cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.5709779
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.5281/zenodo.6020632
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.5281/zenodo.6984256
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.6084/m9.figshare.24045835
title: The effect of mobile phone ringtone on visual recognition during driving: Evidence from laboratory and real-scene eye movement experiments

description: To determine the effect of mobile phone ringtones on visual recognition during driving, laboratory and real-scene eye movement experiments were conducted with simulated and real driving tasks, respectively. Competition for visual attention during driving increases with the integration of sounds, which is related to driving safety. We manipulated the physical (long exposure duration <i>vs.</i> short exposure duration) and psychological (self-related <i>vs.</i> non-self-related) properties of mobile phone ringtones presented to drivers. Estimates were based on linear mixed models (LMMs) and generalized linear mixed models (GLMMs). Self-related ringtones had a greater influence on driving attention than non-self-related ones, and the interaction between exposure duration and self-relatedness was significant. Furthermore, the impact of the mobile phone ringtone occurred in real time after the ringtone stopped. These results highlight the importance of considering the impact of ringtones on driving performance and demonstrate that ringtone properties (exposure duration and self-relatedness) can affect cognitive processes.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24045835.v1
title: The effect of mobile phone ringtone on visual recognition during driving: Evidence from laboratory and real-scene eye movement experiments

description: To determine the effect of mobile phone ringtones on visual recognition during driving, laboratory and real-scene eye movement experiments were conducted with simulated and real driving tasks, respectively. Competition for visual attention during driving increases with the integration of sounds, which is related to driving safety. We manipulated the physical (long exposure duration <i>vs.</i> short exposure duration) and psychological (self-related <i>vs.</i> non-self-related) properties of mobile phone ringtones presented to drivers. Estimates were based on linear mixed models (LMMs) and generalized linear mixed models (GLMMs). Self-related ringtones had a greater influence on driving attention than non-self-related ones, and the interaction between exposure duration and self-relatedness was significant. Furthermore, the impact of the mobile phone ringtone occurred in real time after the ringtone stopped. These results highlight the importance of considering the impact of ringtones on driving performance and demonstrate that ringtone properties (exposure duration and self-relatedness) can affect cognitive processes.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24100840.v1
title: Repositioning forward-leaning passengers by seatbelt pre-pretensioning

description: The study determined the seatbelt pre-pretensioner force needed and the time required to reposition average male front-seat passengers from forward-leaning to upright using finite element simulations of the Active SAFER Human Body Model (Active SHBM). The Active SHBM was positioned in an initial forward-leaning position (29° forward from upright) on a deformable vehicle seat. A pre-pretensioner was modeled as a pre-loaded spring and its ability to reposition the forward-leaning Active SHBM to an upright position was simulated for twenty-four different pre-crash conditions. Four parameters were varied: (1) Automated Emergency Braking (AEB) active with 11 m/s<sup>2</sup> or no AEB, (2) type of seatbelt system: Belt-In-Seat or B-pillar, (3) pre-pretensioner activation time (200 ms before, 100 ms before, or at the same time as AEB ramp-up), and (4) pre-pretensioner force (200 N, 300 N, 400 N, 600 N). The first thoracic vertebra fore-aft (T1 X) trajectories were compared against a reference upright position to determine the force and time needed to reposition and the effectiveness of repositioning in the different conditions. The lowest force enabling repositioning in all simulations was 400 N (no AEB, Belt-In-Seat). It took about 350 ms. In the presence of AEB, activating the pre-pretensioner 200 ms before AEB and using 600 N pre-pretensioner force was needed for repositioning (taking 200 ms with Belt-In-Seat and 260 ms with B-pillar installations). Repositioning was faster and thus more effective with the Belt-In-Seat seatbelt in all simulations. All four parameters (presence of AEB, type of seatbelt system, pre-pretensioner activation time and force) affected the repositioning ability and time required. Far from all combinations repositioned a forward-leaning average male occupant model, but those found to be effective and fast appear as a feasible option for vehicle safety systems to reposition out-of-position occupants during pre-crash events.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24100840
title: Repositioning forward-leaning passengers by seatbelt pre-pretensioning

description: The study determined the seatbelt pre-pretensioner force needed and the time required to reposition average male front-seat passengers from forward-leaning to upright using finite element simulations of the Active SAFER Human Body Model (Active SHBM). The Active SHBM was positioned in an initial forward-leaning position (29° forward from upright) on a deformable vehicle seat. A pre-pretensioner was modeled as a pre-loaded spring and its ability to reposition the forward-leaning Active SHBM to an upright position was simulated for twenty-four different pre-crash conditions. Four parameters were varied: (1) Automated Emergency Braking (AEB) active with 11 m/s<sup>2</sup> or no AEB, (2) type of seatbelt system: Belt-In-Seat or B-pillar, (3) pre-pretensioner activation time (200 ms before, 100 ms before, or at the same time as AEB ramp-up), and (4) pre-pretensioner force (200 N, 300 N, 400 N, 600 N). The first thoracic vertebra fore-aft (T1 X) trajectories were compared against a reference upright position to determine the force and time needed to reposition and the effectiveness of repositioning in the different conditions. The lowest force enabling repositioning in all simulations was 400 N (no AEB, Belt-In-Seat). It took about 350 ms. In the presence of AEB, activating the pre-pretensioner 200 ms before AEB and using 600 N pre-pretensioner force was needed for repositioning (taking 200 ms with Belt-In-Seat and 260 ms with B-pillar installations). Repositioning was faster and thus more effective with the Belt-In-Seat seatbelt in all simulations. All four parameters (presence of AEB, type of seatbelt system, pre-pretensioner activation time and force) affected the repositioning ability and time required. Far from all combinations repositioned a forward-leaning average male occupant model, but those found to be effective and fast appear as a feasible option for vehicle safety systems to reposition out-of-position occupants during pre-crash events.
DOI: 10.5281/zenodo.5827055
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.6084/m9.figshare.24045789.v1
title: A method for evaluating the safety of freeway tunnel sections based on driving comfort - a naturalistic driving study

description: Driving comfort is crucial for tunnel safety because tunnel sections on freeways often introduce significant environmental changes that can compromise comfort and increase the risk of traffic accidents. This study aimed to quantitatively evaluate the driving comfort in tunnel sections and its implications for safety management. Four indicators were used to assess the driving comfort: heart rate growth rate (Hrgr), skin conductance response (SCR), speed, and acceleration. The CRITIC weighting method was employed to calculate a quantitative driving comfort score, and the presence and severity of discomfort were used to evaluate the safety of each tunnel area. In addition, the evaluation was based on a naturalistic test consisting of Hrgr, SCR, speed, and acceleration data. A total of 32 participants were recruited based on a web-based questionnaire screening process, after which they were tested while driving through 30 tunnel sections on the roadway. These 30 tunnels included 14 short (&lt; 500 m), 12 medium (500–1,000 m), and 4 long (1,000–3,000 m) tunnels. The results revealed that the four selected indicators exhibited minimal multicollinearity and effectively captured the driving comfort. Among the indicators, SCR had the most significant contribution to the driving comfort score. Most drivers did not experience substantial discomfort while driving through tunnels. The area where drivers were most susceptible to discomfort was the middle zones of tunnels. However, drivers were more likely to experience strong discomfort in the outside exit, entrance, and middle zones of short, medium, and long tunnels, respectively. This study provides a comprehensive set of safety evaluation methods for tunnel sections on freeways, with a focus on quantifying the driving comfort. The findings provide theoretical support for freeway management personnel in implementing personalized controls in different tunnel areas with the aim of enhancing tunnel safety and mitigating the occurrence of traffic accidents.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24045789
title: A method for evaluating the safety of freeway tunnel sections based on driving comfort - a naturalistic driving study

description: Driving comfort is crucial for tunnel safety because tunnel sections on freeways often introduce significant environmental changes that can compromise comfort and increase the risk of traffic accidents. This study aimed to quantitatively evaluate the driving comfort in tunnel sections and its implications for safety management. Four indicators were used to assess the driving comfort: heart rate growth rate (Hrgr), skin conductance response (SCR), speed, and acceleration. The CRITIC weighting method was employed to calculate a quantitative driving comfort score, and the presence and severity of discomfort were used to evaluate the safety of each tunnel area. In addition, the evaluation was based on a naturalistic test consisting of Hrgr, SCR, speed, and acceleration data. A total of 32 participants were recruited based on a web-based questionnaire screening process, after which they were tested while driving through 30 tunnel sections on the roadway. These 30 tunnels included 14 short (&lt; 500 m), 12 medium (500–1,000 m), and 4 long (1,000–3,000 m) tunnels. The results revealed that the four selected indicators exhibited minimal multicollinearity and effectively captured the driving comfort. Among the indicators, SCR had the most significant contribution to the driving comfort score. Most drivers did not experience substantial discomfort while driving through tunnels. The area where drivers were most susceptible to discomfort was the middle zones of tunnels. However, drivers were more likely to experience strong discomfort in the outside exit, entrance, and middle zones of short, medium, and long tunnels, respectively. This study provides a comprehensive set of safety evaluation methods for tunnel sections on freeways, with a focus on quantifying the driving comfort. The findings provide theoretical support for freeway management personnel in implementing personalized controls in different tunnel areas with the aim of enhancing tunnel safety and mitigating the occurrence of traffic accidents.
DOI: 10.5281/zenodo.7564924
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.5281/zenodo.5568807
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.5281/zenodo.5126652
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nachzusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen. <br><br>Das DIM-Projekt enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen: Neben dem Meldeweg über die DIM-Anwdung werden zur Erfassung der Impfquote auch Impfdaten niedergelassener Ärzt_innenpraxen durch die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) und Minimaldatensätze der Bundesländer (die noch nicht über das DIM melden) erfasst.
DOI: 10.5281/zenodo.5516836
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.5281/zenodo.6537966
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)
DOI: 10.5281/zenodo.5144821
title: COVID-19-Impfungen in Deutschland

description: Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nachzusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen. <br><br>Das DIM-Projekt enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen: Neben dem Meldeweg über die DIM-Anwdung werden zur Erfassung der Impfquote auch Impfdaten niedergelassener Ärzt_innenpraxen durch die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) und Minimaldatensätze der Bundesländer (die noch nicht über das DIM melden) erfasst.