cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.13134479
title: Auswertung zur Referenzierung von Forschungsdaten in den ECTEL-Proceedings 2019-2023

description: Der Datensatz enthält eine Auswertung dazu, wie in den Proceedings der European Conference on Technology-Enhanced Learning (ECTEL) von 2019-2023 Forschungsdaten und Softwareartefakte durch Referenzen auffindbar und zugreifbar gemacht werden.

Für die Erhebung wurden alle Beitragskategorien der ECTEL-Hauptkonferenz berücksichtigt. Beiträge zu den Workshops wurden nicht berücksichtigt. Alle Beiträge wurden vom Erstautor daraufhin untersucht, ob ihrem Inhalt Forschungsdaten zugrunde liegen. Als Indikatoren dafür wurde die Forschungsmethodik (sofern beschrieben) auf Tätigkeiten überprüft, bei der Forschungsdaten anfallen. Ferner wurden die textuell beschriebenen Ergebnisse sowie Abbildungen (sofern vorhanden) daraufhin untersucht, ob sie Ausschnitte aus Forschungsdaten oder aggregierte Daten enthalten. Im Ergebnis wurde für jeden Beitrag festgehalten, ob ein unmittelbarer Bezug zu Forschungsdaten vorliegt, wobei ein Bezug zu Softwareartefakten als Informatik-spezifische Form von Forschungsdaten gesondert erfasst wurde.

Für alle Beiträge, die Forschungsdaten enthalten wurde geprüft, ob im Beitrag Verweise auf den Veröffentlichungsort der Daten in Form einer URL, einer DOI oder eines Verweises auf eine andere schriftliche Publikation enthalten sind. Im Fall von URLs und DOIs wurde ferner geprüft, ob diese Verweise tatsächlich zu einer zugreifbaren Ressource führen. Bei schriftlichen Publikationen wurde überprüft, ob es eine solche Veröffentlichung gibt. Eine inhaltliche Prüfung der Vollständigkeit oder Qualität der referenzierten Daten wurde in keinem der Fälle vorgenommen. Es wurde allerdings erhoben, ob im Beitrag selbst Informationen dazu gegeben wurde, wenn nur ein Teil der Forschungsdaten über die genannten Referenzen verfügbar war, beispielsweise lediglich ein verwendeter Fragebogen, nicht jedoch alle darüber erhobenen Rohdaten.
DOI: 10.5281/zenodo.13134480
title: Auswertung zur Referenzierung von Forschungsdaten in den ECTEL-Proceedings 2019-2023

description: Der Datensatz enthält eine Auswertung dazu, wie in den Proceedings der European Conference on Technology-Enhanced Learning (ECTEL) von 2019-2023 Forschungsdaten und Softwareartefakte durch Referenzen auffindbar und zugreifbar gemacht werden.

Für die Erhebung wurden alle Beitragskategorien der ECTEL-Hauptkonferenz berücksichtigt. Beiträge zu den Workshops wurden nicht berücksichtigt. Alle Beiträge wurden vom Erstautor daraufhin untersucht, ob ihrem Inhalt Forschungsdaten zugrunde liegen. Als Indikatoren dafür wurde die Forschungsmethodik (sofern beschrieben) auf Tätigkeiten überprüft, bei der Forschungsdaten anfallen. Ferner wurden die textuell beschriebenen Ergebnisse sowie Abbildungen (sofern vorhanden) daraufhin untersucht, ob sie Ausschnitte aus Forschungsdaten oder aggregierte Daten enthalten. Im Ergebnis wurde für jeden Beitrag festgehalten, ob ein unmittelbarer Bezug zu Forschungsdaten vorliegt, wobei ein Bezug zu Softwareartefakten als Informatik-spezifische Form von Forschungsdaten gesondert erfasst wurde.

Für alle Beiträge, die Forschungsdaten enthalten wurde geprüft, ob im Beitrag Verweise auf den Veröffentlichungsort der Daten in Form einer URL, einer DOI oder eines Verweises auf eine andere schriftliche Publikation enthalten sind. Im Fall von URLs und DOIs wurde ferner geprüft, ob diese Verweise tatsächlich zu einer zugreifbaren Ressource führen. Bei schriftlichen Publikationen wurde überprüft, ob es eine solche Veröffentlichung gibt. Eine inhaltliche Prüfung der Vollständigkeit oder Qualität der referenzierten Daten wurde in keinem der Fälle vorgenommen. Es wurde allerdings erhoben, ob im Beitrag selbst Informationen dazu gegeben wurde, wenn nur ein Teil der Forschungsdaten über die genannten Referenzen verfügbar war, beispielsweise lediglich ein verwendeter Fragebogen, nicht jedoch alle darüber erhobenen Rohdaten.
DOI: 10.5281/zenodo.7774015
title: Auswertung zur Referenzierung von Forschungsdaten in den DELFI-Proceedings 2018-2022

description: Der Datensatz enthält eine Auswertung dazu, wie in den Proceedings der DELFI-Tagung 2018-2022 Forschungsdaten und Softwareartefakte durch Referenzen auffindbar und zugreifbar gemacht werden. Für die Erhebung wurden alle Beitragskategorien der DELFI-Hauptkonferenz berücksichtigt. Beiträge zu den Workshops wurden nicht berücksichtigt. Alle Beiträge wurden vom Erstautor daraufhin untersucht, ob ihrem Inhalt Forschungsdaten zugrunde liegen. Als Indikatoren dafür wurde die Forschungsmethodik (sofern beschrieben) auf Tätigkeiten überprüft, bei der Forschungsdaten anfallen. Ferner wurden die textuell beschriebenen Ergebnisse sowie Abbildungen (sofern vorhanden) daraufhin untersucht, ob sie Ausschnitte aus Forschungsdaten oder aggregierte Daten enthalten. Im Ergebnis wurde für jeden Beitrag festgehalten, ob ein unmittelbarer Bezug zu Forschungsdaten vorliegt, wobei ein Bezug zu Softwareartefakten als Informatik-spezifische Form von Forschungsdaten gesondert erfasst wurde. Die so gewonnenen Erhebungsdaten wurden vom Zweitautor des vorliegenden Beitrags in einer zweiten Sichtung aller Beiträge überprüft. Für alle Beiträge, die Forschungsdaten enthalten wurde geprüft, ob im Beitrag Verweise auf den Veröffentlichungsort der Daten in Form einer URL, einer DOI oder eines Verweises auf eine andere schriftliche Publikation enthalten sind. Im Fall von URLs und DOIs wurde ferner geprüft, ob diese Verweise tatsächlich zu einer zugreifbaren Ressource führen. Bei schriftlichen Publikationen wurde überprüft, ob es eine solche Veröffentlichung gibt. Eine inhaltliche Prüfung der Vollständigkeit oder Qualität der referenzierten Daten wurde in keinem der Fälle vorgenommen. Es wurde allerdings erhoben, ob im Beitrag selbst Informationen dazu gegeben wurde, wenn nur ein Teil der Forschungsdaten über die genannten Referenzen verfügbar war, beispielsweise lediglich ein verwendeter Fragebogen, nicht jedoch alle darüber erhobenen Rohdaten.
DOI: 10.5281/zenodo.12800779
title: gEneSys Project - Systematic Literature on the Nexus between Gender and Energy Transition Database
title: Dataset of the Systematic Literature Review - gEneSys Project WP1_T1.1

description: The present Dataset containes the data collected for the gEneSys Systematic Literature Review on the nexus between gender and energy transition. Data have been collected from 152 papers published between 2000 and 2023. The publications have been identified through an hoc research query and retrieved from the Web of Science Database.

The dataset inscludes the following variables:



Title of the publication, category of the categorization of Bell et al., 2020 (Political, Economic, Socio-Ecological, Technological).

Cluster in which the publication has been included.

Parts of the publication’s results about the nexus between gender and energy.

Parts of the publication’s text about the gender gap assessed by the publication.

Parts of the publication’s text about the gender gap identified to be bridged by future research.

The type of the gender issue/s addressed by the publication. 

The type of the gender issue/s addressed by the publication. 

Technology/ies mentioned in the publication.

The name of the country or countries studied by the publication.

World Bank classification of the level of income of the country or countries studied by the publication.

World Bank classification of the region of the country or countries studied by the publication.

Spatial Context (e.g. international, national, inner-country, peri-urban, rural) of the country or countries studied by the publication.

Research method employed in the publication (qualitative, quantitative, mixed).

Specific qualitative, quantitative or mixed method or methods employed in the publication.

Number of observations for the methods used.

Parts of the publication’s text about the policy recommendations elaborated in the publication.

If the publication mentions a pathway.

Year of publication.

Author/s surname and name initial. 

Author/s full surnames and names. 

Keywords chosen by the author/s. 

Abstract of the publication. 

Name of the source or journal. 

Type of publication. 

Category/ies identified by Web of Science. 

Publication’s language. 

Keywords identified by Web of Science. 

Number of references cited by the publication. 

Number of times the publication has been cited in Web of Science Core Database. 

Number of times the publication has been cited in Web of Science All Databases. 

Name of the publisher. 

Digital Object Identifier. 

Digital Object Identifier link. 

Publication’s number of pages. 

Web of Science citation index. 

Research area or areas of the publication. 

Web of Science Unique Identifier.
DOI: 10.5281/zenodo.12800780
title: gEneSys Project - Systematic Literature on the Nexus between Gender and Energy Transition Database
title: Dataset of the Systematic Literature Review - gEneSys Project WP1_T1.1

description: The present Dataset containes the data collected for the gEneSys Systematic Literature Review on the nexus between gender and energy transition. Data have been collected from 152 papers published between 2000 and 2023. The publications have been identified through an hoc research query and retrieved from the Web of Science Database.

The dataset inscludes the following variables:



Title of the publication, category of the categorization of Bell et al., 2020 (Political, Economic, Socio-Ecological, Technological).

Cluster in which the publication has been included.

Parts of the publication’s results about the nexus between gender and energy.

Parts of the publication’s text about the gender gap assessed by the publication.

Parts of the publication’s text about the gender gap identified to be bridged by future research.

The type of the gender issue/s addressed by the publication. 

The type of the gender issue/s addressed by the publication. 

Technology/ies mentioned in the publication.

The name of the country or countries studied by the publication.

World Bank classification of the level of income of the country or countries studied by the publication.

World Bank classification of the region of the country or countries studied by the publication.

Spatial Context (e.g. international, national, inner-country, peri-urban, rural) of the country or countries studied by the publication.

Research method employed in the publication (qualitative, quantitative, mixed).

Specific qualitative, quantitative or mixed method or methods employed in the publication.

Number of observations for the methods used.

Parts of the publication’s text about the policy recommendations elaborated in the publication.

If the publication mentions a pathway.

Year of publication.

Author/s surname and name initial. 

Author/s full surnames and names. 

Keywords chosen by the author/s. 

Abstract of the publication. 

Name of the source or journal. 

Type of publication. 

Category/ies identified by Web of Science. 

Publication’s language. 

Keywords identified by Web of Science. 

Number of references cited by the publication. 

Number of times the publication has been cited in Web of Science Core Database. 

Number of times the publication has been cited in Web of Science All Databases. 

Name of the publisher. 

Digital Object Identifier. 

Digital Object Identifier link. 

Publication’s number of pages. 

Web of Science citation index. 

Research area or areas of the publication. 

Web of Science Unique Identifier.
DOI: 10.15468/dl.ccetft
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 27085 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is one of (Andorra, Albania, Armenia, Austria, Azerbaijan, Bosnia and Herzegovina, Belgium, Bulgaria, Belarus, Switzerland, Cyprus, Czechia, Germany, Denmark, Algeria, Estonia, Egypt, Greece, Spain, Finland, Faroe Islands, France, Georgia, Guernsey, Gibraltar, Croatia, Hungary, Ireland, Israel, Isle of Man, Iceland, Italy, Jersey, Lebanon, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Latvia, Libya, Morocco, Monaco, Moldova, Republic of, Montenegro, North Macedonia, Malta, Netherlands, Norway, Poland, Palestine, State of, Portugal, Romania, Serbia, Russian Federation, Sweden, Slovenia, Svalbard and Jan Mayen, Slovakia, San Marino, Syrian Arab Republic, Tunisia, Türkiye, Ukraine, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, French Guiana, Guadeloupe, Martinique, Mayotte, Réunion, Saint Martin (French part), Holy See)",
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Living Specimen, Machine Observation, Occurrence evidence, Observation)",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "ScientificName is one of (Laserpitium siler L., )"
 ]
}

 The dataset includes 27085 records from 161 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0042532-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.epfy26
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 60 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Brazil",
 "GadmGid is one of (ECU.15.1.1_1, COL.1_2, PER.1_1, GUF, GUY, SUR, VEN.1_1, BRA.3_1, BRA.23_1, BRA.4_1, BRA.14_1)",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Leptobalanus sclerophyllus (Mart. ex Hook.fil.) Sothers & Prance"
 ]
}

 The dataset includes 60 records from 16 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0042533-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.13012/b2idb-9146232_v1
title: [Redacted]

description: Removed by Illinois Data Bank curators. Contact us for more information. https://databank.illinois.edu/contact
DOI: 10.5281/zenodo.12733630
title: TAXREF-LD: Knowledge Graph of the French taxonomic registry

description: TAXREF-LD is a Linked Data knowledge graph representing TAXREF, the French national taxonomical register for fauna, flora and fungus, that covers mainland France and overseas territories.


TAXREF-LD is a joint initiative of the UMS Patrinat of the National Museum of Natural History, and the I3S laboratory, University Côte d'Azur, Inria, CNRS.


Homepage: https://github.com/frmichel/taxref-ld/
DOI: 10.5281/zenodo.5848915
title: TAXREF-LD: Knowledge Graph of the French taxonomic registry

description: TAXREF-LD is a Linked Data knowledge graph representing TAXREF, the French national taxonomical register for fauna, flora and fungus, that covers mainland France and overseas territories.


TAXREF-LD is a joint initiative of the UMS Patrinat of the National Museum of Natural History, and the I3S laboratory, University Côte d'Azur, Inria, CNRS.


Homepage: https://github.com/frmichel/taxref-ld/
DOI: 10.5281/zenodo.5848916
title: TAXREF-LD: Knowledge Graph of the French taxonomic registry

description: TAXREF-LD is a Linked Data knowledge graph representing TAXREF, the French national taxonomical register for fauna, flora and fungus, that covers mainland France and overseas territories. TAXREF-LD is a joint initiative of the UMS Patrinat of the National Museum of Natural History, and the I3S laboratory, University Côte d'Azur, Inria, CNRS. Homepage: https://github.com/frmichel/taxref-ld/
DOI: 10.5281/zenodo.5876775
title: TAXREF-LD: Knowledge Graph of the French taxonomic registry

description: TAXREF-LD is a Linked Data knowledge graph representing TAXREF, the French national taxonomical register for fauna, flora and fungus, that covers mainland France and overseas territories. TAXREF-LD is a joint initiative of the UMS Patrinat of the National Museum of Natural History, and the I3S laboratory, University Côte d'Azur, Inria, CNRS. Homepage: https://github.com/frmichel/taxref-ld/
DOI: 10.5281/zenodo.6940891
title: TAXREF-LD: Knowledge Graph of the French taxonomic registry

description: TAXREF-LD is a Linked Data knowledge graph representing TAXREF, the French national taxonomical register for fauna, flora and fungus, that covers mainland France and overseas territories. TAXREF-LD is a joint initiative of the UMS Patrinat of the National Museum of Natural History, and the I3S laboratory, University Côte d'Azur, Inria, CNRS. Homepage: https://github.com/frmichel/taxref-ld/
DOI: 10.15468/dl.7khxfj
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 19 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is China",
 "Month is one of (May, June)",
 "TaxonKey is Grus grus (Linnaeus, 1758)",
 "Year 2022-2024"
 ]
}

 The dataset includes 19 records from 3 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0042536-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.qpyevu
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 56455 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is EOD – eBird Observation Dataset",
 "Geometry POLYGON((102.34377 13.23807,103.63487 13.23807,103.63487 14.28439,102.34377 14.28439,102.34377 13.23807))"
 ]
}

 The dataset includes 56455 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0042534-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.qmq9tf
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 27085 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is one of (Andorra, Albania, Armenia, Austria, Azerbaijan, Bosnia and Herzegovina, Belgium, Bulgaria, Belarus, Switzerland, Cyprus, Czechia, Germany, Denmark, Algeria, Estonia, Egypt, Greece, Spain, Finland, Faroe Islands, France, Georgia, Guernsey, Gibraltar, Croatia, Hungary, Ireland, Israel, Isle of Man, Iceland, Italy, Jersey, Lebanon, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Latvia, Libya, Morocco, Monaco, Moldova, Republic of, Montenegro, North Macedonia, Malta, Netherlands, Norway, Poland, Palestine, State of, Portugal, Romania, Serbia, Russian Federation, Sweden, Slovenia, Svalbard and Jan Mayen, Slovakia, San Marino, Syrian Arab Republic, Tunisia, Türkiye, Ukraine, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, French Guiana, Guadeloupe, Martinique, Mayotte, Réunion, Saint Martin (French part), Holy See)",
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Living Specimen, Machine Observation, Occurrence evidence, Observation)",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "ScientificName is one of (Laserpitium siler L., )"
 ]
}

 The dataset includes 27085 records from 161 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0042535-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.13133812
title: Model-based runoff in Northwestern Patagonia (41-46°S)

description: Dataset: 

The present dataset includes model-based runoff data for each of the 896 catchments with a surface area > 5 km2 draining into the coastal zone of Northwestern Patagonia (41-46°S). The data were generated using the Variable Infiltration Capacity (VIC) model. VIC is a semi-distributed, physically based hydrological model that simulates snow accumulation and melt, evapotranspiration, canopy interception, surface runoff, baseflow and other hydrological processes at sub-daily time steps. The model was forced with gridded meteorological data from PMET-sim and ERA5-Land for the period 1980-2020. The VIC model was calibrated (1985-2004) and validated (2005-2020) in 43 catchments using a split-sample approach. The calibration was performed using the Shuffled Complex Evolution algorithm included in the SPOTPY framework. The modelling approach achieved adequate performance of hydrological fluxes with modified Kling-Gupta efficiencies of 0.75 ± 0.12 and 0.64 ± 0.23  in the calibration and validation phases (daily timestep), respectively. The file details are as follows - basins_NP_metadata.csv: basin attributes including basin ID, area (in km2), name, location, mean elevation and climate attributes.- basins_NP_shapefile.zip: Zip file containing the shp file of all basins in the study area ()- basins_NP_historical_runoff.csv: Daily time series of runoff data (in m3/s). Each column in the .csv file represents a basin.

Citation: 

A preprint is in preparation and will be added here.

Version history:



v1.0: First public released

v1.1: Corrected NAs in some basins + minor changes
DOI: 10.5281/zenodo.10949518
title: Model-based runoff in Northwestern Patagonia (41-46°S)

description: Dataset: 

The present dataset includes model-based runoff data for each of the 896 catchments with a surface area > 5 km2 draining into the coastal zone of Northwestern Patagonia (41-46°S). The data were generated using the Variable Infiltration Capacity (VIC) model. VIC is a semi-distributed, physically based hydrological model that simulates snow accumulation and melt, evapotranspiration, canopy interception, surface runoff, baseflow and other hydrological processes at sub-daily time steps. The model was forced with gridded meteorological data from PMET-sim and ERA5-Land for the period 1980-2020. The VIC model was calibrated (1985-2004) and validated (2005-2020) in 43 catchments using a split-sample approach. The calibration was performed using the Shuffled Complex Evolution algorithm included in the SPOTPY framework. The modelling approach achieved adequate performance of hydrological fluxes with modified Kling-Gupta efficiencies of 0.75 ± 0.12 and 0.64 ± 0.23  in the calibration and validation phases (daily timestep), respectively. The file details are as follows - basins_NP_metadata.csv: basin attributes including basin ID, area (in km2), name, location, mean elevation and climate attributes.- basins_NP_shapefile.zip: Zip file containing the shp file of all basins in the study area ()- basins_NP_historical_runoff.csv: Daily time series of runoff data (in m3/s). Each column in the .csv file represents a basin.

Citation: 

A preprint is in preparation and will be added here.

Version history:



v1.0: First public released

v1.1: Corrected NAs in some basins + minor changes
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/9067602
title: Full TMDB Movies Dataset 2024 (1M Movies)
DOI: 10.15468/dl.vv2ywp
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 156 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is China",
 "Month is December",
 "TaxonKey is Grus grus (Linnaeus, 1758)",
 "Year 2022-2024"
 ]
}

 The dataset includes 156 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0042537-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.24f5w2
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 132 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Geometry POLYGON((120.42868 12.61571,119.51087 12.67034,116.65124 8.59158,116.89102 7.58635,117.84418 7.92317,119.78435 9.10965,120.91558 11.68369,120.42868 12.61571))",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "TaxonKey is Chaperina fusca Mocquard, 1892"
 ]
}

 The dataset includes 132 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0042538-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.18150/laxy3r
title: Data from molecular dynamics simulations of galectin-3 with the Martini 3 force field

description: This dataset is a source for the open-access publication titled "Scrutinising the Conformational Ensemble of the Intrinsically Mixed-Folded Protein Galectin-3" by Midhun Mohan Anila, Pawel Rogowski and Bartosz Rozycki (https://doi.org/10.3390/molecules29122768). File "readme.txt" included in the zip archive contains information on how the data is organized.