cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.h6afy3
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 188 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 {
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 {
 "not" : {
 "BasisOfRecord" : [
 "is one of (Fossil, Living Specimen)"
 ]
 }
 }
 ]
 },
 "TaxonKey is Cis hispidus (Paykull, 1798)",
 "PhylumKey is Arthropoda",
 "Year is greater than or equal to 1992",
 "Year is less than or equal to 2012",
 "Geometry POLYGON((-26 34, 42 34, 42 70, -26 70, -26 34))"
 ]
}

 The dataset includes 188 records from 31 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0019217-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917456/2468117
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917457/2468118
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917458/2468119
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.5281/zenodo.13843669
title: 2D Data of BioTISR dataset

description: This dataset is 2D data part of BioTISR.

BioTISR is a biological image dataset for super-resolution microscopy, currently including 2D and 3D time-lapse image pairs of low-and-high resolution images of a variety of biology structures, aiming to provide a high-quality dataset of time-lapse biological SR images for the community to spark more developments of computational SR methods.

At present, 2D dataset includes five specimens (clathrin-coated pits, lysosomes, outer mitochondrial membrane, microtubules, and F-actin) acquired with the GI/TIRF-SIM mode and nonlinear SIM mode of our Multi-SIM system, and 3D data includes three specimens (outer mitochondrial membrane, microtubules, and F-actin) acquired with 3D-SIM mode of the Multi-SIM system. For each type of specimen and each imaging modality, we acquired the raw data from at least 50 distinct regions-of-interest (ROI). For each ROI, we acquired two (3D data) or three (2D data) groups of N-phase × M-orientation × T-timepoint raw images with a constant exposure time but increasing the excitation light intensity, where (N, M, T) are (3, 3, 20) for TIRF-SIM and GI-SIM, (5, 5, 10) for nonlinear SIM, and (3, 5, 10) for 3D-SIM.

The BioTISR dataset is related to the following paper:Chang Qiao, Shuran Liu, Yuwang Wang, Wencong Xu, et al. "Time-lapse Image Super-resolution Neural Network with Reliable Confidence Evaluation for Optical Microscopy." bioRxiv 2024.05.04.592503 (2024), which is an extension of our previously published BioSR dataset (https://www.nature.com/articles/s41592-020-01048-5).
DOI: 10.5281/zenodo.13843670
title: 2D Data of BioTISR dataset

description: This dataset is 2D data part of BioTISR.

BioTISR is a biological image dataset for super-resolution microscopy, currently including 2D and 3D time-lapse image pairs of low-and-high resolution images of a variety of biology structures, aiming to provide a high-quality dataset of time-lapse biological SR images for the community to spark more developments of computational SR methods.

At present, 2D dataset includes five specimens (clathrin-coated pits, lysosomes, outer mitochondrial membrane, microtubules, and F-actin) acquired with the GI/TIRF-SIM mode and nonlinear SIM mode of our Multi-SIM system, and 3D data includes three specimens (outer mitochondrial membrane, microtubules, and F-actin) acquired with 3D-SIM mode of the Multi-SIM system. For each type of specimen and each imaging modality, we acquired the raw data from at least 50 distinct regions-of-interest (ROI). For each ROI, we acquired two (3D data) or three (2D data) groups of N-phase × M-orientation × T-timepoint raw images with a constant exposure time but increasing the excitation light intensity, where (N, M, T) are (3, 3, 20) for TIRF-SIM and GI-SIM, (5, 5, 10) for nonlinear SIM, and (3, 5, 10) for 3D-SIM.

The BioTISR dataset is related to the following paper:Chang Qiao, Shuran Liu, Yuwang Wang, Wencong Xu, et al. "Time-lapse Image Super-resolution Neural Network with Reliable Confidence Evaluation for Optical Microscopy." bioRxiv 2024.05.04.592503 (2024), which is an extension of our previously published BioSR dataset (https://www.nature.com/articles/s41592-020-01048-5).
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917459/2468120
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917461/2468121
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917462/2468122
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917463/2468123
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917464/2468124
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917465/2468125
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917466/2468126
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917467/2468127
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917468/2468128
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917469/2468129
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917470/2468130
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917471/2468131
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917472/2468132
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.15468/dl.v7vfnx
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 92 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Bougainvillea infesta Griseb."
 ]
}

 The dataset includes 92 records from 26 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0019219-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917473/2468133
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917474/2468134
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.15468/dl.kpczdv
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 3592 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 {
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 {
 "not" : {
 "BasisOfRecord" : [
 "is one of (Fossil, Living Specimen)"
 ]
 }
 }
 ]
 },
 "TaxonKey is Cis boleti (Scopoli, 1763)",
 "PhylumKey is Arthropoda",
 "Year is greater than or equal to 1992",
 "Year is less than or equal to 2012",
 "Geometry POLYGON((-26 34, 42 34, 42 70, -26 70, -26 34))"
 ]
}

 The dataset includes 3592 records from 145 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0019218-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917475/2468135
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917476/2468136
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917477/2468137
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917478/2468138
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917479/2468139
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917480/2468140
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.15468/dl.8yugnn
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 36515 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "DatasetKey" : [
 "is Taxon occurrence data for the FungalRoot database"
 ]
}

 The dataset includes 36515 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0019220-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917481/2468141
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917482/2468142
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1063
title: การพยากรณ์ยอดขายรถยนต์ใหม่รายเดือนของประเทศไทยด้วยแบบจำลองอนุกรมเวลาและข้อมูล Google Trend

description: งานวิจัยนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแบบจำลองทางเศรษฐมิติอนุกรมเวลาที่สามารถพยากรณ์ยอดขายรายเดือนของรถยนต์ในประเทศไทยที่มีความแม่นยำ โดยใช้แบบจำลองอนุกรมเวลาร่วมกับตัวแปรภายนอก ได้แก่ ตัวแปรเศรษฐกิจ ตัวแปรทางการเงิน และ ดัชนีที่สร้างจาก Google Trend จากการค้นหายี่ห้อรถยนต์ (Google Trend 1) และคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับการเลือกซื้อรถยนต์ (Google Trend 2) เปรียบเทียบกับแบบจำลองอนุกรมเวลาที่มิได้ใช้ตัวแปรภายนอก ข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลอนุกรมเวลารายเดือน ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2547 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2562ผู้วิจัยพบว่าตัวแปรกลุ่มดัชนี Google Trend ช่วยให้ผลการพยากรณ์แม่นยำมากขึ้น โดยการพยากรณ์ด้วยแบบจำลอง Autoregressive integrated moving average with Explanatory Variables (ARIMAX) และแบบจำลอง Vector autoregression (VAR) ตัวแบบจำลองที่ประกอบไปด้วยกลุ่มตัวแปรทางเศรษฐกิจ กลุ่มตัวแปรทางการเงิน และกลุ่มตัวแปร Google Trend จากคำค้นหาทั้ง 2 กลุ่ม ให้ค่าพยากรณ์ที่ดีที่สุดสำหรับการพยากรณ์ไปข้างหน้า 1 เดือน (ระยะสั้น) ถึง 6 เดือน (ระยะปานกลาง) โดยที่ค่า Root Mean Square Percentage Error (RMSPE) ลดลงจากกรณีฐานร้อยละ 0.91 และ ร้อยละ 2.87 ของยอดขายรายเดือน นอกจากนี้ หากเปรียบเทียบแบบจำลองที่ใช้ตัวแปรทางการเงินหรือตัวแปรทางเศรษฐกิจอย่างเดียวกับแบบจำลองที่ใช้ Google Trend 2 จะพบว่าแบบจำลอง ARIMAX ที่ใช้เพียงแค่ Google Trend 2 มีประสิทธิผลในการพยากรณ์ที่ดีกว่าโดยเปรียบเทียบการศึกษาครั้งนี้ยังเปรียบเทียบการพยากรณ์แบบแยกประเภทรถยนต์และการพยากรณ์รวม พบว่าแบบจำลอง ARIMAX ที่ประกอบไปด้วยกลุ่มตัวแปร Google Trend 2 ให้ค่าพยากรณ์ที่ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเป็นการพยากรณ์แบบแยกประเภทรถยนต์เปรียบเทียบกับการพยากรณ์รวม
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1064
title: การส่งผ่านนโยบายการเงินต่อความเหลื่อมล้ำเชิงพื้นที่ของประเทศไทย

description: การศึกษานี้เป็นการวิเคราะห์การส่งผ่านนโยบายการเงินต่อความเหลื่อมล้ำเชิงพื้นที่ในระดับกลุ่มจังหวัดของประเทศไทย ซึ่งทำโดยการแบ่งกลุ่มจังหวัด ออกเป็น 3 กลุ่มตามระดับผลิตภัณฑ์มวลรวมจังหวัดต่อหัวประชากร คือ กลุ่มจังหวัดรายได้สูง กลุ่มจังหวัดรายได้ปานกลาง และกลุ่มจังหวัดรายได้น้อย มีวัตถุประสงค์หลักคือวิเคราะห์ผลกระทบอัตราดอกเบี้ยนโยบายของแต่ละกลุ่มจังหวัดที่แตกต่างกันเพื่อสะท้อนนัยของความเหลื่อมล้ำเชิงพื้นที่ โดยใช้ แบบจำลอง Panel Vector Autoregressive (PVAR) และเทคนิค Impulse Response Function (IRF) ทีละกลุ่มจังหวัดจนครบทั้ง 3 กลุ่ม และเปรียบเทียบผลการตอบสนองที่แตกต่างกันเพื่อสะท้อนนัยความเหลื่อมล้ำเชิงพื้นที่ผลการศึกษาพบว่า เมื่อมีการปรับเพิ่มอัตราดอกเบี้ยนโยบาย แต่ละกลุ่มจังหวัดมีการตอบสนองที่แตกต่างกัน และส่งผลให้ช่องว่างระหว่างกลุ่มจังหวัดห่างกันมากยิ่งขึ้น ซึ่งสะท้อนนัยความเหลื่อมล้ำทั้งในมิติของค่าจ้างแรงงาน และผลิตภัณฑ์มวลรวมจังหวัดต่อหัวประชากร ว่ามีความเหลื่อมล้ำระหว่างกลุ่มจังหวัดกันมากขึ้น นอกจากนี้ ยังมีการวิเคราะห์เพิ่มเติมซึ่งสามารถแสดงให้เห็นได้ ว่าผลการตอบสนองที่แตกต่างกันของแต่ละกลุ่มจังหวัด เป็นไปตามการตอบสนองของโครงสร้างการผลิตหลักในแต่ละกลุ่ม โดยที่กลุ่มจังหวัดรายได้สูงเป็นการกระจุกกันของจังหวัดที่ทำการผลิตในภาคอุตสาหกรรม ขณะที่กลุ่มจังหวัดอื่นทำการผลิตในภาคบริการเป็นหลัก
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917483/2468143
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1065
title: ลักษณะของเส้นอัตราผลตอบแทนกับนโยบายการเงินและนโยบายการคลังของประเทศไทย

description: วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้ศึกษาเกี่ยวกับลักษณะของเส้นอัตราผลตอบแทน (Yield Curve Characteristics) ประกอบด้วย (1) ระดับ (Level) (2) ความชัน (Slope) และ (3) ความโค้ง (Curvature) ซึ่งเป็นปัจจัยแฝง (Latent Factors) ตามข้อกำหนดแบบจำลอง State-space Specification และการประมาณค่า Maximum Likelihood ด้วย Kalman Filter รวมถึงการศึกษาความสัมพันธ์เชิงพลวัตระหว่างลักษณะของเส้นอัตราผลตอบแทนกับนโยบายการเงินและนโยบายการคลังของประเทศไทยด้วยการวิเคราะห์แบบจำลอง VAR และ Impulse Response Functions โดยมีตัวแปรที่สนใจ ได้แก่ อัตราดอกเบี้ยนโยบาย ซึ่งเป็นตัวแทนของนโยบายการเงิน และอัตราส่วนหนี้สาธารณะต่อผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ ซึ่งเป็นตัวแทนของนโยบายการคลัง ผลการศึกษาพบว่า ค่าสูงสุดของความโค้งมีอัตราการถดถอยของปัจจัยแฝงค่อนข้างช้าเมื่อเทียบกับประเทศที่มีมูลค่าและสภาพคล่องของตลาดตราสารหนี้ที่สูงกว่า การดำเนินนโยบายการเงินผ่านอัตราดอกเบี้ยนโยบายส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงระดับ ความชัน และความโค้งในทิศทางตรงกันข้าม มีเพียงการเปลี่ยนแปลงของความชันที่สอดคล้องกับทฤษฎี และการดำเนินนโยบายการคลังผ่านการก่อหนี้สาธารณะส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงระดับ ความชัน และความโค้งในทิศทางเดียวกัน สอดคล้องกับทฤษฎีและผลการศึกษาจากการทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง นอกเหนือจากนโยบายการเงินและนโยบายการคลัง อัตราเงินเฟ้อเป็นตัวแปรที่สำคัญที่สุดในการอธิบายลักษณะทั้งสามของเส้นอัตราผลตอบแทนโดยเปรียบเทียบกับ VIX และ GDP Growth ผลการศึกษาสามารถนำไปใช้คาดการณ์ผลกระทบของการดำเนินนโยบายการเงินการคลังที่มีต่อภาคเศรษฐกิจจริง ผ่านการวิเคราะห์สัญญาณข้อมูลเปลี่ยนแปลงลักษณะเส้นอัตราผลตอบแทนในตลาดพันธบัตรรัฐบาล
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917484/2468144
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1066
title: Trees as secured loan collateral: a case study in the BAAC tree bank program

description: This study presents a theoretical model of collateral-secured loans with three assets: money, capital, and Lucas trees—where the capital goods are the conventional collateral and the Lucas tree is the new additional asset to serve as a guarantee of loan repayments. The study indicates that the positive liquidity premium of Lucas trees arises from its role of collateral generating liquidity, which lifts the price of the asset to be above its fundamental value. In the steady state equilibrium where both capital and Lucas trees served as collateral, higher levels of collateral accumulation relax the borrowing constraint; its tightness depends on the marginal productivity of capital, the returns of Lucas trees, and the liquidity premiums of collateral assets which respond to the rate of inflation and the relative risk aversion of agents to determine the corresponding behavior of asset accumulations. In search of this insightful collateral mechanism, the model can capture the tree collateral of the BAAC Tree Bank program case study. In addition, this study considers some complicated realities of tree collateral challenging lenders and the existent risk mitigation of the BAAC Tree Bank Program.
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1067
title: Wage-led, profit-led, or debt-led?: income distribution and economic growth in Thailand

description: Thailand is currently grappling with high household debt and economic stagnation, which may stem from insufficient personal income. The impact of debt on the economy is twofold, potentially stimulating consumption while also creating a risk of economic instability. Conversely, an increase in individual income, mainly from wages, could potentially reduce investment as investors or capitalists may incur higher production costs. The primary objective of this research is to determine the main driver of the Thai economy—whether it is labor, capital, or household debt. Utilizing a demand regime analysis framework, the study specifically investigates whether an increase in labor share stimulates consumption sufficiently to outweigh any negative impact on investment, which would indicate a wage-led demand regime. Alternatively, the research considers whether a profit-led demand regime prevails, with capital share driving the economy.The research concludes that Thailand's demand regime is profit-led, meaning investment exerts a greater influence on the Thai economy than consumption, and that household debt does not encourage consumption and actually reduces investment. Consequently, the study recommends addressing the household debt issue as a priority.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917485/2468145
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1068
title: The relationship between private saving and economic growth in Thailand

description: One macroeconomic goal in many countries is to stimulate their economic growth rate. A higher growth rate means higher national income, output, and living standards. Theoretically, saving, investment, and consumption may stimulate economic growth. This is dubious, according to research. Furthermore, the nonlinear relationship between saving, investment, consumption, and economic growth has yet to be examined in any Thai study. This study first investigates the dynamic link between private saving, investment, consumption, and economic growth using the Vector Autoregressive model (VAR). Further, we examine the non-linear relationships through the two-regime Markov switching VAR model. We employ annual data between 1981 and 2021. For the linear relationship, we found that changes in the ratio of private and business savings to GDP affect GDP growth positively. The causal relationship goes from private saving and business saving to GDP growth. An increase in the shock of savings to GDP caused the GDP growth response to increase significantly in the following year. Moreover, we found that private savings and their components positively impact investment. According to the Markov switching model, investment and consumption growth influence GDP growth across regimes. Both influence GDP growth in high-growth regimes in a positive way. Only household savings per GDP positively affect investment growth under the low regime.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917486/2468146
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1069
title: Assessing the economic impact of non-communicable diseases in Thailand and its implications for the universal coverage scheme: a human capital augmented Solow growth model

description: This study employs the Solow growth model with human capital to investigate the economic impact of non-communicable diseases (NCDs) on Thailand's economy from 1995 to 2023. The analysis focuses on two main arguments in production function: the adverse effect of NCDs through human capital (morbidity and mortality) and physical capital (government expenditure). Comparing the transition path of the economy in two scenarios - a counterfactual one in which the government completely eradicates NCDs with zero intervention costs and a business-as-usual alternative in which NCDs continue to affect the economy - evaluates the extent of the impact. The results indicate a reduction of 0.1175 percentage points in average Real GDP growth compared to the counterfactual scenario. Specifically, in 2023, Real GDP declines from 1.9145 trillion United States dollars (USD; at constant 2017 prices) in the counterfactual scenario to 1.7991 trillion USD in the business-as-usual scenario. This reduction represents 9.3889 percentage points of Real GDP in 2019, equivalent to a decrement of 0.1154 trillion USD. These reductions occur through three primary pathways. Morbidity constitutes the most significant pathway through which NCDs exert a detrimental impact on the economy, followed by mortality and government expenditure, respectively. This research also explores the universal coverage scheme (UCS) in the business-as-usual context by comparing two scenarios with and without UCS implementation. These findings demonstrate a positive economic impact, with an observed increase in average Real GDP of 0.0558 percentage points between 2002 and 2023, compared to the scenario without UCS. By 2023, Real GDP experiences a growth of 0.0206 trillion USD compared to the scenario where the government does not implement UCS, accounting for 1.6742 percentage points of Real GDP in 2019.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917487/2468147
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1070
title: The distribution of innovation in the Thai manufacturing sector and the internal and external R&D strategies

description: This thesis examines the distribution of the returns to innovation across different types and sectors. The study leverages data from the RDI Surveys of Thailand in 2017 and 2018 to calculate the mean, dispersion, skewness, and kurtosis. The distribution of returns to innovation serves as a fundamental framework for assessing the benefits derived from innovative endeavors, which plays a pivotal role in formulating strategies related to innovation and informing public policy. The findings indicate differences in the distribution of returns to innovation across types and sectors. Incremental innovation has the potential to yield a higher return than radical innovation. However, radical innovation increased the probability of success and failure. Firms operating in high-technology sectors demonstrating successful innovation will receive greater benefits than their counterparts. Moreover, the study utilizes quantile regression and employs various statistical measures to examine the impact of internal and external R&D strategies on the firm's performance. The findings suggest that high-performance firms solely prioritizing internal R&D strategies are likely to experience a significantly adverse impact on their performance compared to firms that do not pursue any R&D.
DOI: 10.15468/dl.9prbj5
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 338 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 {
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 {
 "not" : {
 "BasisOfRecord" : [
 "is one of (Fossil, Living Specimen)"
 ]
 }
 }
 ]
 },
 "TaxonKey is Cis quadridens Mellié, 1848",
 "PhylumKey is Arthropoda",
 "Year is greater than or equal to 1992",
 "Year is less than or equal to 2012",
 "Geometry POLYGON((-26 34, 42 34, 42 70, -26 70, -26 34))"
 ]
}

 The dataset includes 338 records from 18 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0019221-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25582/data.2023-10.2917488/2468148
title: Data for EMSL Project 51735 from October 2023
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1071
title: Urbanization and income inequality in Thailand

description: This study aims to explore the correlation between urbanization and income inequality in Thailand, covering the timeframe from 2002 to 2020. It draws on data from 76 provinces and 77 provinces, obtained from Thailand’s Labor Force Survey (LFS), along with geospatial data sourced from the U.S. Air Force Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) and the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night band (VIIRS-DNB) satellite over nineteen specific years.The paper uses two distinct urban area definitions: one established byThailand’s Labor Force Survey (LFS) and the other determined via nighttime light data from the DMSP and VIIRS-DNB satellite. The latter method has two sub-classifications: the calculation of urban areas based on nighttime light density derived from population densities of 300 and 1,500 individuals per square kilometer.Employing empirical analyses involving Ordinary Least Squares (OLS) and fixed effects, alongside random effects models, the study consistently reveals a U-shaped relationship between income inequality and urbanization. The econometric results illustrate that urbanization or population density notably and inversely affects income inequality. Additionally, the square of urbanization exhibits a statistically significant positive influence on income inequality. Furthermore, a negative connection is observed between logarithmically transformed income and income inequality.This research advocates for the integration of satellite imagery, geospatial data, and spatial econometric methodologies in subsequent studies to enable quantitative analysis of spatial relationships.