cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5683/sp3/t9t9kf
title: Postal Code Conversion File [Canada], December 2022, Census of Canada 2021
title: Postal Code Conversion File, December 2022
title: PCCF [Canada], December 2022
title: Fichier de conversion des codes postaux [Canada], decembre 2022

description: &lt;p&gt;The Postal Code Conversion File (PCCF) is a digital file which provides a correspondence between the Canada Post Corporation (CPC) six-character postal code and Statistics Canada's standard geographic areas for which census data and other statistics are produced. Through the link between postal codes and standard geographic areas, the PCCF permits the integration of data from various sources. The Single Link Indicator provides one best link for every postal code, as there are multiple records for many postal codes.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt; To obtain the postal code conversion file or for questions, consult the &lt;a href="https://www.statcan.gc.ca/eng/dli/contact" target="_blank"&gt; DLI contact &lt;/a&gt; at your educational institution.&lt;/p&gt; 

 &lt;p&gt;New to the June 2022 version, a separate data file is available for retired postal codes. The retired file uses the same record layout as the PCCF file. The same syntax file can be used for both the PCCF data file and the retired data file.&lt;/p&gt; &lt;p&gt;The geographic coordinates attached to each postal code on the PCCF are commonly used to map the distribution of data for spatial analysis (e.g., clients, activities). The location information is a powerful tool for planning, or research purposes. &lt;/p&gt; &lt;p&gt; In April 1983, the Statistical Registers and Geography Division released the first version of the PCCF, which linked postal codes&lt;sup&gt;OM&lt;/sup&gt; to 1981 Census geographic areas and included geographic coordinates. Since then, the file has been updated on a regular basis to reflect changes. For this release of the PCCF, the vast majority of the postal codes&lt;sup&gt;OM&lt;/sup&gt; are directly geocoded to 2016 Census geography while others are linked via various conversion processes. A quality indicator for the confidence of this linkage is available in the PCCF. &lt;/p&gt;
description: Postal Code Conversion File
DOI: 10.5683/sp3/wkh13a
title: Replication Data for: "TiFA: A new LSPIV Post-Processing Algorithm for River Surface Velocity Measurement under Low Tracer Density Conditions"

description: This is the replication data for the journal article "TiFA: A new LSPIV Post-Processing Algorithm for River Surface Velocity Measurement under Low Tracer Density Conditions". The original article developed a new LSPIV algorithm, Time Frequency Analysis (TiFA), to improve computational efficiency and enhance the accuracy of velocity measurements in traditional LSPIV. TiFA’s performance was assessed by comparison with other image velocimetry algorithms, including traditional LSPIV, Ensemble Correlation (EC), Large-Scale Particle Tracking Velocimetry (LSPTV), and Seeding Density Index (SDI). The evaluations were conducted using an experimental hydraulic model (an indoor physical model) and two field cases: the Bradano River case and the Arrow River case.

This dataset contains the following data: 
(1) The video footage and frames collected from the indoor physical model;
(2) The Matlab code of TiFA and an example of using TiFA to process velocity data from the indoor physical model. 

Please note that the video footage collected from the indoor physical model is original and included in this open-access dataset. Datasets from the field cases (i.e., the Bradano River case and the Arrow River case) are sourced from a third-party study (Perks et al., 2020; see the citation below) and are NOT included this open-access dataset. Readers can access the data of the two filed cases from:

Perks, M. T., Dal Sasso, S. F., Hauet, A., Jamieson, E., Le Coz, J., Pearce, S., Peña-Haro, S., Pizarro, A., Strelnikova, D., Tauro, F., Bomhof, J., Grimaldi, S., Goulet, A., Hortobágyi, B., Jodeau, M., Käfer, S., Ljubičić, R., Maddock, I., Mayr, P., & Paulus, G. (2020). Towards harmonisation of image velocimetry techniques for river surface velocity observations. Earth System Science Data, 12(3), 1545–1559. https://doi.org/10.5194/essd-12-1545-2020
DOI: 10.5683/sp3/wxi1dv
title: Replication Data and Code for: Healthcare Utilization and Labour Market Responses to Health Shocks

description: The data and programs replicate tables and figures from "Healthcare Utilization and Labour Market Responses to Health Shocks", by Lin, Tanaka, Chang, and Hsueh. Please see the ReadMe file for additional details.
DOI: 10.5683/sp3/7o2rtr
title: Fichier de conversion des codes postaux [Canada], décembre 2022, Recensement de la population 2021
title: Postal Code Conversion File [Canada], December 2022
title: FCCP [Canada], décembre 2022

description: &lt;p&gt;Le Fichier de conversion des codes postaux (FCCP) est un fichier numérique qui permet d'établir un lien entre les codes postaux à six caractères fournit par la Société canadienne des postes (SCP) et les unités géographiques normalisées de Statistique Canada pour lesquelles les données du recensement et d'autres statistiques sont produites. Les liens entre les codes postaux et les unités géographiques normalisées font du FCCP un outil permettant d'intégrer des données de diverses sources. &lt;/p&gt; &lt;p&gt; Pour obtenir le fichier de conversion des codes postaux ou pour des questions, consultez &lt;a href="https://www.statcan.gc.ca/fra/idd/contact" target="_blank"&gt; la personne-ressource IDD &lt;/a&gt; de votre établissement d'enseignement.&lt;/p&gt; 

 &lt;p&gt;Les coordonnées géographiques, qui représentent les régions géostatistiques normalisées appariées à chaque code postalMO dans le FCCP, sont généralement utilisées pour cartographier la distribution des données aux fins d’analyse spatiale (p. ex., les clients, les activités). Les renseignements sur la localisation s’avèrent un outil puissant aux fins de marketing, de planification ou de recherche.&lt;/p&gt; 

&lt;p&gt;C’est en avril 1983 que le Centre de géomatique statistique a diffusé une première version du FCCP qui établissait un lien entre les codes postauxMO et les régions géographiques du Recensement de 1981 et comprenait des coordonnées géographiques. Depuis, le fichier a été actualisé de façon périodique afin de refléter les changements.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt; Pour la présente édition du FCCP, les codes postaux sont directement géocodés aux régions géographiques du Recensement de 2021. Un indicateur de qualité pour la confiance de ce lien est disponible dans le FCCP. &lt;/p&gt;
description: Fichier de conversion des codes postaux
description: Notes: Contient des enregistrements pour les codes postaux nationaux;
DOI: 10.5683/sp3/owhyd5
title: Postal Code Conversion File [Canada], August 2021, Census of Canada 2016
title: Postal Code Conversion File, August 2021
title: PCCF [Canada], August 2021
title: Fichier de conversion des codes postaux [Canada], août 2021

description: &lt;p&gt;The Postal Code Conversion File (PCCF) is a digital file which provides a correspondence between the Canada Post Corporation (CPC) six-character postal code and Statistics Canada's standard geographic areas for which census data and other statistics are produced. Through the link between postal codes and standard geographic areas, the PCCF permits the integration of data from various sources. The Single Link Indicator provides one best link for every postal code, as there are multiple records for many postal codes.&lt;/p&gt; 

&lt;p&gt; To obtain the postal code conversion file or for questions, consult the &lt;a href="https://www.statcan.gc.ca/eng/dli/contact" target="_blank"&gt; DLI contact &lt;/a&gt; at your educational institution.&lt;/p&gt; 

&lt;p&gt;The geographic coordinates, which represent the standard geostatistical areas linked to each postal code on the PCCF, are commonly used to map the distribution of data for spatial analysis (e.g., clients, activities). The location information is a powerful tool for marketing, planning, or research purposes. &lt;/p&gt; 

&lt;p&gt; In April 1983, the Statistical Geomatics Centre released the first version of the PCCF, which linked postal codes to 1981 Census geographic areas and included geographic coordinates. Since then, the file has been updated on a regular basis to reflect changes. &lt;/p&gt;

&lt;p&gt; For this release of the PCCF, the vast majority of the postal codes are directly geocoded to 2016 Census geography while others are linked via various conversion processes. A quality indicator for the confidence of this linkage is available in the PCCF.&lt;/p&gt;
description: Postal Code Conversion File
description: Notes: Most up-to-date postal codes corresponding to 2016 Census geography, August 2021.;Notes: Contains records for national postal codes.;
DOI: 10.5683/sp3/kt9e6k
title: Fichier de conversion des codes postaux [Canada], août 2021, Recensement de la population 2016
title: Fichier de conversion des codes postaux, août 2021
title: FCCP [Canada], août 2021
title: Postal Code Conversion File [Canada], August 2021

description: &lt;p&gt;Le Fichier de conversion des codes postaux (FCCP) est un fichier numérique qui permet d'établir un lien entre les codes postaux à six caractères fournit par la Société canadienne des postes (SCP) et les unités géographiques normalisées de Statistique Canada pour lesquelles les données du recensement et d'autres statistiques sont produites. Les liens entre les codes postaux et les unités géographiques normalisées font du FCCP un outil permettant d'intégrer des données de diverses sources. &lt;/p&gt; 

&lt;p&gt; Pour obtenir le fichier de conversion des codes postaux ou pour des questions, consultez &lt;a href="https://www.statcan.gc.ca/fra/idd/contact" target="_blank"&gt; la personne-ressource IDD &lt;/a&gt; de votre établissement d'enseignement.&lt;/p&gt; 

&lt;p&gt;Les coordonnées géographiques attribuées à chaque code postal dans le FCCP sont généralement utilisées pour cartographier la distribution des données aux fins d'analyse spatiale (p. ex., les clients, les activités). Les renseignements sur la localisation s'avèrent un outil puissant aux fins de planification ou de recherche.&lt;/p&gt; 

&lt;p&gt;C'est en avril 1983 que la Division de la géographie a diffusé une première version du FCCP qui établissait un lien entre les codes postaux et les unités géographiques du recensement et comprenait des coordonnées géographiques. Depuis, le fichier a été actualisé de façon périodique afin de refléter les changements.Pour la présente édition du FCCP, la majorité des codes postaux ont été directement géocodés aux régions géographiques du Recensement de 2016. Cette technique a permis d'améliorer la précision du fichier obtenu par comparaison avec le procedé de conversion, précedemment utilisé les codes postaux ont, pour la plupart, été géocodés à la géographie du Recensement de 2016. Par comparaison avec le procédé de conversion précédemment utilisé (pour aligner les appariements entre les codes postaux et les nouvelles régions géographiques à l'issue de chaque recensement) cette technique permet d'améliorer la précision du fichier obtenu. &lt;/p&gt;
description: Notes: Codes postaux les plus récents correspondant à la géographie du Recensement de 2016, août 2021.;Notes: La date de référence géographique est la date fixée par Statistique Canada aux fins du parachèvement du cadre géographique dans lequel les données du recensement seront recueillies, totalisées et diffusées. Pour le Recensement de 2016, la date de référence géographique est le 1er janvier 2016.;Notes: Contient des enregistrements pour les codes postaux nationaux;
description: Fichier de conversion des codes postaux
DOI: 10.5683/sp3/3lpmkt
title: Postal Code Conversion File [Canada], May 2021, Census of Canada 2016
title: Postal Code Conversion File, May 2021
title: PCCF [Canada], May 2021
title: Fichier de conversion des codes postaux [Canada], mai 2021

description: &lt;p&gt;The Postal Code Conversion File (PCCF) is a digital file which provides a correspondence between the Canada Post Corporation (CPC) six-character postal code and Statistics Canada's standard geographic areas for which census data and other statistics are produced. Through the link between postal codes and standard geographic areas, the PCCF permits the integration of data from various sources. The Single Link Indicator provides one best link for every postal code, as there are multiple records for many postal codes.&lt;/p&gt; 

&lt;p&gt; To obtain the postal code conversion file or for questions, consult the &lt;a href="https://www.statcan.gc.ca/eng/dli/contact" target="_blank"&gt; DLI contact &lt;/a&gt; at your educational institution.&lt;/p&gt; 

&lt;p&gt;The geographic coordinates, which represent the standard geostatistical areas linked to each postal code&lt;sup&gt;OM&lt;/sup&gt; on the PCCF, are commonly used to map the distribution of data for spatial analysis (e.g., clients, activities). The location information is a powerful tool for marketing, planning, or research purposes. &lt;/p&gt; 

&lt;p&gt; In April 1983, the Statistical Registers and Geography Division released the first version of the PCCF, which linked postal codes&lt;sup&gt;OM&lt;/sup&gt; to 1981 Census geographic areas and included geographic coordinates. Since then, the file has been updated on a regular basis to reflect changes. &lt;/p&gt;

&lt;p&gt;For this release of the PCCF, the vast majority of the postal codes&lt;sup&gt;OM&lt;/sup&gt; are directly geocoded to 2016 Census geography while others are linked via various conversion processes. A quality indicator for the confidence of this linkage is available in the PCCF. &lt;/p&gt;
description: Postal Code Conversion File
description: Notes: Most up-to-date postal codes corresponding to 2016 Census geography, May 2021.;Notes: Contains records for national postal codes.;
DOI: 10.6084/m9.figshare.30664141
title: An integrated methodology for assessing short-term and long-term driving risks of heavy-duty trucks considering vehicle load

description: Despite increasing use of radar-based high-dimensional data for heavy-duty trucks (HDTs) risk assessment, such data often lack vehicle load. This study addresses the critical need for real-time and trip-level driving risk assessments in HDTs, focusing on the undercharacterized relationships between short-term driving risk (SDR), which reflects real-time fluctuations, long-term driving risk (LDR), which captures trip-level patterns, and load statuses. Using 23.6 million HDT operational records, the study employed a rolling time window approach to extract SDR features from speed, and to derive LDR features via discrete wavelet transform (DWT) combined with statistical metrics from accelerate and jerk. Findings classify SDR into four and LDR into three categories, with risk proportions varying (up to 57.6% for SDR, 69.4% for LDR) across load statuses. The load–risk relationship is non-monotonic: Lowest SDR and LDR occur at 75% of rated load capacity. SDR peaks at 50% of rated load capacity, while LDR increases at 25%, 100%, and over 100% load. Load primarily influences SDR through speed volatility, and LDR through high-frequency wavelet components and wavelet energy entropy. Feature importance analysis confirms the efficacy of extracted features, with static vehicle attributes and temporal factors also contributing to risk. This methodology quantifies HDT driving risks, which can be applied to inform, e.g., risk-based expressway reservations.
DOI: 10.6084/m9.figshare.30664141.v1
title: An integrated methodology for assessing short-term and long-term driving risks of heavy-duty trucks considering vehicle load

description: Despite increasing use of radar-based high-dimensional data for heavy-duty trucks (HDTs) risk assessment, such data often lack vehicle load. This study addresses the critical need for real-time and trip-level driving risk assessments in HDTs, focusing on the undercharacterized relationships between short-term driving risk (SDR), which reflects real-time fluctuations, long-term driving risk (LDR), which captures trip-level patterns, and load statuses. Using 23.6 million HDT operational records, the study employed a rolling time window approach to extract SDR features from speed, and to derive LDR features via discrete wavelet transform (DWT) combined with statistical metrics from accelerate and jerk. Findings classify SDR into four and LDR into three categories, with risk proportions varying (up to 57.6% for SDR, 69.4% for LDR) across load statuses. The load–risk relationship is non-monotonic: Lowest SDR and LDR occur at 75% of rated load capacity. SDR peaks at 50% of rated load capacity, while LDR increases at 25%, 100%, and over 100% load. Load primarily influences SDR through speed volatility, and LDR through high-frequency wavelet components and wavelet energy entropy. Feature importance analysis confirms the efficacy of extracted features, with static vehicle attributes and temporal factors also contributing to risk. This methodology quantifies HDT driving risks, which can be applied to inform, e.g., risk-based expressway reservations.
DOI: 10.5683/sp3/smli0k
title: Fichier de conversion des codes postaux [Canada], mai 2021, Recensement de la population 2016
title: Postal Code Conversion File [Canada], May 2021
title: FCCP [Canada], mai 2021

description: &lt;p&gt;Le Fichier de conversion des codes postaux (FCCP) est un fichier numérique qui permet d'établir un lien entre les codes postaux à six caractères fournit par la Société canadienne des postes (SCP) et les unités géographiques normalisées de Statistique Canada pour lesquelles les données du recensement et d'autres statistiques sont produites. Les liens entre les codes postaux et les unités géographiques normalisées font du FCCP un outil permettant d'intégrer des données de diverses sources. &lt;/p&gt; &lt;p&gt; Pour obtenir le fichier de conversion des codes postaux ou pour des questions, consultez &lt;a href="https://www.statcan.gc.ca/fra/idd/contact" target="_blank"&gt; la personne-ressource IDD &lt;/a&gt; de votre établissement d'enseignement.&lt;/p&gt; &lt;p&gt;Les coordonnées géographiques attribuées à chaque code postal dans le FCCP sont généralement utilisées pour cartographier la distribution des données aux fins d'analyse spatiale (p. ex., les clients, les activités). Les renseignements sur la localisation s'avèrent un outil puissant aux fins de planification ou de recherche.&lt;/p&gt; &lt;p&gt;C'est en avril 1983 que la Division de la géographie a diffusé une première version du FCCP qui établissait un lien entre les codes postaux et les unités géographiques du recensement et comprenait des coordonnées géographiques. Depuis, le fichier a été actualisé de façon périodique afin de refléter les changements.Pour la présente édition du FCCP, la majorité des codes postaux ont été directement géocodés aux régions géographiques du Recensement de 2016. Cette technique a permis d'améliorer la précision du fichier obtenu par comparaison avec le procedé de conversion, précedemment utilisé les codes postaux ont, pour la plupart, été géocodés à la géographie du Recensement de 2016. Par comparaison avec le procédé de conversion précédemment utilisé (pour aligner les appariements entre les codes postaux et les nouvelles régions géographiques à l'issue de chaque recensement) cette technique permet d'améliorer la précision du fichier obtenu. &lt;/p&gt;
description: Fichier de conversion des codes postaux
description: Notes: Codes postaux les plus récents correspondant à la géographie du Recensement de 2016, mai 2021.;Notes: La date de référence géographique est la date fixée par Statistique Canada aux fins du parachèvement du cadre géographique dans lequel les données du recensement seront recueillies, totalisées et diffusées. Pour le Recensement de 2016, la date de référence géographique est le 1er janvier 2016.;Notes: Contient des enregistrements pour les codes postaux nationaux;
DOI: 10.5683/sp3/rjibmg
title: Limited impact of soil inocula from arbuscular and ectomycorrhizal-dominated sites on root traits of tree seedlings

description: These data are the result of a greenhouse experiment to study tree seedlings growth response and root morphology variations according to living soil inocula of contrasted mycorrhizal fungi dominance.
DOI: 10.15151/esrf-es-2231629517
title: Belgian BAG

description: The Belgium BAG includes groups situated at four Flemish universities: Antwerpen, Brussels, Ghent and Leuven. The proposed projects are highly diverse,
 including viral, prokaryotic and eukaryotic proteins with a strong focus on targets and processes of biomedical relevance. Many projects deal with membrane
 proteins, cell surface receptors and protein-protein complexes. Central to the research in the BAG associated groups is the employment of integrative methods in
 structural biology combining X-ray crystallography, SAXS, and electron microscopy. Many crystals in the various proposed projects are small in size and radiation
 sensitive, requiring the use of the high brilliance MX beam lines, preferably with micro-focused X-rays.
DOI: 10.5683/sp3/hm2rub
title: Supplementary materials for: Effect of training method and dairy cow personality traits on adaptation to an automated milking system

description: This study investigated the effects of different training methods and dairy cow personality traits on performance when milked on an automated milking system.This dataset contains a figure to aid in understanding of a scoring system used for a specific behaviour.
description: SAS, 9.4
DOI: 10.15151/esrf-es-2233785909
title: Structural Biology in Marseille

description: The BAG groups 9 teams from 6 Marseille laboratories. Mutual understanding amongst all PIs provides a solid base for efficient organization of the BAG. Research revolves around infection, health and biotechnology. For the next beam time allocation period (6 months) we could make efficient use of 12 MX and 2 SAXS shifts. Three teams combine structural biology with medicinal chemistry and beam time at MASSIF for large ligand-screening campaigns will mostly suit their purpose. Access to beamlines with tunable energy will be instrumental for projects requiring experimental phasing. One team uses exclusively Bio-SAXS. Allocation of one shift per session would be welcomed. Remote access for MX sessions has become very popular whereas scientists prefer to be on-site for Bio-SAXS experiments. The BAG uses also beam time at Synchrotron SOLEIL and overlap in experiment scheduling engenders in certain instances beam time cancellations.
DOI: 10.5683/sp3/qhlkru
title: ZooMS raw files in PaleoAnthropology 2024

description: This Borealis Dataverse collection contains all the ZooMS raw files (mzXML) used in the study "Comparing Neanderthal and Modern Human Subsistence at Riparo Bombrini: An Integrated Archaeozoological, Multivariate Taphonomic, and ZooMS Analysis" published in the PaleoAnthropology Journal.
description: The raw ZooMS files (mzXML) will be added shortly to this borealis collection.
DOI: 10.15151/esrf-es-2233786431
title: Structural investigation of membrane and water-soluble proteins

description: The portfolio of this BAG includes structural investigation of membrane proteins as well as soluble proteins relevant to various scientific fields. Important basic science projects are concerned with the fundamentals of proton transport and the function of hitherto poorly characterised rhodopsins. In application-related activities we are addressing challenges in biotechnology (development of novel optogenetic tools, optimisation of enzymes for biomimetic synthesis) and medicine (evaluation of innovative autophagy modulators, understanding and preventing protein aggregation in disease).