cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2022.509
title: เทคนิคการใส่ปุ๋ยเคมีที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม: กรณีศึกษาในสวนยางพารา

description: งานวิจัยนี้ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณผลผลิตน้ำยางพาราจากแนวทางปฏิบัติในการดูแลรักษาสวนยางพาราและผลผลิตที่ได้รับของเกษตรกรในตำบลผางาม อำเภอเวียงชัย จังหวัดเชียงราย ด้วยวิธีการสำรวจด้วยแบบสอบถามจากตัวอย่างกลุ่มเกษตรกรจำนวน 50 ราย แล้วนำผลสำรวจมาวิเคราะห์หาตัวแปรที่มีผลต่อปริมาณผลผลิตน้ำยางพารา และการศึกษาเปรียบเทียบวิธีการใส่ปุ๋ยเคมีแบบหว่านและการฝังกลบที่ความลึก 15 เซนติเมตร โดยปริมาณปุ๋ยอ้างอิงตามตารางค่าแนะนำของสถาบันวิจัยยาง กรมวิชาการเกษตร ซึ่งทำการทดลองในแปลงตัวอย่างขนาด 1 ไร่ จำนวน 3 แปลง บนพื้นที่ราบตีนเขา บนเขา และเชิงเขา ซึ่งผลจากการสำรวจแบบสอบถามพบว่าปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณผลผลิตน้ำยางพาราของเกษตรกร ได้แก่ ขนาดของพื้นที่ ปริมาณการใส่ปุ๋ยเคมี ลักษณะการประกอบอาชีพ การรับรู้ข่าวสารข้อมูล อายุของต้นยางพารา และชนิดของปุ๋ย โดยมีค่าความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญยิ่งทางสถิติ (p-value&lt; 0.1) และผลการทดสอบวิธีการใส่ปุ๋ยพบว่าการให้ปุ๋ยแบบฝังกลบให้ผลผลิตของน้ำยางสูงกว่าแบบหว่าน และไม่ใส่ปุ๋ย มีค่าเฉลี่ยระหว่าง 38 - 47, 45 - 77 และ 16 - 35 กิโลกรัมต่อไร่ ตามลำดับ และพบว่าการให้ปุ๋ยแบบฝังกลบมีปริมาณธาตุอาหาร (ไนโตรเจนทั้งหมด และฟอสฟอรัสทั้งหมด) สะสมในดินน้อยกว่าการใส่ปุ๋ยแบบหว่าน โดยพบว่า ปริมาณผลผลิตน้ำยางแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่าง รูปแบบการให้ปุ๋ย และลักษณะภูมิประเทศ (p-value &lt; 0.05) ส่วนปริมาณสารอาหารคงเหลือในดิน ส่วนใหญ่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ทั้งวิธีการให้ปุ๋ย ความลึกของดิน และสภาพภูมิประเทศ และพบว่าผลผลิตน้ำยางมีความสัมพันธ์ในเชิงเส้นตรงแบบผกผันอย่างมีนัยสำคัญยิ่ง กับปริมาณคงเหลืออินทรียวัตถุในดิน (r = -0.286, p-value = 0.003) และมีความสัมพันธ์แบบตามกับค่าการนำไฟฟ้า (r = 0.415, p-value = 0.000)
DOI: 10.14457/tu.the.2022.510
title: Regularity on semigroups of partial transformations with invariant set

description: Let
DOI: 10.14457/tu.the.2022.511
title: An Inverse Eigenvalue Problems for Two Kinds of Symmetric Matrices

description: In this thesis, we present the inverse eigenvalue problem for constructing two kinds of symmetric matrices which are a combination of a tridiagonal matrix and an arrowhead matrix from particular spectral information. The first spectral information is the eigenvalues of the leading principal submatrix, and the second spectral information is one of the eigenpairs and maximal eigenvalues of the leading principal submatrix. Moreover, our results generate an algorithmic procedure to compute the elements of the matrix.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.512
title: การประเมินปริมาณการปลดปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จากการจัดการขยะมูลฝอยของเทศบาลเมืองน่าน

description: การวิจัยมีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินปริมาณการปลดปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จากการจัดการขยะมูลฝอยของเทศบาลเมืองน่านจากกระบวนการรวบรวม การขนส่ง และกำจัดขยะมูลฝอย และเสนอแนะแนวทางการจัดการขยะมูลฝอยเพื่อลดปริมาณการปลดปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ดำเนินการศึกษา โดยใช้ข้อมูลปี พ.ศ. 2562 นำมาคำนวณ โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเทียบเป็นปริมาณคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า ตามแนวทางของคณะกรรมการระหว่างประเทศว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (IPCC) และองค์การบริหารจัดการก๊าซเรือนกระจก (องค์การมหาชน) (TGO) ผลการศึกษา พบว่า ขยะมูลฝอยจากแหล่งกำเนิดมีปริมาณ 9,866.87 ตัน/ปี อัตราการเกิดขยะมูลฝอย 1.37 กิโลกรัม/คน/วัน ความหนาแน่นปกติ 144.4 กิโลกรัม/ลูกบาศก์เมตร มีองค์ประกอบทางกายภาพประกอบด้วยขยะมูลฝอยอินทรีย์ ร้อยละ 37.28 ขยะมูลฝอยรีไซเคิล ร้อยละ 58.82 ขยะมูลฝอยทั่วไป ร้อยละ 2.96 และขยะมูลฝอยอันตราย ร้อยละ 0.94 ส่วนขยะมูลฝอยจากสถานที่บ่อกำจัดมีปริมาณ 9,447.01 ตัน/ปี อัตราการเกิดขยะมูลฝอย 1.31 กิโลกรัม/คน/วัน ความหนาแน่นปกติ 156.8 กิโลกรัม/ลูกบาศก์เมตร มีองค์ประกอบทางกายภาพประกอบด้วยขยะมูลฝอยอินทรีย์ ร้อยละ 47.61 ขยะมูลฝอยรีไซเคิล ร้อยละ 47.68 ขยะมูลฝอยทั่วไป ร้อยละ 3.53 และขยะมูลฝอยอันตราย ร้อยละ 1.18 ปริมาณการปลดปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ จากกระบวนการจัดการขยะมูลฝอย เท่ากับ 16,647,623.90 กิโลกรัมคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า/ปี มาจากการรวบรวม การขนส่ง และการกำจัด เท่ากับ 97,115.86 64,567.96 และ 16,485,940.10 กิโลกรัมคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า/ปี ตามลำดับ หรือคิดเป็น 21,216.91 กิโลกรัมคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า/ตันขยะมูลฝอย/ปี สำหรับแนวทางที่เหมาะสมในการจัดการขยะมูลฝอยเพื่อลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ได้แก่ การคัดแยกขยะมูลฝอยจากแหล่งกำเนิดนำไปรีไซเคิล และการคัดแยกขยะมูลฝอยประเภทเศษอาหารนำไปทำปุ๋ยหมัก ปริมาณการปลดปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เหลือ 2,909,573.05 กิโลกรัมคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า/ปี ลดลง 13,728,538.12 กิโลกรัมคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า/ปี หรือลดลงร้อยละ 82.46 เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการจัดการขยะมูลฝอยในปัจจุบัน ดังนั้นเทศบาลเมืองน่านควรผลักดันให้มีนโยบายในการคัดแยกขยะมูลฝอยจากแหล่งกำเนิดเพื่อสามารถนำกลับมาใช้ประโยชน์ และลดปริมาณการปลดปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์จากการจัดการขยะมูลฝอย
DOI: 10.14457/tu.the.2022.513
title: การจำแนกบุคลิกภาพห้าองค์ประกอบด้วยการใช้ภาษา

description: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อจำแนกบุคลิกภาพห้าองค์ประกอบด้วยการใช้ภาษาในการสื่อสาร เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่นำมาใช้จำแนกบุคลิกภาพ ได้แก่ ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) นาอีพเบย์ (Naïve Bayes) และซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machaine : SVM) โดยนำประเภทของคำมาหาความถี่เพื่อนำมาเป็นปัจจัย (Feature) ข้อมูลที่นำมาใช้ในการวิจัยครั้งนี้ได้มาจากการเก็บข้อมูลจากแบบสอบถาม 3 ส่วน ได้แก่ แบบสอบถามเกี่ยวกับข้อมูลลักษณะส่วนบุคคลของผู้ตอบแบบสอบถาม แบบสอบถามบุคลิกภาพห้าองค์ประกอบ และการเขียนเรียงความ กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษา ได้แก่นักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4-6 จำนวน 150 คน ชั้นล่ะ 50 คน ผลการวิจัยพบว่า เทคนิคที่สามารถจำแนกบุคลิกภาพห้าองค์ประกอบ แล้วมีค่าความถูกต้องเฉลี่ยมากที่สุด ได้แก่ ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) ซึ่งมีค่าเฉลี่ยค่าความถูกต้อง 75.33 % รองลงมาคือ ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision tree) มีค่าเฉลี่ยค่าความถูกต้อง 71.33% และ นาอีฟ เบย์ (Naive Bayes) มีค่าเฉลี่ยค่าความถูกต้อง 68.27% ตามลำดับ
DOI: 10.14457/tu.the.2022.514
title: การตรวจจับข่าวปลอมภาษาไทยโดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง

description: ข่าวปลอมจัดเป็นปัญหาสำคัญหนึ่งของสังคม การตรวจจับข่าวปลอมจึงเป็นขั้นตอนสำคัญในการยับยั้งและควบคุมดูแลไม่ให้มีการแพร่กระจายในวงกว้าง วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอการตรวจจับข่าวปลอมภาษาไทยด้วยกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องสามแบบจำลองได้แก่ Naïve Bayes, Neural Network และ Support Vector Machine โดยเก็บข้อมูลข่าวภาษาไทยจากเว็บไซต์ศูนย์ต่อต้านข่าวปลอม (ประเทศไทย) ในช่วงเดือนกันยายน 2561 ถึงเดือนกันยายน 2565 ข้อมูลข่าวผ่านกระบวนการเลือกคุณลักษณะ การแปลงค่าคุณลักษณะ การแบ่งค่าข้อมูลเป็นช่วง และการปรับช่วงของค่าข้อมูลให้อยู่ในช่วงเดียวกัน นอกจากนี้ยังผ่านกระบวนการสุ่มเกินเพื่อทำให้ข้อมูลข่าวมีจำนวนข่าวจริงและข่าวปลอมเท่ากัน งานวิจัยเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองด้วยค่าร้อยละของความถูกต้อง ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลอง Support Vector Machine มีค่าความถูกต้องร้อยละ 94 มากกว่าค่าความถูกต้องของแบบจำลอง Naïve Bayes และ Neural Network นอกจากนี้ยังพบว่าคุณลักษณะรายการคำที่ระบุในข้อความส่งผลให้ความถูกต้องของแบบจำลองเพิ่มขึ้น
DOI: 10.14457/tu.the.2022.515
title: Machine learning approaches for quality control in pulp packaging manufacturers

description: In molded pulp packaging manufacturing, defect detection and classification processes are critical to ensuring the products meet quality criteria. Yet most manufacturers still rely on human-based manual visual defect classification which can be inconsistent and labor intensive. In this research, we introduce the conjunction of machine vision hardware and machine learning to build a conceptual framework for an automated molded pulp packaging defect detection system. The conceptual framework consists of two modules. First, the image acquisition module setups appropriate hardware and configuration such that high-quality images can be acquired. The second is a machine learning module that constructs a deep learning model with hyper-parameter tuning to automatically detect the defects on the surface of molded pulp products. Our proposed model is based on deep learning model - the Xception architecture, which is recently developed and expected to be more robust on defect detection. In comparison with Traditional machine learning algorithms - SVM and Naive bayes have been widely used in the field of industrial detection. The oriented FAST and rotated BRIEF (ORB) and Bag-of-Visual-Word (BoVW) are implemented for pre-feature extraction. Since molded pulp packaging has obstacles on surface fluctuation by color, grain pulp fiber and non-repeating defect pattern, the Negative Monochrome (NGMC) image preprocessing is proposed to enhance the visibility of defects on the surface and reduce undesired features. The extracted features must be able to describe and distinguish images categories, which could be a limitation for traditional algorithms that required pre-feature extraction. The results demonstrate that the Xception model trained with NGMC images resolution 192x192 and learning rate 0.001 achieved more than 92.98% accuracy and best generalize across datasets from different production lots, which suggests that the robustness of our conceptual framework has the potential to be utilized in industrial applications.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.516
title: Theoretical fixed point results involving double averaged mappings with new enriching techniques and applications

description: This dissertation delves into the intricate development of the classical fixed point theorem by delving deep into the fixed point theory in metric spaces. The main focus of this research is on the enriching technique, which was first introduced by Berinde and P\u{a}curar [Approximating fixed points of enriched contraction mappings in Banach spaces. J. Fixed Point Theory Appl. 22, 38 (2020)] published in 2020. In this study, we aim to explore the limitations of classical fixed point theorems and propose new ways to enhance its efficacy. To this end, we are the first to introduce a novel class of mappings called double averaged mappings and conduct an in-depth investigation of their properties. Our findings on double averaged mappings provide a fresh perspective on the development of classical fixed point theory. By utilizing a variety of the enriching technique, which we refer to as the new enriching technique, we are able to demonstrate how our results on double averaged mappings can be utilized to refine classical fixed point theorems with fewer strictly necessary conditions. Lastly, we apply our newly-developed fixed point results to the existence theory of nonlinear fractional integral equations, demonstrating the practical relevance of our research. Overall, this dissertation represents a significant contribution to the field of fixed point theory and lays the foundation for future research in this area.
DOI: 10.25921/63gg-2w16
title: EK80 Water Column Sonar Data Collected During PC1804
DOI: 10.6084/m9.figshare.23962926
title: Supplementary Material for: Life's Essential 8 and Mortality in US Adults with Chronic Kidney Disease

description: Introduction: The current prevalence of chronic kidney disease (CKD) is substantial, and CKD individuals face a heightened risk of mortality, encompassing both all-cause and cause-specific outcomes. The current study aims to investigate the potential impact of adhering to Life Essential 8 (LE8) on reducing mortality among CKD individuals. Methods: Using the National Health and Nutrition Survey (NHANES) data from 2005 to 2018, we analyzed 22,420 United States adults (≥20 years old). CKD is defined by urinary albumin-to-creatinine ratio (≥30 mg/g or 3 mg/mmol) and estimated glomerular filtration rate (&lt;60 ml/min/1.73m2). The components of LE8, including diet, physical activity (PA), nicotine exposure, sleep, Body Mass Index, blood lipids, blood glucose, and blood pressure (BP) were measured and given a score of 0-100. The total LE8 score was the unweighted average of all components and was divided into low cardiovascular health (CVH) (0-49), moderate CVH (50-79), and high CVH (80-100). Cox proportional hazards regression model was used to explore the associations of LE8 with all-cause, cardiovascular disease (CVD), and cancer mortality, which were followed prospectively by the National Center for Health Statistics until December 31, 2019. Results: In the overall population, individuals with moderate CVH had a 47% lower risk of CKD, while high CVH was linked to a 55% lower risk compared to low CVH. During a median follow-up of 7.58 years, CKD individuals had a 93% higher all-cause mortality rate and a 149% higher CVD mortality rate compared to those without CKD. Among the CKD individuals, every 10-point increase in LE8 score was associated with reduced risks of 17% for all-cause mortality (especially PA, nicotine exposure, blood glucose, and BP), 18% for CVD mortality (especially PA), and 12% for cancer mortality (especially PA and sleep health). In additional and sensitivity analysis, the results remained significant after further consideration of potential confounding of renal function. Additionally, LE8 demonstrated superior risk stratification for CVD mortality among CKD patients compared with LS7. Interaction was observed between LE8 and age, education level, marital status, and drinking status. Conclusions: The current study demonstrates that adherence to higher LE8 levels within CKD individuals is associated with a reduced risk of both all-cause and cause-specific mortality.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23962926.v1
title: Supplementary Material for: Life's Essential 8 and Mortality in US Adults with Chronic Kidney Disease

description: Introduction: The current prevalence of chronic kidney disease (CKD) is substantial, and CKD individuals face a heightened risk of mortality, encompassing both all-cause and cause-specific outcomes. The current study aims to investigate the potential impact of adhering to Life Essential 8 (LE8) on reducing mortality among CKD individuals. Methods: Using the National Health and Nutrition Survey (NHANES) data from 2005 to 2018, we analyzed 22,420 United States adults (≥20 years old). CKD is defined by urinary albumin-to-creatinine ratio (≥30 mg/g or 3 mg/mmol) and estimated glomerular filtration rate (&lt;60 ml/min/1.73m2). The components of LE8, including diet, physical activity (PA), nicotine exposure, sleep, Body Mass Index, blood lipids, blood glucose, and blood pressure (BP) were measured and given a score of 0-100. The total LE8 score was the unweighted average of all components and was divided into low cardiovascular health (CVH) (0-49), moderate CVH (50-79), and high CVH (80-100). Cox proportional hazards regression model was used to explore the associations of LE8 with all-cause, cardiovascular disease (CVD), and cancer mortality, which were followed prospectively by the National Center for Health Statistics until December 31, 2019. Results: In the overall population, individuals with moderate CVH had a 47% lower risk of CKD, while high CVH was linked to a 55% lower risk compared to low CVH. During a median follow-up of 7.58 years, CKD individuals had a 93% higher all-cause mortality rate and a 149% higher CVD mortality rate compared to those without CKD. Among the CKD individuals, every 10-point increase in LE8 score was associated with reduced risks of 17% for all-cause mortality (especially PA, nicotine exposure, blood glucose, and BP), 18% for CVD mortality (especially PA), and 12% for cancer mortality (especially PA and sleep health). In additional and sensitivity analysis, the results remained significant after further consideration of potential confounding of renal function. Additionally, LE8 demonstrated superior risk stratification for CVD mortality among CKD patients compared with LS7. Interaction was observed between LE8 and age, education level, marital status, and drinking status. Conclusions: The current study demonstrates that adherence to higher LE8 levels within CKD individuals is associated with a reduced risk of both all-cause and cause-specific mortality.
DOI: 10.3886/e193346
title: Structural relationship model of basic needs with intimate partner violence: the mediating role of gender discrimination and self-esteem

description: The study investigates the structural relationship model between basic needs and intimate partner violence (IPV), with a focus on the mediating effects of gender discrimination and self-esteem. The researchers aim to understand the mechanisms through which basic needs relate to IPV and how gender discrimination and self-esteem contribute to this relationship.The study proposes that basic needs (such as safety, belonging, and esteem) play a role in influencing the occurrence of IPV. The researchers suggest that this relationship is mediated by two factors: gender discrimination and self-esteem. Gender discrimination refers to unfair treatment or biases based on gender, which may lead to power imbalances and contribute to IPV. Self-esteem, on the other hand, refers to an individual's perception of their self-worth, and it can impact how they respond to situations, including potentially abusive ones.
DOI: 10.3886/e193346v1
title: Structural relationship model of basic needs with intimate partner violence: the mediating role of gender discrimination and self-esteem

description: The study investigates the structural relationship model between basic needs and intimate partner violence (IPV), with a focus on the mediating effects of gender discrimination and self-esteem. The researchers aim to understand the mechanisms through which basic needs relate to IPV and how gender discrimination and self-esteem contribute to this relationship.The study proposes that basic needs (such as safety, belonging, and esteem) play a role in influencing the occurrence of IPV. The researchers suggest that this relationship is mediated by two factors: gender discrimination and self-esteem. Gender discrimination refers to unfair treatment or biases based on gender, which may lead to power imbalances and contribute to IPV. Self-esteem, on the other hand, refers to an individual's perception of their self-worth, and it can impact how they respond to situations, including potentially abusive ones.
DOI: 10.5281/zenodo.8078592
title: coSIF Data Product for February, April, July, and October 2021

description: The monthly, 0.05-degree resolution coSIF predictions and corresponding root-mean-squared prediction errors (RMSPEs) for each of February, April, July, and October 2021 over North America. Each NetCDF file corresponds to one of the four months and contains two variables: "cosif_prediction" and "cosif_rmspe." For example, "coSIF_202102.nc4" corresponds to February 2021. All units are Watts per square meter, per steradian, and per micrometer (W \ m^2 \ sr \ \(\mu\)m). As described in Jacobson et. al. (2023), predictions and RMSPEs for July 2021 were produced using cokriging. For all other months, predictions and RMSPEs were produced using kriging.
description: {"references": ["Jacobson, J., Cressie, N., & Zammit-Mangion, A. (2023). Spatial statistical prediction of solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) from multivariate OCO-2 data. Remote Sensing, 15(16), 4038. https://doi.org/10.3390/rs15164038"]}
DOI: 10.5281/zenodo.8078591
title: coSIF Data Product for February, April, July, and October 2021

description: The monthly, 0.05-degree resolution coSIF predictions and corresponding root-mean-squared prediction errors (RMSPEs) for each of February, April, July, and October 2021 over North America. Each NetCDF file corresponds to one of the four months and contains two variables: "cosif_prediction" and "cosif_rmspe." For example, "coSIF_202102.nc4" corresponds to February 2021. All units are Watts per square meter, per steradian, and per micrometer (W \ m^2 \ sr \ \(\mu\)m). As described in Jacobson et. al. (2023), predictions and RMSPEs for July 2021 were produced using cokriging. For all other months, predictions and RMSPEs were produced using kriging.
description: {"references": ["Jacobson, J., Cressie, N., & Zammit-Mangion, A. (2023). Spatial statistical prediction of solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) from multivariate OCO-2 data. Remote Sensing, 15(16), 4038. https://doi.org/10.3390/rs15164038"]}
DOI: 10.5281/zenodo.8078560
title: coSIF Fitted Model Parameters

description: Fitted parameters for the bivariate spatial model in each of February, April, July, and October 2021.
description: {"references": ["Jacobson, J., Cressie, N., & Zammit-Mangion, A. (2023). Spatial statistical prediction of solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) from multivariate OCO-2 data. Remote Sensing, 15(16), 4038. https://doi.org/10.3390/rs15164038"]}
DOI: 10.5281/zenodo.8078559
title: coSIF Fitted Model Parameters

description: Fitted parameters for the bivariate spatial model in each of February, April, July, and October 2021.
description: {"references": ["Jacobson, J., Cressie, N., & Zammit-Mangion, A. (2023). Spatial statistical prediction of solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) from multivariate OCO-2 data. Remote Sensing, 15(16), 4038. https://doi.org/10.3390/rs15164038"]}
DOI: 10.5281/zenodo.8078476
title: coSIF Input Data

description: This compressed file contains all input data needed to reproduce the results in Jacobson et al. (2023) Spatial Statistical Prediction of Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence (SIF) from Multivariate OCO-2 Data. In particular, the following are included: The directory `OCO2_L2_Lite_SIF_10r` is a subset of daily OCO-2 SIF Lite files (version 10r) for February, April, July, and October 2021. The full dataset is available at https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/OCO2_L2_Lite_SIF_10r/summary. The directory `OCO2_L2_Lite_FP_10r` is a subset of daily OCO-2 XCO2 Lite files (version 10r) for March, May, August, and November 2021. The full dataset is available at https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/OCO2_L2_Lite_FP_10r/summary. The directory `MCD12C1v061` contains the MODIS Land Cover Climate Modeling Grid (CMG) (MCD12C1) Version 6.1 annual data product for 2021 only. The full dataset is available at https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12c1v061/.
description: {"references": ["Jacobson, J., Cressie, N., & Zammit-Mangion, A. (2023). Spatial statistical prediction of solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) from multivariate OCO-2 data. Remote Sensing, 15(16), 4038. https://doi.org/10.3390/rs15164038"]}
DOI: 10.5281/zenodo.8078475
title: coSIF Input Data

description: This compressed file contains all input data needed to reproduce the results in Jacobson et al. (2023) Spatial Statistical Prediction of Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence (SIF) from Multivariate OCO-2 Data. In particular, the following are included: The directory `OCO2_L2_Lite_SIF_10r` is a subset of daily OCO-2 SIF Lite files (version 10r) for February, April, July, and October 2021. The full dataset is available at https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/OCO2_L2_Lite_SIF_10r/summary. The directory `OCO2_L2_Lite_FP_10r` is a subset of daily OCO-2 XCO2 Lite files (version 10r) for March, May, August, and November 2021. The full dataset is available at https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/OCO2_L2_Lite_FP_10r/summary. The directory `MCD12C1v061` contains the MODIS Land Cover Climate Modeling Grid (CMG) (MCD12C1) Version 6.1 annual data product for 2021 only. The full dataset is available at https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12c1v061/.
description: {"references": ["Jacobson, J., Cressie, N., & Zammit-Mangion, A. (2023). Spatial statistical prediction of solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) from multivariate OCO-2 data. Remote Sensing, 15(16), 4038. https://doi.org/10.3390/rs15164038"]}
DOI: 10.6084/m9.figshare.20506758
title: Total Synthesis of Tetrodotoxin

description: Total Synthesis of Tetrodotoxin
DOI: 10.6084/m9.figshare.20506758.v3
title: Total Synthesis of Tetrodotoxin

description: Total Synthesis of Tetrodotoxin
DOI: 10.6084/m9.figshare.20506758.v4
title: Total Synthesis of Tetrodotoxin

description: Total Synthesis of Tetrodotoxin
DOI: 10.6084/m9.figshare.23726045
title: Supplementary material from Global prioritization of endemic zoonotic diseases for conducting surveillance in domestic animals to protect public health

description: Initial list of diseases and assessment against the prioritisation criteria
DOI: 10.6084/m9.figshare.23726045.v3
title: Supplementary material from Global prioritization of endemic zoonotic diseases for conducting surveillance in domestic animals to protect public health

description: Initial list of diseases and assessment against the prioritisation criteria