cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.12770/328934a9-2cdd-43d9-a73e-c2cb02b1444f
title: DCSMM2024_D1C4_Distribution spatiale des populations d'oiseaux marins hivernants à partir des données de survols aériens pour les SRM Atlantique

description: La répartition spatiale constitue l’un des critères de définition du bon état écologique pour la composante "oiseaux marins" du descripteur 1 relatif à la biodiversité dans le cadre de la DCSMM (D1C4). Le bon état écologique des oiseaux marins est atteint lorsque la diversité biologique de cette composante écosystémique est conservée. Pour cela, l’aire de répartition des espèces doit être conforme aux conditions physiographiques, géographiques et climatiques dominantes. Les cartes de répartition spatiale des oiseaux en mer ont été obtenues à partir des données des campagnes aériennes SAMM I et SAMM II, et permettent une comparaison entre l'état de référence (SAMM I) et l'état actuel (SAMM II) de la distribution des oiseaux en mer. Les unités géographiques d’évaluation sont les sous-régions marines de la DCSMM. Les données sont présentées sous forme de fichiers géoréférencés de type tiff. Pour l'évaluation du bon état écologique, l'indicateur renseigné pour la distribution des oiseaux marins hivernants tient compte des données des suivis aériens SAMM ainsi que des données annexes de suivis halieutiques MEGASCOPE synthétisés dans un même tableau résultats. L'indicateur se base sur la Proportion d'Aire Occupée (PAO) par les différentes espèces d'oiseaux marins hivernants, à partir des prédictions de densité spatiales obtenues par modélisation, entre la période de référence (i.e. avant 2015 pour les données de suivis halieutiques et Hiver 2011-2012 pour les données de suivis aériens) et la période actuelle (2015-2020 pour les données de suivis halieutiques, et Hiver 2020-2021 pour les données des suivis aériens).
DOI: 10.12770/69a78673-47c0-45e8-b222-2df955ebd9c9
title: Sensibilité des habitats élémentaires (DHFF) et benthiques de Méditerranée aux pressions physiques (2016)

description: Les évaluations de sensibilité des habitats benthiques de Méditerranée à certaines pressions physiques d’origine anthropique ont été réalisées à partir des meilleures connaissances actuelles en collaboration avec des experts scientifiques (La Rivière et al., 2016). Chaque matrice comporte, pour chaque pression physique, un score de résistance, un score de résilience et un score de sensibilité auxquels sont associés des indices de confiance, ainsi qu’une description des critères justifiant les scores attribués. Les évaluations de sensibilité génériques issues de ce projet ont pour vocation à servir d’outil d’aide au suivi et à la gestion du milieu marin, notamment à travers les évaluations de vulnérabilité/risque d’impact des habitats benthiques.
DOI: 10.12770/7444c501-8da3-41ad-a7f6-6c9cbc3d7b96
title: Observations visuelles sur plateforme aérienne dédiée - Observations de la mégafaune marine et de l'activité humaine - Campagne PACOMM/SAMM1
title: Copie de la fiche Visual Observations on the Dedicated Aerial Platform 3. Observations of Marine Megafauna and Human Activity - PACOMM/SAMM1
title: PELAGIS_2014_3_observationsTOT_OVIPA_SAMM1

description: La donnée associée met en évidence les observations réalisées lors de la campagne d'acquisition de données d'Observation sur plateforme aérienne SAMM1 (Suivi aérien de la Mégafaune Marine) réalisée par l'Observatoire PELAGIS.
description: The associated data highlights the sampling programme for the data acquisition campaign of Observation on the Aerial Platform for the SAMM1campaign (Aerial Marine Megafauna Monitoring) conducted by the PELAGIS observatory.
DOI: 10.12770/8baa9c7a-86d2-403f-bb92-3ab6843cb37a
title: Conduites et câbles sous-marins répertoriés par le Shom
title: Sub-marine cables and pipelines listed by Shom

description: Le produit « Conduites et câbles sous-marins » contient une description des conduites et câbles sous-marins portés à la connaissance du Shom sur les zones de responsabilité française. Il s’agit d’objets linéaires 2D du fond sous-marin qui se scindent en deux catégories : • Les câbles sous-marins : il s’agit de câbles posés sur le fond marin dans lequel circule soit de l’électricité ou de l’information (télécommunication). Ils représentent la très grande majorité des objets (plus de 90 %) ; • Les émissaires et conduites sous-marines : il s’agit de canalisations permettant le rejet, le prélèvement ou la circulation de fluides.
description: The product contains a description of submarine cables and pipelines brought to the attention of Shom on French areas of responsibility. These are 2D linear objects of the seabed that divide into two categories: • The submarine cables: these are cables placed on the seabed where electricity or information (telecommunication) flows. They represent the vast majority of objects (more than 90%); • Emissaries and submarine pipes: these are pipes that allow the discharge, sampling or circulation of fluids.
DOI: 10.12770/90b3bc55-779e-460b-811b-3ca59ca0e16e
title: DCSMM2024_D1C4_Distribution spatiale des populations d'oiseaux marins hivernants à partir des données de suivis halieutiques pour les SRM Atlantique

description: La répartition spatiale constitue l’un des critères de définition du bon état écologique pour la composante "oiseaux marins" du descripteur 1 relatif à la biodiversité dans le cadre de la DCSMM (D1C4). Le bon état écologique des oiseaux marins est atteint lorsque la diversité biologique de cette composante écosystémique est conservée. Pour cela, l’aire de répartition des espèces doit être conforme aux conditions physiographiques, géographiques et climatiques dominantes. Les cartes de répartition spatiale des oiseaux en mer ont été obtenues à partir des données des campagnes halieutiques MEGASCOPE de suivi de la mégafaune marine. La méthodologie se base sur des prédictions de densité spatiale obtenues par le biais de modèles de krigeage. Les unités géographiques d’évaluation sont les sous-régions marines de la DCSMM. Les résultats présentés ici portent sur chacune des unités marines de rapportage (UMR) suivantes : SRM Manche-Mer du Nord, SRM Mers Celtiques, Nord_SRM Golfe de Gascogne, Sud_SRM Golfe de Gascogne. Les données sont présentées sous forme de fichiers géoréférencés de type tiff. Pour l'évaluation du bon état écologique, l'indicateur renseigné pour la distribution des oiseaux marins hivernants tient compte des données des suivis suivis halieutiques MEGASCOPE ainsi que des données annexes de aériens SAMM synthétisés dans un même tableau résultats. L'indicateur se base sur la Proportion d'Aire Occupée (PAO) par les différentes espèces d'oiseaux marins hivernants, à partir des prédictions de densité spatiales obtenues par modélisation, entre la période de référence (i.e. avant 2015 pour les données de suivis halieutiques et Hiver 2011-2012 pour les données de suivis aériens) et la période actuelle (2015-2020 pour les données de suivis halieutiques, et Hiver 2020-2021 pour les données des suivis aériens).
DOI: 10.12770/cbf3d2f0-678f-4b0d-83e5-fec717ae1bf7
title: DCSMM2024_D1C2_Abondance de phoque entre 2005 et 2020 dans la zone OSPAR

description: Abondance et distribution des phoques au sein des zones d’évaluation OSPAR (secteur 15 pour le phoque veau-marin, Phoca vitulina, et région OSPAR II et III pour le phoque gris, Halichoerus grypus).
DOI: 10.12770/d3b360cd-7077-430a-a3e9-1e1902a0ac26
title: DCSMM2024_D1C4_Distribution spatiale des populations d'oiseaux marins nicheurs en Atlantique et Méditerranée Occidentale

description: La donnée contient les tableaux résultats du calcul de l'évolution du taux d'occupation des différentes espèces d'oiseaux marins considérées, entre 2010 (référence) et 2020 (actuel), pour chacune des unités marines de rapportage (UMR) nationales : SRM Manche-Mer du Nord, SRM Mers Celtiques, Nord_SRM Golfe de Gascogne, Sud_SRM Golfe de Gascogne, et SRM Méditerranee Occidentale. Les résultats fournissent également une valeur d'indice de déplacement (compris entre 0 et 1) entre la période de référence (2010) et l'état actuel (2020) des populations nicheuses. Les valeurs seuils de changement du taux d’occupation et d’indice de déplacement mettent en évidence un changement majeur de la distribution, et sont respectivement fixées à « -10% » (en dessous de quoi la diminution sera considérée comme majeure) et « 0.7 » (au-dessus de quoi le déplacement de la distribution sera considéré comme majeur). Cependant, seul le paramètre de changement du taux d’occupation (valeur seuil « -10% ») a été considéré pour l’évaluation d'une tendance de distribution spatiale (stabilité/augmentation, ou diminution) des espèces évaluées.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23692527
title: Traditional surveys versus ecological momentary assessments: digital citizen science approaches to improve ethical physical activity surveillance among youth

description: This data is used for the analyses of the study Traditional surveys versus ecological momentary assessments: digital citizen science approaches to improve ethical physical activity surveillance among youth
DOI: 10.6084/m9.figshare.23692527.v1
title: Traditional surveys versus ecological momentary assessments: digital citizen science approaches to improve ethical physical activity surveillance among youth

description: This data is used for the analyses of the study Traditional surveys versus ecological momentary assessments: digital citizen science approaches to improve ethical physical activity surveillance among youth
DOI: 10.6084/m9.figshare.23833941
title: RuO2 (100) and (410) surface reconstructions

description: Final RuO2 training set and global minimum reconstructions for RuO2(100) and (410) surfaces.<br>The reference method: Quantum Espresso, RPBE, SG15 optimized norm-conserving Vanderbilt pseudopotential.MLPP: Gaussian Approximation Potential.For more details, see the respective publication by Yonghyuk Lee et al.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23834538
title: MIBlood-EV_v1_template.pdf

description: The MIBlood-EV v1.0 includes 27 items the following components: i) General study information (items 1.0 – 1.9), ii) Blood collection and processing (items 2.0 – 2.23), and iii) Plasma/serum quality control (QC; items 3.0 – 3.27)The MIBlood-EV can facilitate peer review of blood EV studies and interpretation and reproducibility of research findings. The MIBlood-EV will be accessible on the ISEV website under Rigor & Standardization Subcommittee/Position Papers & Guidelines alongside the MIFlowCyt-EV https://www.isev.org/rigor-standardization.The original version (v1.0) is an editable pdf document that can be attached as Supplementary Material in manuscripts and referred to in sections of the Materials and Methods that describe blood specimens and characteristics. In addition, researchers are invited to upload the MIBlood-EV in the dedicated figshare data repository (here). <b>The file name should be as follows:</b><b> </b><b>First Author Last Name_First Author First Name_Year of Publication.</b><br>
DOI: 10.5258/soton/d2707
title: Dataset in support of the Southampton doctoral thesis 'Machine learning-assisted railway simulation modelling'

description: DESCRIPTION OF THE DATA 1. Raw data archived data from Network Rail's open data feed 2. Processed data developed in this thesis of the 'train movements' and 'train conflicts' datasets 3. Models and results from Chapters 6, 7, 8 and 9 This dataset is available on request due to its large size 71GB. Please complete the attached form
DOI: 10.6084/m9.figshare.23812830.v35
title: Development of global monthly dataset of CMIP6 climate variables for estimating evapotranspiratio

description: Regridding Global CMIP6 GCMs dataset(0.5 degree)Historical dataset:14 CMIP6 GCMs (1850-2014)Future dataset: 14CMIP6 GCMs and 4 SSP scenarios (2015-2100)Composition of dataset: Average temperature, Maximum temperature, Minimum temperature, Windspeed, Relative humidity, Solar radiationIf you are using our codes and dataset, please use the following references:Song, Y.H., Chung, E.S., Shahid, S., Kim, Y.J., Kim, D.K. 2023. Development of global monthly dataset of CMIP6 climate variables for estimating evapotranspiration. Scientific Data.<br>
DOI: 10.5281/zenodo.8211845
title: External test datasets for "SpheroScan: A User-Friendly Deep Learning Tool for Spheroid Image Analysis"

description: In recent years, three-dimensional (3D) spheroid models have become increasingly popular in scientific research as they provide a more physiologically relevant microenvironment that mimics in vivo conditions. The use of 3D spheroid assays has proven to be advantageous as it offers a better understanding of the cellular behavior, drug efficacy, and toxicity as compared to traditional two-dimensional cell culture methods. However, the use of 3D spheroid assays is impeded by the absence of automated and user-friendly tools for spheroid image analysis, which adversely affects the reproducibility and throughput of these assays. To address these issues, we have developed a fully automated, web-based tool called SpheroScan, which uses the deep learning framework called Mask Regions with Convolutional Neural Networks (R-CNN) for image detection and segmentation. To develop a deep learning model that could be applied to spheroid images from a range of experimental conditions, we trained the model using spheroid images captured using IncuCyte Live-Cell Analysis System and a conventional microscope. Performance evaluation of the trained model using validation and test datasets shows promising results. SpheroScan allows for easy analysis of large numbers of images and provides interactive visualization features for a more in-depth understanding of the data. Our tool represents a significant advancement in the analysis of spheroid images and will facilitate the widespread adoption of 3D spheroid models in scientific research. The source code and a detailed tutorial for SpheroScan are available at https://github.com/FunctionalUrology/SpheroScan.
DOI: 10.5281/zenodo.8211844
title: External test datasets for "SpheroScan: A User-Friendly Deep Learning Tool for Spheroid Image Analysis"

description: In recent years, three-dimensional (3D) spheroid models have become increasingly popular in scientific research as they provide a more physiologically relevant microenvironment that mimics in vivo conditions. The use of 3D spheroid assays has proven to be advantageous as it offers a better understanding of the cellular behavior, drug efficacy, and toxicity as compared to traditional two-dimensional cell culture methods. However, the use of 3D spheroid assays is impeded by the absence of automated and user-friendly tools for spheroid image analysis, which adversely affects the reproducibility and throughput of these assays. To address these issues, we have developed a fully automated, web-based tool called SpheroScan, which uses the deep learning framework called Mask Regions with Convolutional Neural Networks (R-CNN) for image detection and segmentation. To develop a deep learning model that could be applied to spheroid images from a range of experimental conditions, we trained the model using spheroid images captured using IncuCyte Live-Cell Analysis System and a conventional microscope. Performance evaluation of the trained model using validation and test datasets shows promising results. SpheroScan allows for easy analysis of large numbers of images and provides interactive visualization features for a more in-depth understanding of the data. Our tool represents a significant advancement in the analysis of spheroid images and will facilitate the widespread adoption of 3D spheroid models in scientific research. The source code and a detailed tutorial for SpheroScan are available at https://github.com/FunctionalUrology/SpheroScan.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23309687
title: RAAAP-123 Main dataset creation syntax

description: v5 (3rd Aug 2023) now replaces v4. The change was for RAAAP-1 data to include Puerto Rico as part of the USA rather than as a separate country.The SPSS (v26) syntax file [v4 used to create the 6th June 2023 version of the datasets] that takes the RAAAP-1, RAAAP-2, and RAAAP-3 main datasets, harmonising the common fields, and concatenates the data into a single dataset. A new variable (RAAAPSurvey) is added to indicate which of the 3 datasets each record is from.<br>
DOI: 10.6084/m9.figshare.23309687.v2
title: RAAAP-123 Main dataset creation syntax

description: v5 (3rd Aug 2023) now replaces v4. The change was for RAAAP-1 data to include Puerto Rico as part of the USA rather than as a separate country.The SPSS (v26) syntax file [v4 used to create the 6th June 2023 version of the datasets] that takes the RAAAP-1, RAAAP-2, and RAAAP-3 main datasets, harmonising the common fields, and concatenates the data into a single dataset. A new variable (RAAAPSurvey) is added to indicate which of the 3 datasets each record is from.<br>
DOI: 10.6084/m9.figshare.23309687.v1
title: RAAAP-123 Main dataset creation syntax

description: The SPSS (v26) syntax file [v4 used to create the 6th June 2023 version of the datasets] that takes the RAAAP-1, RAAAP-2, and RAAAP-3 main datasets, harmonising the common fields, and concatenates the data into a single dataset. A new variable (RAAAPSurvey) is added to indicate which of the 3 datasets each record is from.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23309621
title: RAAAP-123 Main Datasets

description: version 8th Aug 2023 replaces version 6th June 2023, with RAAAP-1 Puerto Rico responses (2) now moved to be part of the USA.This is a dataset comprising the common (shared) fields from the RAAAP-1 (2016), RAAAP-2 (2019), and RAAAP-3 (2022) datasets created from international surveys of research managers and administrators. The data are available in SPSS (v26) and Excel (xlsx) formats.The data comprises the 105 common variables from:RAAAP-1 data <b>is</b> from the 2016 survey with 2,691 responsesRAAAP-2 data <b>is</b> from the 2019 survey with 4,324 responsesRAAAP-3 data <b>is</b> from the 2022 survey with 5,076 responsesGiving a total of 12,091 records.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23309621.v1
title: RAAAP-123 Main Datasets

description: This is a dataset comprising the common (shared) fields from the RAAAP-1 (2016), RAAAP-2 (2019), and RAAAP-3 (2022) datasets created from international surveys of research managers and administrators. The data are available in SPSS (v26) and Excel (xlsx) formats. The data comprises the 105 common variables from: RAAAP-1 data <strong>is</strong> from the 2016 survey with 2,691 responses RAAAP-2 data <strong>is</strong> from the 2019 survey with 4,324 responses RAAAP-3 data <strong>is</strong> from the 2022 survey with 5,076 responses Giving a total of 12,091 records.
DOI: 10.5066/p903hi9k
title: Data on Models to Describe Groundwater Levels and Stream Stage near the Herring River, Wellfleet, Cape Cod, Massachusetts, 2017-2022

description: Groundwater and estuary water levels near Mill Creek and the Herring River in Wellfleet, Massachusetts, were measured from June 2017 to August 2022. The data contained in these datasets consist of tables of updated statistics provided in the original work by Mullaney and others (2020, Appendix 2) and associated data release by Mullaney and Barclay (2020). The data include summary tables of water-level statistics and summary tables of updated statistical coefficients for the models in the original work. The data release also includes the underlying input data sets for these statistical regression models and an update of table 2 from the larger work, which consists of summary statistics of water levels for the period of data analysis from 2017-06-01 to 2022-08-05. Mullaney, J.R., and Barclay, J.R., 2020, Data on Tidally Filtered Groundwater and Estuary Water Levels, and Climatological Data Near Mill Creek and the Herring River, Cape Cod, Wellfleet, Massachusetts, 2017-2018: U.S. Geological Survey data release, https://doi.org/10.5066/P9T167II. Mullaney, J.R., Barclay, J.R., Laabs, K.L., and Lavallee, K.D., 2020, Hydrogeology and interactions of groundwater and surface water near Mill Creek and the Herring River, Wellfleet, Massachusetts, 2017?18: U.S. Geological Survey Scientific Investigations Report 2019?5145, 60 p., https://doi.org/10.3133/sir20195145.
DOI: 10.5258/soton/d2734
title: Dataset of in support of the thesis 'Linearized Reynolds-Averaged Navier-Stokes model for the prediction of secondary flows on heterogeneous surfaces'

description: This dataset contains the data from the PhD research from Gerardo Zampino and allows to reproduce all the figures displayed in his PhD thesis with the title " Linearized Reynolds-Averaged Navier-Stokes model for the prediction of secondary flows on heterogeneous surfaces"
DOI: 10.25345/c50c4sv9w
title: MassIVE MSV000092584 - GNPS_negative-mode_cashew-nut_Mikael_2
title: Arquivos em centroid ao inves de profile dos dados analizados anteriormente
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882979.v1
title: gVCF_HG00581

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00581. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882985.v1
title: gVCF_HG00702

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00702. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882940
title: Ancient Greek semantic annotation datasets

description: Datasets containing semantic annotation of the Ancient Greek words <i>mus, harmonia, and kosmos</i> in the Diorisis Ancient Greek corpus. The files are in a tab-separated format. <br><br>Authors: Viivi Lähteenoja (dataset for <i>kosmos</i>)<br>Alessandro Vatri (datasets for <i>mus</i> and <i>harmonia</i>).
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882946
title: gVCF_HG00632

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00632. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882949
title: gVCF_HG00580

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00580. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882964.v1
title: gVCF_HG00701

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00701. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882943
title: gVCF_HG00699

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00699. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882946.v1
title: gVCF_HG00632

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00632. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882949.v1
title: gVCF_HG00580

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00580. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882928
title: gVCF_HG00631

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00631. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882931
title: gVCF_HG00578

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00578. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882934
title: Code for creating and processing semantic annotation datasets for Ancient Greek.

description: Code for creating and processing semantic annotation datasets in Ancient Greek from the Diorisis Ancient Greek corpus.<br>Author: Alessandro Vatri
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882943.v1
title: gVCF_HG00699

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00699. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882922
title: gVCF_HG00577

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00577. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882925
title: gVCF_HG00698

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00698. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307
DOI: 10.6084/m9.figshare.7882928.v1
title: gVCF_HG00631

description: 1000 Genomes gVCF mapped to hs37d5 for HG00631. Complete collection: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4414307