cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011712.v2
title: Read me file with details on the R codes from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>.

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over recent decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance in two communities in Israel over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011712.v1
title: Read me file with details on the R codes from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over the last decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time-scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance, in two communities in Israel, over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium, and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011685
title: all.B.csv from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>.

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over recent decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance in two communities in Israel over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011685.v2
title: all.B.csv from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>.

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over recent decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance in two communities in Israel over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011685.v1
title: all.B.csv from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over the last decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time-scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance, in two communities in Israel, over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium, and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.14457/tu.the.2019.565
title: ความท้าทายในธุรกิจสถานีบริการน้ำมันภายใต้การแข่งขันและการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยี: กรณีศึกษาสถานีบริการน้ำมันเชลล์ ในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล

description: การศึกษาเรื่อง “ความท้าทายในธุรกิจสถานีบริการน้ำมันภายใต้การแข่งขันและการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยี กรณีศึกษาสถานีบริการน้ำมันเชลล์ ในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล” มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึงการแข่งขันในธุรกิจและการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยี ที่ส่งผลถึงกลยุทธ์การดำเนินธุรกิจของสถานีบริการน้ำมันแต่ละราย ศึกษาถึงลักษณะทางประชากรศาสตร์ และปัจจัยส่วนประสมทางการตลาด รวมทั้งเพื่อศึกษามุมมองของผู้บริหารสถานีบริการน้ำมันเชลล์ต่อกลยุทธ์การดำเนินธุรกิจของเชลล์ กลุ่มประชากรเป้าหมายที่ทำการศึกษาในครั้งนี้ คือ กลุ่มตัวอย่างผู้บริโภคที่เคยใช้บริการสถานีบริการน้ำมันเชลล์และสถานีบริการน้ำมันอื่นๆ ในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล ทั้งหมด 413 ตัวอย่าง และสัมภาษณ์กลุ่มตัวอย่างของผู้บริหารสถานีบริการน้ำมันเชลล์ในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล 10 ตัวอย่าง นำมาวิเคราะห์และประมวลผลโดยใช้โปรแกรมทางสถิติ ซึ่งสามารถสรุปผลได้ ดังนี้ผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่ เป็นเพศหญิง คิดเป็นร้อยละ 57.63 มีอายุระหว่าง 20-30 ปี คิดเป็นร้อยละ 56.42 ระดับการศึกษาปริญญาตรี ร้อยละ 60.53 โดยส่วนใหญ่มีอาชีพพนักงานบริษัทเอกชน ร้อยละ 61.74 และมีรายได้เฉลี่ยต่อเดือนอยู่ที่ 15,001 – 30,000 บาท คิดเป็นร้อยละ 34.87 ของผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่ เข้าใช้บริการสถานีบริการน้ำมันที่บ่อยที่สุดในระยะเวลา 1 เดือน คือ ปตท. คิดเป็นร้อยละ 45.00 มีจุดประสงค์ที่เข้าใช้บริการสถานีบริการน้ำมัน คือ ใช้บริการเติมน้ำมัน คิดเป็นร้อยละ 37.50 ความถี่ในการเข้าใช้บริการสถานีบริการน้ำมันต่อเดือน อยู่ที่ 2-3 ครั้ง/เดือน คิดเป็นร้อยละ 49.20 มีพฤติกรรมในการเลือกใช้บริการสถานีบริการน้ำมัน คือ เข้าสถานีบริการแบรนด์เดียว แต่สาขาใดก็ได้ คิดเป็นร้อยละ 40.70 ของผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดผลการวิจัย พบว่า ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกใช้บริการสถานีบริการน้ำมันเชลล์ ได้แก่ ปัจจัยด้านการส่งเสริมการตลาด ปัจจัยด้านลักษณะทางกายภาพ ปัจจัยด้านคุณภาพผลิตภัณฑ์และความน่าเชื่อถือ และปัจจัยด้านช่องทางการจัดจำหน่ายตามลำดับ ส่วนปัจจัยที่เหลืออีก 4 ปัจจัย ได้แก่ ปัจจัยด้านพนักงานและการบริการ ปัจจัยด้านราคาและความคุ้มค่า และปัจจัยด้านกระบวนการให้บริการ ไม่มีผลต่อการเลือกใช้บริการสถานีบริการน้ำมันเชลล์ของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑลสำหรับด้านการเปลี่ยนผ่านทางเทคโนโลยีนั้น สถานีบริการน้ำมันในไทย ยังไม่มีการปรับรูปแบบของสถานีให้มีการรองรับการเปลี่ยนผ่านของเทคโนโลยีอย่างขัดเจน เนื่องจากเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นในไทยยังต้องใช้ระยะเวลาอีกระยะหนึ่งถึงจะกระทบต่อธุรกิจ แต่ได้มีการวางแผนกเพื่อเตรียมไว้รองรับสำหรับในอนาคตแล้ว ส่วนผลจากการสัมภาษณ์เพื่อศึกษามุมมองต่อกลยุทธ์การดำเนินธุรกิจของเชลล์ พบว่า ส่วนใหญ่เห็นว่า ด้านผลิตภัณฑ์น้ำมันมีคุณภาพดีกว่าเมื่อเทียบกับคู่แข่ง แต่ในส่วนของกลุ่มธุรกิจ Non-Oil ส่วนใหญ่เห็นว่า กลุ่มธุรกิจ Non-Oil ยังไม่สามารถแข่งขันกับคู่แข่งได้ ในด้านกลยุทธ์การขยายช่องทางการจัดจำหน่าย มีความเห็นว่ามีประสิทธิภาพและสามารถแข่งขันกับคู่แข่งได้ และในด้านกลยุทธ์ที่รองรับหรือสอดคล้องกับเทคโนโลยีใหม่ เชลล์มีการวางกลยุทธ์ ที่สามารถรองรับหรือสอดคล้องกับเทคโนโลยีที่มีการเปลี่ยนแปลงและจะเกิดขึ้นในอนาคต ได้เป็นอย่างดี เนื่องจากเชลล์มีเทคโนโลยีที่พร้อมอยู่แล้ว
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011673
title: Main R code for data analysis from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>.

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over recent decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance in two communities in Israel over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011673.v1
title: Main R code for data analysis from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over the last decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time-scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance, in two communities in Israel, over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium, and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.6084/m9.figshare.5011673.v2
title: Main R code for data analysis from An evolutionary model to predict the frequency of antibiotic resistance under seasonal antibiotic use, and an application to <i>Streptococcus pneumoniae</i>.

description: The frequency of resistance to antibiotics in <i>Streptococcus pneumoniae</i> has been stable over recent decades. For example, penicillin non-susceptibility in Europe has fluctuated between 12% and 16% without any major time trend. In spite of long-term stability, resistance fluctuates over short time scales, presumably in part due to seasonal fluctuations in antibiotic prescriptions. Here, we develop a model that describes the evolution of antibiotic resistance under selection by multiple antibiotics prescribed at seasonally changing rates. This model was inspired by, and fitted to, published data on monthly antibiotics prescriptions and frequency of resistance in two communities in Israel over 5 years. Seasonal fluctuations in antibiotic usage translate into small fluctuations of the frequency of resistance around the average value. We describe these dynamics using a perturbation approach that encapsulates all ecological and evolutionary forces into a generic model, whose parameters quantify a force stabilizing the frequency of resistance around the equilibrium and the sensitivity of the population to antibiotic selection. Fitting the model to the data revealed a strong stabilizing force, typically two to five times stronger than direct selection due to antibiotics. The strong stabilizing force explains that resistance fluctuates <i>in phase</i> with usage, as antibiotic selection alone would result in resistance fluctuating behind usage with a lag of three months when antibiotic use is seasonal. While most antibiotics selected for increased resistance, intriguingly, cephalosporins selected for decreased resistance to penicillins and macrolides, an effect consistent in the two communities. One extra monthly prescription of cephalosporins per 1000 children decreased the frequency of penicillin-resistant strains by 1.7%. This model emerges under minimal assumptions, quantifies the forces acting on resistance and explains up to 43% of the temporal variation in resistance.
DOI: 10.14457/tu.the.2019.566
title: ทัศนคติและพฤติกรรมการลดใช้แก้วพลาสติกของประชาชนในกรุงเทพมหานคร

description: งานค้นคว้าอิสระฉบับนี้ ผู้ศึกษามุ่งศึกษาถึงทัศนคติและพฤติกรรมการลดใช้แก้วพลาสติกของประชาชนในกรุงเทพมหานคร โดยใช้ข้อมูลประเภทปฐมภูมิ โดยการเก็บแบบสอบถามจากประชาชนในกรุงเทพมหานคร จำนวนทั้งสิ้น 407 ตัวอย่าง โดยใช้แบบสอบถามในการเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา ซึ่งเป็นการอธิบายถึงลักษณะทั่วไปของผู้ตอบแบบสอบถาม และการวิเคราะห์สถิติเชิงอนุมานโดยใช้ค่าสถิติการทดสอบ t-test (Independent Simple t-test) และค่าสถิติการทดสอบ f-test (One Way ANOVA) รวมทั้งการสัมภาษณ์ร้านค้าที่มีการใช้แก้วพลาสติกในการให้บริการถึงความคิดเห็นและแนวทางในเรื่องการลดใช้แก้วพลาสติกผลการศึกษาพบว่า กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่เป็นเพศหญิง อายุเฉลี่ย 38.79 ปี สถานภาพโสด ระดับการศึกษาปริญญาตรี/เทียบเท่า ประกอบอาชีพพนักงานบริษัทเอกชน รายได้เฉลี่ยต่อเดือน 15,001-30,000 บาท มีประเภทที่อยู่อาศัยเป็นรูปแบบของบ้านเดี่ยว รวมถึงกลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่ไม่ทราบเกี่ยวกับการจัดทำ Roadmap การจัดการขยะพลาสติก ปีพ.ศ. 2561-พ.ศ. 2573 ของรัฐบาล และในส่วนความเห็นเกี่ยวกับการลดและเลิกใช้แก้วพลาสติก พบว่า กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่มีความเห็นว่าจะประสบความสำเร็จ โดยกลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่ยังคงใช้แก้วพลาสติกเมื่อมีการซื้อเครื่องดื่ม และเห็นว่าการเก็บค่าธรรมเนียมจะเป็นการช่วยทำให้การลดใช้แก้วพลาสติกมีประสิทธิภาพมากกว่าการให้ส่วนลด มีทัศนคติเกี่ยวกับการลดใช้แก้วพลาสติกอยู่ในระดับมาก กลุ่มอ้างอิงที่มีอิทธิพลต่อการลดใช้แก้วพลาสติกอยู่ในระดับปานกลาง สำหรับเหตุผลที่กลุ่มตัวอย่างคิดว่าทำให้การลดใช้แก้วพลาสติกจะไม่ประสบความสำเร็จอันดับแรก คือ ความเคยชินของผู้บริโภคเป็น การรณรงค์อย่างจริงจังไม่มีความต่อเนื่อง และทางร้านค้าไม่มีทางเลือกอื่นให้ผู้บริโภค ส่วนปัจจัยข้อมูลส่วนบุคคลด้าน เพศ อายุ สถานภาพ ระดับการศึกษาสูงสุด และอาชีพที่แตกต่างกัน มีพฤติกรรมการใช้แก้วพลาสติกแตกต่างกัน รวมถึงทัศนคติเกี่ยวกับการลดใช้แก้วพลาสติกและกลุ่มอ้างอิงมีอิทธิพลต่อการลดใช้แก้วพลาสติกระหว่างกลุ่มที่โดยส่วนมากใช้แก้วพลาสติกกับกลุ่มที่โดยส่วนมากนำแก้วส่วนตัวมาเองแตกต่างกัน