cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2022.263
title: แผนธุรกิจผู้ให้บริการเทคโนโลยีด้านสินค้าเกษตรในพื้นที่ภาคกลาง

description: ประเทศไทยเป็นหนึ่งในประเทศผู้ผลิตอาหารสำคัญรายหนึ่งของโลก โดยเฉพาะการเพาะปลูกข้าวประเทศไทยเป็นผู้ส่งออกข้าวออกสู่ตลาดโลกเป็นอันดับที่ 3 ของโลก โดยในปีการผลิต 2563/64 ประเทศไทยมีเกษตรกรผู้เพาะปลูกข้าว จำนวน 4,548,731 ครัวเรือน และมีพื้นที่เพาะปลูกข้าว จำนวน 62,437,542 ไร่ และปัจจุบันประเทศไทยได้เข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ ซึ่งจะทำให้ปัญหาขาดแคลนแรงงานที่มีอยู่เดิมทวีความรุนแรงมากยิ่งขึ้น โดยในปี 2568 และ ปี 2573 คาดว่าประเทศไทยจะมีผู้ที่อายุเกิน 60 ปี จำนวน 15,125,900 และ 17,581,000 ราย ตามลำดับ เครื่องจักรกลทางการเกษตรสมัยใหม่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการเพาะปลูกข้าวและทดแทนการใช้แรงงานของเกษตรกรได้ แต่เกษตรกรมีรายได้น้อยทำให้ไม่สามารถลงทุนในเครื่องจักรกลทางการเกษตรสมัยใหม่ที่มีราคาที่สูงได้ ดังนั้น บริษัท Rapid drone จึงมีเป้าหมายที่จะเป็นผู้ให้บริการเทคโนโลยีด้านสินค้าเกษตร โดยการเป็นผู้ลงทุนในโดรนทางการเกษตรและจัดหาแรงงาน เพื่อทดแทนแรงงานในภาคการเกษตรในการหว่านปุ๋ย ฉีดพ่นสารกำจัดศัตรูพืช และฉีดพ่นฮอร์โมนซึ่งมีพื้นที่ให้บริการแก่เกษตรกร ณ อำเภอบางปลาม้า จังหวัดสุพรรณบุรี บริษัทใช้เงินลงทุนเริ่มต้น จำนวน 5,077,110 บาท โดยใช้แหล่งเงินทุนจาก เงินส่วนตัวของเจ้าของธุรกิจ 60% และเงินกู้ยืมจากธนาคาร 40% โดยบริษัทสามารถสร้างกำไรและมีระยะเวลาคืนทุน 2 ปี 8 เดือน มีมูลค่าปริมาณสุทธิเป็นบวก ที่ 10,648,269 บาท มีอัตราผลตอบแทนจากการลงทุนภายในของกิจการเท่ากับ 47.12% ซึ่งสูงกว่าต้นทุนทางการเงินเฉลี่ยของธุรกิจ (WACC) ที่ 7.822% จึงสรุปได้ว่าแผนธุรกิจบริษัท Rapid drone เป็นธุรกิจที่น่าลงทุน
DOI: 10.14457/tu.the.2022.264
title: การศึกษาผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงราคาขายปลีกน้ำมันต่อราคาหุ้นของกลุ่มธุรกิจขนส่งและโลจิสติกส์

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาโครงสร้างราคาขายปลีกน้ำมันของประเทศไทย และเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างราคาขายปลีกน้ำมัน (PRICE) และการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นกลุ่มธุรกิจขนส่งและโลจิสติกส์ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (TRANS) โดยมีขอบเขตในช่วง ปี พ.ศ. 2563 – 2565 งานวิจัยในครั้งนี้กำหนดให้มีตัวแปรควบคุมจำนวน 4 ตัวประกอบไปด้วย ขนาดของธุรกิจ (SIZE) โดยวัดจากลอการิธึมธรรมชาติของสินทรัพย์รวม ณ วันสิ้นไตรมาส อายุของกิจการ (AGE) โดยนับจากวันที่ก่อตั้งบริษัท อัตราเงินเฟ้อ (INF) และ อัตราแลกเปลี่ยนเงินบาทต่อดอลล่าร์สหรัฐ (EXC) ทำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการทางสถิติได้แก่ การวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นแบบพหุ เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างราคาขายปลีกน้ำมันและราคาหุ้นของกลุ่มธุรกิจขนส่งและโลจิสติกส์ จากผลการศึกษา การวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ พบว่าราคาหุ้น มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับราคาขายปลีกน้ำมัน และตัวแปรควบคุมอายุของกิจการ อัตราเงินเฟ้อ และมีความสัมพันธ์เชิงลบกับตัวแปรควบคุม ขนาดของธุรกิจ และอัตราแลกเปลี่ยน อย่างไรก็ตามจากผลการศึกษาส่วนการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงพหุ (Multiple Regression Analysis) ด้วยวิธีการ Stepwise พบว่าราคาหุ้นมีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันกับราคาขายปลีกน้ำมัน และตัวแปรควบคุม อัตราเงินเฟ้อ นอกจากนี้ ราคาหุ้นมีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับตัวแปรควบคุม ขนาดของธุรกิจ และอัตราแลกเปลี่ยน และไม่พบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับตัวแปรควบคุมด้าน อายุของกิจการ โดยสามารถแสดงสมการความสัมพันธ์ได้ดังนี้ TRANS = 158.403 + 0.396PRICE – 14.776SIZE - 0.387EXC + 0.056INF
DOI: 10.14457/tu.the.2022.265
title: ปัจจัยที่ทำให้เกิดความเครียดและผลของความเครียดของพนักงานในกลุ่มบริษัทสตาร์ทอัพในกรุงเทพมหานคร

description: ในปัจจุบันบริษัทสตาร์ทอัพในประเทศไทยมีจำนวนที่เพิ่มขึ้นในทุก ๆ ปี โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจที่เกี่ยวกับการให้บริการทางธุรกิจ รองลงมาคือเทคโนโลยีด้านการเงินส่วนใหญ่มีการนำเอานวัตกรรมเทคโนโลยีเข้ามาเป็นส่วนหลักในการทำงาน ซึ่งผู้วิจัยมองว่าบริษัทสตาร์ทอัพเป็นกลุ่มบริษัทยุคใหม่ที่ในอนาคตจะเป็นอีกหนึ่งฟันเฟืองในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจของประเทศไทย โดยการที่บริษัทสตาร์ทอัพไทยจะเติบโตเหมือนกับบริษัทใน Silicon Valley นั้นต้องอาศัยพนักงานที่เก่ง มีความสามารถ และมีสุขภาพจิตที่ดี จึงจะทำให้บริษัทนั้นเติบโตจนกลายเป็นบริษัทยักษ์ใหญ่ในประเทศไทยได้ ดังนั้นจึงเป็นที่มาของการวิจัยในหัวข้อเรื่องปัจจัยที่ทำให้เกิดความเครียดและผลของความเครียดของพนักงานในกลุ่มบริษัทสตาร์ทอัพในกรุงเทพมหานคร จากผลการศึกษาที่มีการเก็บแบบสอบถามกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด 352 คนที่เป็นพนักงานในบริษัทสตาร์ทอัพนั้นสามารถสรุปได้ว่าปัจจัยต่าง ๆ ที่เป็นสาเหตุที่ทำให้พนักงานในบริษัทสตาร์ทอัพในเขตกรุงเทพมหานครเกิดความเครียดนั้นหลัก ๆ มีอยู่ด้วยกัน 4 ปัจจัย ดังนี้ ปัจจัยด้านลักษณะงาน เช่น งานที่ได้รับมีความเร่งด่วน เกิดความกดดัน เป็นต้น ปัจจัยต่อมาคือปัจจัยด้านบทบาทและหน้าที่ในองค์กรของพนักงาน เช่น การที่ต้องทำงานหลาย ๆ อย่างในเวลาเดียวกัน รวมถึงความไม่ชัดเจนของขอบเขตหน้าที่ เป็นต้น ปัจจัยที่สามคือปัจจัยด้านบรรยากาศและโครงสร้างในการทำงาน เช่น ปรับตัวไม่ได้กับวัฒนธรรมองค์กร เป็นต้น ปัจจัยสุดท้ายที่เป็นสาเหตุของความเครียด คือ ปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมภายนอกที่พนักงานส่วนใหญ่นั้นกังวลกับความไม่แน่นอนของเศรษฐกิจ ซึ่งปัจจัยที่กล่าวมานี้เป็นสาเหตุของความเครียดของพนักงานในบริษัทสตาร์ทอัพในเขตกรุงเทพมหานคร ซึ่งส่วนใหญ่อยู่ในภาวะความเครียดปานกลาง นอกจากนี้ผลการศึกษายังศึกษาถึงผลกระทบของความเครียดที่มีต่อพนักงานในบริษัทสตาร์ทอัพ ยังพบว่าพนักงานบริษัทสตาร์ทอัพส่วนใหญ่นั้น มีผลกระทบระดับปานกลาง กล่าวคืออาจเป็นผู้ที่มีภาวะสงสัยว่ามีปัญหาความเครียด ที่ยังต้องใช้เวลาในการปรับตัวหรือแก้ปัญหา โดยอาจจะมีอาการ เบื่อ เซ็ง หรืออาการนอนไม่หลับ รวมถึงปวดหัว แต่ยังคงเป็นระดับที่สามารถแก้ไขได้ โดยแนวทางที่ผู้ประกอบการควรปฏิบัติ คือ ควรมีการสอบถาม พูดคุยถึงปัญหา ทำความเข้าใจถึงปัญหาและสาเหตุของความเครียด ร่วมกันหาทางออกและแนวทางการปฏิบัติกับพนักงานอย่างสมํ่าเสมอ เนื่องจากการทำงานที่เป็นแบบ Horizontal Structure ทำให้การพูดคุยนั้นเกิดขึ้นได้อย่างง่ายและยังเป็นการป้องกันไม่ให้เกิดผลกระทบที่ร้ายแรงต่อตัวพนักงานเองและผลกระทบต่อการทำงานในบริษัท
DOI: 10.14457/tu.the.2022.266
title: ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้ออาหารจากพืชของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล

description: Plant-based Food หรือ อาหารจากพืช เป็นหนึ่งในอาหารแห่งอนาคต ซึ่งกําลังได้รับความนิยมและเป็นที่ต้องการเพิ่มขึ้น เนื่องจากผู้บริโภคให้ความสําคัญกับสุขภาพมากขึ้น ตระหนักถึงสวัสดิภาพของสัตว์และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม รวมถึงในปัจจุบันมีกลุ่มผู้บริโภคแบบ Flexitarian เพิ่มมากขึ้น โดยพบว่าตลาดอาหารจากพืชทั่วโลกในปี 2564 มีมูลค่ากว่า 20,005 ล้านดอลลาร์และมีแนวโน้มเติบโตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งสําหรับตลาดอาหารจากพืชในประเทศไทยในปี 2564 มีมูลค่า 16,578 ล้านบาท ซึ่งถือว่ามีมูลค่าตลาดที่สูงถึงแม้แนวโน้มการเติบโตจะไม่ชัดเจนเท่าตลาดโลกก็ตามผู้วิจัยได้ศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้ออาหารจากพืชของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล โดยใช้ปัจจัยในด้านส่วนประสมทางการตลาดทั้ง 4 ด้าน ได้แก่ ปัจจัยในด้านผลิตภัณฑ์ ปัจจัยในด้านราคา ปัจจัยในด้านช่องทางการจัดจําหน่ายและปัจจัยในด้านการส่งเสริมการขาย รวมถึงปัจจัยในด้านประชากรศาสตร์ ได้แก่ เพศ อายุ ระดับการศึกษา อาชีพ และ รายได้เฉลี่ยต่อเดือน โดยกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษา คือ ผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑลที่เคยซื้อหรือรับประทานอาหารจากพืช โดยสํารวจข้อมูลผ่านการแจกแบบสอบถาม ออนไลน์ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้ออาหารจากพืชของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑลจากมากไปน้อย ได้แก่ ปัจจัยด้านการส่งเสริมการตลาด ปัจจัยด้านผลิตภัณฑ์ ปัจจัยด้านราคาและความหลากหลายของสินค้า ปัจจัยด้านช่องทางการจัดจําหน่าย และปัจจัยด้านฉลากและชื่อเสียงของบริษัท สําหรับปัจจัยด้านประชากรศาสตร์ พบว่าอายุ อาชีพ และรายได้เฉลี่ยต่อเดือนที่แตกต่างกันส่งผลต่อการตัดสินใจซื้ออาหารจากพืชของผู้บริโภคในเขต กรุงเทพมหานครและปริมณฑลแตกต่างกัน โดยกลุ่มตัวอย่างที่มีอายุตั้งแต่ 31 ปีขึ้นไป มีแนวโน้มการตัดสินใจเลือกซื้ออาหารจากพืชมากกว่ากลุ่มตัวอย่างที่มีอายุไม่เกิน 30 ปี และกลุ่มตัวอย่างที่มีอาชีพพนักงานบริษัทเอกชน ข้าราชการ อาชีพอิสระ รัฐวิสาหกิจและธุรกิจส่วนตัวนั้น มีแนวโน้มการตัดสินใจเลือกซื้ออาหารจากพืชมากกว่ากลุ่มตัวอย่างที่มีอาชีพนักเรียนหรือนักศึกษา และกลุ่มตัวอย่างที่มีรายได้เฉลี่ยต่อเดือนตั้งแต่ 20,001 บาทขึ้นไป มีแนวโน้มการตัดสินใจเลือกซื้ออาหารจากพืชมากกว่ากลุ่มตัวอย่างที่มีรายได้น้อยกว่าประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับจากการวิจัยครั้งนี้ คือ ผู้ประกอบการสามารถนําข้อมูลจากผลงานวิจัยที่ได้ไปใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้องกับความต้องการของผู้บริโภคและตรงกับกลุ่มเป้าหมาย รวมถึงการวางแผนปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดให้มีประสิทธิภาพและเหมาะสมกับ ธุรกิจต่อไป
DOI: 10.5281/zenodo.7997855
title: A Dataset of Human Body Tracking of Walking Actions Captured Using Two Azure Kinect Sensors

description: A dataset of body tracking information is presented. The dataset consists of 315 captured walking sequences. Each sequence is simultaneously captured by two Azure Kinect devices. The two captures are interleaved to effectively double the frame rate. Fifteen participants partook in this experiment. Each experiment consists of seven walking actions, and having three predefined trajectories per experiment. That results in 21 sequences per participant. The data were collected using the Azure Kinect Sensor SDK. They were later processed using the official tools and libraries provided by Microsoft. For each sequence and trajectory, the positions and orientations of thirty-two tracked joints were obtained and saved. The dataset is structured as follows. The experiments from each subject are saved in a single directory. Each directory contains multiple JSON files of timestamped body tracking information to enable the fusion of the two device streams. A calibration file is also provided, enabling the mapping of the coordinates between the two Azure Kinect devices capturing the data (mapping the coordinates of the device known as the Subordinate device to the Master device coordinate system). This data can be used to train neural networks for human motion prediction tasks or test pre-existing algorithms on Azure Kinect data. This dataset could also aid in gait recognition and analysis, as well as in performing action recognition and other surveillance activities.<br> <br> <strong>Journal Publication Citation:</strong><br> Charli Posner, Adrián Sánchez-Mompó, Ioannis Mavromatis, Mustafa Al-Ani,<br> A dataset of human body tracking of walking actions captured using two Azure Kinect sensors,<br> Data in Brief,<br> Volume 49,<br> 2023,<br> 109334,<br> ISSN 2352-3409,<br> https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109334.<br> (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340923004523)
DOI: 10.5281/zenodo.7997856
title: A Dataset of Human Body Tracking of Walking Actions Captured Using Two Azure Kinect Sensors

description: A dataset of body tracking information is presented. The dataset consists of 315 captured walking sequences. Each sequence is simultaneously captured by two Azure Kinect devices. The two captures are interleaved to effectively double the frame rate. Fifteen participants partook in this experiment. Each experiment consists of seven walking actions, and having three predefined trajectories per experiment. That results in 21 sequences per participant. The data were collected using the Azure Kinect Sensor SDK. They were later processed using the official tools and libraries provided by Microsoft. For each sequence and trajectory, the positions and orientations of thirty-two tracked joints were obtained and saved. The dataset is structured as follows. The experiments from each subject are saved in a single directory. Each directory contains multiple JSON files of timestamped body tracking information to enable the fusion of the two device streams. A calibration file is also provided, enabling the mapping of the coordinates between the two Azure Kinect devices capturing the data (mapping the coordinates of the device known as the Subordinate device to the Master device coordinate system). This data can be used to train neural networks for human motion prediction tasks or test pre-existing algorithms on Azure Kinect data. This dataset could also aid in gait recognition and analysis, as well as in performing action recognition and other surveillance activities.<br> <br> <strong>Journal Publication Citation:</strong><br> Charli Posner, Adrián Sánchez-Mompó, Ioannis Mavromatis, Mustafa Al-Ani,<br> A dataset of human body tracking of walking actions captured using two Azure Kinect sensors,<br> Data in Brief,<br> Volume 49,<br> 2023,<br> 109334,<br> ISSN 2352-3409,<br> https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109334.<br> (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340923004523)
DOI: 10.5281/zenodo.6340846
title: Atmosphere-cryosphere interactions during the last phase of the LGM (21 ka BP) in the European Alps

description: This dataset refers to: Del Gobbo, C., Colucci, R. R., Monegato, G., Žebre, M., and Giorgi, F.: Atmosphere-cryosphere interactions at 21 ka BP in the European Alps, Clim. Past Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/cp-2022-43, in review, 2022. We used the regional climate model RegCM4 to investigate the physical processes sustaining the glacier extent during the Last Glacial Maximum (LGM) and pre-industrial time (PI) over the European Alps. After a bias-correction of precipitation and temperature data, we reconstructed the environmental equilibrium line altitude (envELA) of the Alpine glaciers, which resulted consistent with geological records. #---------------------------------------------------------- LGM in the file names referes to 21 ka BP PI refers to pre-industrial #---------------------------------------------------------- <strong>This dataset contains:</strong> <strong>NetCDF files ------------------------------------------------------------------------------------</strong> <strong>Monthly mean TAS and PR</strong> variables = RegCM4 monthly mean near-surface air temperature (TAS) RegCM4 monthly mean precipitation (PR) model topography (topo) units = TAS [°C], PR [mm/day], topo [m a.s.l.] model = RegCM4 (ICTP) method = RCM forced with MPI-ESM-P remapped = no resolution = 12 km files = LGM_PR_TAS_monmean.nc PI_PR_TAS_monmean.nc <strong>Bias-corrected monthly mean TAS and PR</strong> variables = model topography (topo) Bias-corrected RegCM4 monthly mean precipitation (PR) Bias-corrected RegCM4 monthly mean near-surface air temperature (TAS) units = TAS [°C], PR [mm/day], topo [m a.s.l.] model = RegCM4 (ICTP) method = bias-correction based on HISTALP (TAS) and LAPrec (PR) of RegCM4 data remapped = onto HISTALP grid resolution = 5 arcmin files= LGM_PR_TAS_monmean_BC.nc PI_PR_TAS_monmean_BC.nc <strong>ELA</strong> variables = ELA average RegCM-HISTALP-LAPrec topography units = m a.s.l. data = calculated from bias-corrected RegCM4 data method = Zebre et al. (2020) remapped = on HISTALP grid resolution = 5 arcmin files = LGM_ELA.nc PI_ELA.nc <br> <strong>csv files ------------------------------------------------------------------------------------</strong> <strong>* dates refer to model dates, not real ones!!!</strong><br> tj_700_hpa_pr_lgm : Tagliamento glacier daily wind and precipitation at the 21 ka BP<br> tj_700_hpa_pr_pi : Tagliamento glacier daily wind and precipitation at the PI<br> db_700_hpa_pr_lgm : Dora Baltea glacier daily wind and precipitation at 21 ka BP<br> db_700_hpa_pr_pi : Dora Baltea glacier daily wind and precipitation at the PI<br> r_700_hpa_pr_lgm : Rhine glacier daily wind and precipitation at 21 ka BP<br> r_700_hpa_pr_pi : Rhine glacier daily wind and precipitation at the PI<br> ist_700_hpa_pr_lgm : Inn-Salzach-Traun glacier daily wind and precipitation at 21 ka BP<br> ist_700_hpa_pr_pi : Inn-Salzach-Traun glacier daily wind and precipitation at the PI
DOI: 10.5281/zenodo.6340847
title: Auxiliary material to Atmosphere-cryosphere interactions at 21 ka BP in the European Alps

description: Auxiliary supplementary material NetCDF files ------------------------------------------------------------------------------------ ELA_LGM.nc : environmental Equilibrium Line Altitude at the Last Glacial Maximum in m a.s.l. ELA_PI.nc : environmental Equilibrium Line Altitude at the Pre-Industrial in m a.s.l. tas_LGM.nc : average near surface temperature at the Last Glacial in ° C - summer tas (variable name: tas_JJA) - winter tas (variable name: tas_DJF) and - annual tas (variable name: tas_yr) tas_PI.nc : average near surface temperature at the Pre-Industrial in ° C - summer tas (variable name: tas_JJA) - winter tas (variable name: tas_DJF) and - annual tas (variable name: tas_yr) pr_LGM.nc : annual precipitation at the Last Glacial Maximum in mm pr_PI.nc : annual precipitation at the Pre-Industrial in mm csv files ------------------------------------------------------------------------------------ tj_700_hpa_pr_lgm : Tagliamento glacier daily wind and precipitation at the Last Glacial Maximum tj_700_hpa_pr_pi : Tagliamento glacier daily wind and precipitation at the Pre-Industrial db_700_hpa_pr_lgm : Dora Baltea glacier daily wind and precipitation at the Last Glacial Maximum db_700_hpa_pr_pi : Dora Baltea glacier daily wind and precipitation at the Pre-Industrial r_700_hpa_pr_lgm : Rhine glacier daily wind and precipitation at the Last Glacial Maximum r_700_hpa_pr_pi : Rhine glacier daily wind and precipitation at the Pre-Industrial ist_700_hpa_pr_lgm : Inn-Salzach-Traun glacier daily wind and precipitation at the Last Glacial Maximum ist_700_hpa_pr_pi : Inn-Salzach-Traun glacier daily wind and precipitation at the Pre-Industrial
DOI: 10.5281/zenodo.7278461
title: Atmosphere-cryosphere interactions during the last phase of the LGM (21 ka BP) in the European Alps

description: This dataset refers to: Del Gobbo, C., Colucci, R. R., Monegato, G., Žebre, M., and Giorgi, F.: Atmosphere-cryosphere interactions at 21 ka BP in the European Alps, Clim. Past Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/cp-2022-43, in review, 2022. We used the regional climate model RegCM4 to investigate the physical processes sustaining the glacier extent during the Last Glacial Maximum (LGM) and pre-industrial time (PI) over the European Alps. After a bias-correction of precipitation and temperature data, we reconstructed the environmental equilibrium line altitude (envELA) of the Alpine glaciers, which resulted consistent with geological records. #---------------------------------------------------------- LGM in the file names referes to 21 ka BP PI refers to pre-industrial #---------------------------------------------------------- <strong>This dataset contains:</strong> <strong>NetCDF files ------------------------------------------------------------------------------------</strong> <strong>Monthly mean TAS and PR</strong> variables = RegCM4 monthly mean near-surface air temperature (TAS) RegCM4 monthly mean precipitation (PR) model topography (topo) units = TAS [°C], PR [mm/day], topo [m a.s.l.] model = RegCM4 (ICTP) method = RCM forced with MPI-ESM-P remapped = no resolution = 12 km files = LGM_PR_TAS_monmean.nc PI_PR_TAS_monmean.nc <strong>Bias-corrected monthly mean TAS and PR</strong> variables = model topography (topo) Bias-corrected RegCM4 monthly mean precipitation (PR) Bias-corrected RegCM4 monthly mean near-surface air temperature (TAS) units = TAS [°C], PR [mm/day], topo [m a.s.l.] model = RegCM4 (ICTP) method = bias-correction based on HISTALP (TAS) and LAPrec (PR) of RegCM4 data remapped = onto HISTALP grid resolution = 5 arcmin files= LGM_PR_TAS_monmean_BC.nc PI_PR_TAS_monmean_BC.nc <strong>ELA</strong> variables = ELA average RegCM-HISTALP-LAPrec topography units = m a.s.l. data = calculated from bias-corrected RegCM4 data method = Zebre et al. (2020) remapped = on HISTALP grid resolution = 5 arcmin files = LGM_ELA.nc PI_ELA.nc <br> <strong>csv files ------------------------------------------------------------------------------------</strong> <strong>* dates refer to model dates, not real ones!!!</strong><br> tj_700_hpa_pr_lgm : Tagliamento glacier daily wind and precipitation at the 21 ka BP<br> tj_700_hpa_pr_pi : Tagliamento glacier daily wind and precipitation at the PI<br> db_700_hpa_pr_lgm : Dora Baltea glacier daily wind and precipitation at 21 ka BP<br> db_700_hpa_pr_pi : Dora Baltea glacier daily wind and precipitation at the PI<br> r_700_hpa_pr_lgm : Rhine glacier daily wind and precipitation at 21 ka BP<br> r_700_hpa_pr_pi : Rhine glacier daily wind and precipitation at the PI<br> ist_700_hpa_pr_lgm : Inn-Salzach-Traun glacier daily wind and precipitation at 21 ka BP<br> ist_700_hpa_pr_pi : Inn-Salzach-Traun glacier daily wind and precipitation at the PI
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/6052839
title: COVID Vaccination in World (updated daily)
DOI: 10.6084/m9.figshare.23596476
title: Seric biochemical parameters

description: Seric biochemical parameters (means ± SD) obtained with Wistar rats (<em>Rattus norvegicus </em>Berkenhout, 1769).
DOI: 10.6084/m9.figshare.23600172
title: Register

description: Register
DOI: 10.6084/m9.figshare.23600172.v1
title: Register

description: Register
DOI: 10.25625/tlxdvp/mgdpie
title: radar-v1.0.tar.gz

description: Dieses Release beinhaltet den Programmcode der im RADAR- und RADARplus-Projekt eingesetzten Software zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten aus einem Praxisverwaltungssystem zu Forschungszwecken.
DOI: 10.25625/tlxdvp
title: RADAR Software

description: Dieses Release beinhaltet den Programmcode der im RADAR- und RADARplus-Projekt eingesetzten Software zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten aus einem Praxisverwaltungssystem zu Forschungszwecken. RADAR und RADAR Plus als Konsortialprojekt fand unter Beteiligung verschiedener Partner statt: Universitätsmedizin Göttingen, Abteilung für Allgemeinmedizin; Universitätsmedizin Göttingen, Institut für Medizinische Informatik; Gesellschaft für Wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen; Universitätsmedizin Greifswald, Institut für Community Medicine; Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.
DOI: 10.57967/hf/0825
title: global-stocktake-documents
DOI: 10.5281/zenodo.8095037
title: Supporting data for Ch. 5 of "Mesoscale Cloud Patterns in the Trade-Wind Boundary Layer"

description: This contains both the data and scripts required to produce the figures in Ch. 5 of the PhD thesis "Mesoscale Cloud Patterns in the Trade-Wind Boundary Layer". The scripts labeled 1-5 produce the main figures; the other scripts produce either the underlying data, or supporting figures (prefix S).