use of gesture emoji by Russian users of the Twitter platform. Python libraries used for collecting tweets and preprocessing: tweepy, re, preprocessor, emoji, regex, string, nltk. The dataset contains 11 columns: preprocessed preprocessed text of the tweet (4 steps) all_emoji lists all emoji in a given tweet hashtags lists all hashtags in a given tweet user_encoded encoded Twitter user name: the first 3 characters of the user name and the first 3 characters of the user's location location_encoded location of the user: "moscow", "moscow_region", or "other" mention_present checks whether each tweet contains mentions url_present checks whether each tweet contains url preprocess_tweet preprocessing step 1: tokenizing mentions, urls, and hashtags lowercase_tweet preprocessing step 2: lowercasing remove_punct_tweet preprocessing step 3: removing punctuation tokenize_tweet preprocessing step 4: tokenizing The further information on the research project can be found here: https://github.com/mzhukovaucsb/emoji_gestures/
DOI: 10.5281/zenodo.5800199
title: Emoji Gestures in Russian Tweets: Moscow

description: The dataset consists of 48 838 tweets each of them contains one of the 31 gesture emoji (different hand configurations) and its skin tone modifier options (e.g. 🙏🙏🏿🙏🏾🙏🏽🙏🏼🙏🏻), and posted within 50km from Moscow, Russia, in Russian, during May-August 2021. The dataset can be used to investigate the use of gesture emoji by Russian users of the Twitter platform. Python libraries used for collecting tweets and preprocessing: tweepy, re, preprocessor, emoji, regex, string, nltk. The dataset contains 11 columns: preprocessed preprocessed text of the tweet (4 steps) all_emoji lists all emoji in a given tweet hashtags lists all hashtags in a given tweet user_encoded encoded Twitter user name: the first 3 characters of the user name and the first 3 characters of the user's location location_encoded location of the user: "moscow", "moscow_region", or "other" mention_present checks whether each tweet contains mentions url_present checks whether each tweet contains url preprocess_tweet preprocessing step 1: tokenizing mentions, urls, and hashtags lowercase_tweet preprocessing step 2: lowercasing remove_punct_tweet preprocessing step 3: removing punctuation tokenize_tweet preprocessing step 4: tokenizing The further information on the research project can be found here: https://github.com/mzhukovaucsb/emoji_gestures/
DOI: 10.5281/zenodo.6387922
title: Emoji Gestures in English Tweets: California

description: The dataset consists of 479 193 tweets each of them contains one of the 31 gesture emoji (different hand configurations) and its skin tone modifier options (e.g. 🙏🙏🏿🙏🏾🙏🏽🙏🏼🙏🏻), posted within 250km from San Jose, CA and within 200km from Los Angeles, CA, in English, during May-August 2021. The dataset can be used to investigate the use of gesture emoji by English-speaking California Twitter users. Python libraries used for collecting tweets and preprocessing: tweepy, re, preprocessor, emoji, regex, string, nltk. The dataset contains 11 columns: preprocessed preprocessed text of the tweet (4 steps) all_emoji lists all emoji in a given tweet hashtags lists all hashtags in a given tweet user_encoded encoded Twitter user name: the first 3 characters of the user name and the first 3 characters of the user's location location_encoded location of the user: "los_angeles", "san_diego", "san_jose", "san_francisco", "fresno", "long_beach", "sacramento", "oakland", "bakersfield", "anaheim", or "other" mention_present checks whether each tweet contains mentions url_present checks whether each tweet contains url preprocess_tweet preprocessing step 1: tokenizing mentions, urls, and hashtags lowercase_tweet preprocessing step 2: lowercasing remove_punct_tweet preprocessing step 3: removing punctuation tokenize_tweet preprocessing step 4: tokenizing The further information on the research project can be found here: https://github.com/mzhukovaucsb/emoji_gestures/
DOI: 10.5281/zenodo.5800197
title: Emoji Gestures in English Tweets: California

description: The dataset consists of 479 193 tweets each of them contains one of the 31 gesture emoji (different hand configurations) and its skin tone modifier options (e.g. 🙏🙏🏿🙏🏾🙏🏽🙏🏼🙏🏻), posted within 250km from San Jose, CA and within 200km from Los Angeles, CA, in English, during May-August 2021. The dataset can be used to investigate the use of gesture emoji by English-speaking California Twitter users. Python libraries used for collecting tweets and preprocessing: tweepy, re, preprocessor, emoji, regex, string, nltk. The dataset contains 11 columns: preprocessed preprocessed text of the tweet (4 steps) all_emoji lists all emoji in a given tweet hashtags lists all hashtags in a given tweet user_encoded encoded Twitter user name: the first 3 characters of the user name and the first 3 characters of the user's location location_encoded location of the user: "los_angeles", "san_diego", "san_jose", "san_francisco", "fresno", "long_beach", "sacramento", "oakland", "bakersfield", "anaheim", or "other" mention_present checks whether each tweet contains mentions url_present checks whether each tweet contains url preprocess_tweet preprocessing step 1: tokenizing mentions, urls, and hashtags lowercase_tweet preprocessing step 2: lowercasing remove_punct_tweet preprocessing step 3: removing punctuation tokenize_tweet preprocessing step 4: tokenizing The further information on the research project can be found here: https://github.com/mzhukovaucsb/emoji_gestures/
DOI: 10.6084/m9.figshare.19780429
title: Single Unit Spike Counts

description: The hereby provided Matlab files contain the single unit spike counts together with paradigm information used in the analyses conducted on the electrophysiological data of Winkelmeier et al. 2022 (Nature Communications). Data are saved as separate structures for units recorded in the olfactory tubercle (Tu) and anterior piriform cortex (aPC). The structures collect in different rows information relative to single units pooled from multiple recording sessions. Each row contains the following information: - <strong>unitID</strong>: Identification number of the single unit. - <strong>region</strong>: Recording site of the single unit. - <strong>meanFiringRate</strong>: Mean firing rate of the single unit. - <strong>odorIDs</strong>: Identity of the odor presented in each of the 150 trials of the corresponding session. The following odor identity coding was used: 5 for CS100; 9 for CS50; 8 for CS100. - <strong>reward</strong>: Binary vector indicating in the i-th entrance whether a trial i was rewarded or not. The following coding was used: 1 for rewarded trials; 0 for unrewarded trials. - <strong>binsize</strong>: Bin size in milliseconds for non-overlapping binning (bins of 250 ms moved in time with steps of 250 ms). - <strong>spikeCounts</strong>: Matrix (of dimension n. trials x n. bins in a trial) with single unit spike counts binned with non-overlapping bins of 250 ms. Row i of the matrix contains the spike counts in trial i from -2000 ms to 10000 ms from odor onset. - <strong>binsize_overlap</strong>: Bin size in milliseconds for sliding-window binning (bins of 500 ms moved in time with steps of 125 ms). - <strong>spikeCounts_overlap</strong>: Matrix (of dimension n. trials x n. bins in a trial) with single unit spike counts binned with partially overlapping bins of 500 ms moved in time with steps of 125 ms. Row i of the matrix contains the spike counts in trial i from -2000 ms to 10000 ms from odor onset. For more details please consult the original work ‘Winkelmeier et al., <em>Nature Communications</em>, 2022’ or contact ‘wokelsch@uni-mainz.de’.