cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.17035/10.17035/d.2019.0088117956
title: Unravelling the early oxidation mechanism of zinc phosphide (Zn3P2) surfaces by adsorbed oxygen and water: a first-principles DFT-D3 investigation

description: Zinc phosphide (Zn3P2) is a novel earth-abundant photovoltaic material with a direct bandgap of 1.5 eV. Herein, the incipient oxidation mechanism of the (001), (101), and (110) Zn3P2 surfaces in the presence of oxygen and water, which severely limits the fabrication of efficient Zn3P2-based photovoltaics has been investigated in detail by means of dispersion-corrected density functional theory (DFT-D3) calculations. The fundamental aspects of the oxygen and water adsorption, including the initial adsorption geometries, adsorption energies, structural parameters, and electronic properties are presented and discussed. A chemical picture and origin of the initial steps of Zn3P2 are proposed through Bader population analyses. Density functional theory (DFT) theoretical simulation datasets are available in the .xlsx format (can be viewed either by MS Office or Libre Office) comprising 10 datasheets namely: Bulk-Zn3P2-strucure; DOS-bulk-Zn3P2-data; Adsorption-energies; Bader-charge-analyses; O2-ads-Zn3P2(001); O2-ads-Zn3P2(101); O2-ads-Zn3P2(110); H2O-ads-Zn3P2(001); H2O-ads-Zn3P2(101); and H2O-ads-Zn3P2(110), which provides information on the structural, binding energies, charge analyses, and optimized adsorption geometries of O2 and H2O molecules on the (001), (101), and (110) Zn3P2 surfaces. Data for the optimized structures for the bulk Zn3P2 and the surface+O2/H2O systems are available in CONTCAR format of the VASP simulation program. The CONTCAR files consist of lattice parameter and atomic positions and can be viewed using VESTA, and P4VASP software. The density of states (DOS) data for the bulk-Zn3P2are in 2 columns: the first column been the Energy (eV) and the second column been the intensity of the DOS (arb. units). This DOS data can be plotted using any plotting software, e.g., xmgrace, excel.
DOI: 10.7910/dvn/lyxbgr/otigmv
title: mobility_model.tgz

description: Mobility Markov Chain aggregated models
DOI: 10.5281/zenodo.3908943
title: Capacidad de abastecimiento por municipio

description: 7. Capacidad de abastecimiento por municipio Compartimos archivo “Indicadores_Agro.xlsx” que contiene producción agrícola del municipio y cultivos con mayor participación en el total de área sembrada del municipio. Es calculado por la Dirección de Desarrollo Rural del DNP con base en Ministerio de Agricultura - Evaluaciones Municipales Agropecuarias y son datos que también están públicamente disponibles en el tablero de indicadores COVID-19. <strong>Comentarios</strong> Esta información se calcula solo para 1.105 municipios y áreas no municipalizadas. Ciudades importantes como Bogotá no se incluyen en las Evaluaciones Municipales Agropecuarias.
DOI: 10.5281/zenodo.3908942
title: Capacidad de abastecimiento por municipio

description: 7. Capacidad de abastecimiento por municipio Compartimos archivo “Indicadores_Agro.xlsx” que contiene producción agrícola del municipio y cultivos con mayor participación en el total de área sembrada del municipio. Es calculado por la Dirección de Desarrollo Rural del DNP con base en Ministerio de Agricultura - Evaluaciones Municipales Agropecuarias y son datos que también están públicamente disponibles en el tablero de indicadores COVID-19. <strong>Comentarios</strong> Esta información se calcula solo para 1.105 municipios y áreas no municipalizadas. Ciudades importantes como Bogotá no se incluyen en las Evaluaciones Municipales Agropecuarias.
DOI: 10.5281/zenodo.3908941
title: Sectores vulnerables

description: <strong>6. Sectores vulnerables</strong> Compartimos archivo “Sectores_vulnerables.xlsx” que contiene una clasificación que hicimos en abril de 2020 en la Dirección de Desarrollo Digital sobre los sectores en los que potencialmente podría destruirse más empleo con las medidas de respuesta ante el COVID-19. La realizamos a nivel de división con base en este artículo de Fedesarrollo y en este artículo de la Universidad de los Andes. <strong>Comentarios</strong> Les recomendamos que utilicen datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) para hacer estimaciones de destrucción de empleo. Estos datos creemos que pueden ser más útiles, pues reflejan si en los sectores realmente hubo afectación por la pandemia, mientras que la clasificación que realizamos corresponde a lo que se pensaba que podría verse afectado porque en ese momento no se tenía la información de la GEIH.
DOI: 10.5281/zenodo.3908940
title: Sectores vulnerables

description: <strong>6. Sectores vulnerables</strong> Compartimos archivo “Sectores_vulnerables.xlsx” que contiene una clasificación que hicimos en abril de 2020 en la Dirección de Desarrollo Digital sobre los sectores en los que potencialmente podría destruirse más empleo con las medidas de respuesta ante el COVID-19. La realizamos a nivel de división con base en este artículo de Fedesarrollo y en este artículo de la Universidad de los Andes. <strong>Comentarios</strong> Les recomendamos que utilicen datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) para hacer estimaciones de destrucción de empleo. Estos datos creemos que pueden ser más útiles, pues reflejan si en los sectores realmente hubo afectación por la pandemia, mientras que la clasificación que realizamos corresponde a lo que se pensaba que podría verse afectado porque en ese momento no se tenía la información de la GEIH.
DOI: 10.5281/zenodo.3908933
title: RIPS (diagnósticos de riesgo)

description: <strong>3. RIPS (diagnósticos de riesgo)</strong> Compartimos archivo “Indicadres_riesgo_DNP_IETS_DANE_marzo.xlsx”. Este archivo contiene indicadores de riesgo que pueden reconstruirse con información pública del Censo Nacional de Población y vivienda 2018 y con la información disponible públicamente en el tablero de indicadores COVID-19: Personas censadas con algún diagnóstico de riesgo o con más de 60 años Personas censadas con dos o más diagnósticos de riesgo o mayores de 80 Total de diagnósticos de riesgo realizados en el municipio a personas censadas <strong><em>3.1 Comentarios</em></strong> Para el cálculo se tomaron los RIPS y se identificaron los códigos CIE-10 de los llamados “diagnósticos de riesgo”, identificados por epidemiólogos y epidemiólogos clínicos del IETS (ver hoja “Códigos CIE-10” del archivo adjunto). Esta información se cruzó con el Censo Nacional de Población y Vivienda (CNPV) 2018 y se tomó el municipio allí reportado para hacer el cálculo de los indicadores a nivel municipal. Por favor tengan en cuenta: Los códigos CIE-10 tienen corte a marzo de 2020. Esto es importante porque cada día se identifican más diagnósticos de interés, como tabaquismo y obesidad. Los RIPS tienen un subregistro que puede ser más grande en algunas áreas del país. No se incluyeron ponderaciones para los diagnósticos (por ejemplo, los pacientes con EPOC y los pacientes con hipertensión se toman en el mismo grupo de “personas con un diagnóstico de riesgo”). Este cálculo se hizo en marzo de 2020, cuando había mucha incertidumbre respecto a todo lo relacionado con COVID-19. Hoy por hoy (3 meses después) es posible incluir información sobre la afectación real (y no la “potencial”) que han tenido los municipios utilizando los datos de casos confirmados que publica diariamente el Instituto Nacional de Salud.
DOI: 10.5281/zenodo.3908932
title: RIPS (diagnósticos de riesgo)

description: <strong>3. RIPS (diagnósticos de riesgo)</strong> Compartimos archivo “Indicadres_riesgo_DNP_IETS_DANE_marzo.xlsx”. Este archivo contiene indicadores de riesgo que pueden reconstruirse con información pública del Censo Nacional de Población y vivienda 2018 y con la información disponible públicamente en el tablero de indicadores COVID-19: Personas censadas con algún diagnóstico de riesgo o con más de 60 años Personas censadas con dos o más diagnósticos de riesgo o mayores de 80 Total de diagnósticos de riesgo realizados en el municipio a personas censadas <strong><em>3.1 Comentarios</em></strong> Para el cálculo se tomaron los RIPS y se identificaron los códigos CIE-10 de los llamados “diagnósticos de riesgo”, identificados por epidemiólogos y epidemiólogos clínicos del IETS (ver hoja “Códigos CIE-10” del archivo adjunto). Esta información se cruzó con el Censo Nacional de Población y Vivienda (CNPV) 2018 y se tomó el municipio allí reportado para hacer el cálculo de los indicadores a nivel municipal. Por favor tengan en cuenta: Los códigos CIE-10 tienen corte a marzo de 2020. Esto es importante porque cada día se identifican más diagnósticos de interés, como tabaquismo y obesidad. Los RIPS tienen un subregistro que puede ser más grande en algunas áreas del país. No se incluyeron ponderaciones para los diagnósticos (por ejemplo, los pacientes con EPOC y los pacientes con hipertensión se toman en el mismo grupo de “personas con un diagnóstico de riesgo”). Este cálculo se hizo en marzo de 2020, cuando había mucha incertidumbre respecto a todo lo relacionado con COVID-19. Hoy por hoy (3 meses después) es posible incluir información sobre la afectación real (y no la “potencial”) que han tenido los municipios utilizando los datos de casos confirmados que publica diariamente el Instituto Nacional de Salud.
DOI: 10.5281/zenodo.3908907
title: REPS (Camas de cuidados intensivos)

description: <strong>1. REPS (Camas de cuidados intensivos)</strong> <strong> </strong> <strong><em>1.1 Información municipal</em></strong> Compartimos archivo “Camas_UCI_mpio_18_Abril_2020.xlsx” que contiene el número de camas de cuidado intensivo <strong>para adulto</strong> reportadas en REPS a nivel de municipio con fecha de corte del 18 de abril de 2020. Esta información corresponde al consolidado de la información disponible en el tablero de indicadores COVID 19 al que pueden acceder públicamente a través de este enlace. <strong><em>1.2 Información departamental</em></strong> Compartimos archivo “consulta_REPS_18_junio_2020.xls” con un ejemplo de la información de REPS que pueden descargar libremente desde esta página. Pueden ingresar como usuario invitado, hacer clic en “REPS Vigente -&gt; Detallado Capacidad Instalada” y luego en “Buscar” (si dejan todos los campos en blanco obtienen toda la información, sin filtros). <strong><em>1.3 Comentarios</em></strong> Por recomendación del Ministerio de Salud, consideren en sus modelos no solo la capacidad disponible de un municipio sino también el acceso (por ejemplo, en Mosquera puede no haber camas de UCI para adulto pero pueden acceder fácilmente a las de Bogotá).
DOI: 10.5281/zenodo.3908906
title: REPS (Camas de cuidados intensivos)

description: <strong>1. REPS (Camas de cuidados intensivos)</strong> <strong> </strong> <strong><em>1.1 Información municipal</em></strong> Compartimos archivo “Camas_UCI_mpio_18_Abril_2020.xlsx” que contiene el número de camas de cuidado intensivo <strong>para adulto</strong> reportadas en REPS a nivel de municipio con fecha de corte del 18 de abril de 2020. Esta información corresponde al consolidado de la información disponible en el tablero de indicadores COVID 19 al que pueden acceder públicamente a través de este enlace. <strong><em>1.2 Información departamental</em></strong> Compartimos archivo “consulta_REPS_18_junio_2020.xls” con un ejemplo de la información de REPS que pueden descargar libremente desde esta página. Pueden ingresar como usuario invitado, hacer clic en “REPS Vigente -&gt; Detallado Capacidad Instalada” y luego en “Buscar” (si dejan todos los campos en blanco obtienen toda la información, sin filtros). <strong><em>1.3 Comentarios</em></strong> Por recomendación del Ministerio de Salud, consideren en sus modelos no solo la capacidad disponible de un municipio sino también el acceso (por ejemplo, en Mosquera puede no haber camas de UCI para adulto pero pueden acceder fácilmente a las de Bogotá).
DOI: 10.5281/zenodo.3909571
title: RCTs and quasi-experimental studies on preventive measures and treatments for Covid-19

description: In the course of our PubMed searches and prepreints from MedRxiv, we identified a number of RCTs and quasi-experimental studies on preventive measures and treatments for Covid-19 that we have included in our systematic review. This file is updated regularly.
DOI: 10.5281/zenodo.3909575
title: Observational studies on preventive measures and treatments for Covid-19

description: In the course of our PubMed searches and prepreints from MedRxiv, we identified a number of observational studies on preventive measures and treatments for Covid-19 that we have included in our systematic review. This file is updated regularly.
DOI: 10.5445/ir/1000120288
title: Data Set Collection for Flow Delegation

description: This data set collection consists of 17 data sets used for the analytical / simulative evaluation of the flow delegation concept presented in "Flow Delegation: Flow Table Capacity Bottleneck Mitigation for Software-defined Networks". Example code for processing the data sets can be found at https://github.com/kit-tm/fdeval.
DOI: 10.5519/qd.qopgud25
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (534 records)
DOI: 10.5281/zenodo.3909596
title: Kaggle notebook names of top 1100 'hottest' notebooks on May 01 2020

description: A (sorted) list of the 1100 'hottest' notebooks from Kaggle.com on May 01 2020. The corresponding notebooks themselves can be downloaded with the Kaggle API.
DOI: 10.5281/zenodo.3909595
title: Kaggle notebook names of top 1100 'hottest' notebooks on May 01 2020

description: A (sorted) list of the 1100 'hottest' notebooks from Kaggle.com on May 01 2020. The corresponding notebooks themselves can be downloaded with the Kaggle API.
DOI: 10.5281/zenodo.3908285
title: Affymetrix Normalization Required Files in GIANT tool suite

description: This archive contains affymetrix files necessary to normalize microarrays data and modified annotations files required in GIANT APT-Normalize tool for annotation of normalized data.
DOI: 10.5281/zenodo.3908284
title: Affymetrix Normalization Required Files in GIANT tool suite

description: This archive contains affymetrix files necessary to normalize microarrays data and modified annotations files required in GIANT APT-Normalize tool for annotation of normalized data.
DOI: 10.17632/jc8nvk4t33.3
title: Data for: Comparative assessment of NCEP and ECMWF global datasets and numerical approaches on rough sea generation for ship navigation based on numerical simulation and shipboard measurements

description: This file consists all the simulated and observed wind for all eight cases, by all linear interpolation method and WRF downscaling simulations. Other researchers may make other possible findings from those data about the wind characteristics on-board a ship.
DOI: 10.7910/dvn/h8sfd2/eprz6q
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DOI: 10.7910/dvn/h8sfd2/vkpxgs
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DOI: 10.7910/dvn/h8sfd2/y8ocxb
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