cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.meh6ct
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1204 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Trisetum bifidum (Thunb.) Ohwi",
 "Year is greater than or equal to 1980",
 "Year is less than or equal to 2010",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 1204 records from 46 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021720-250426092105405/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.h4a7w3
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 46 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Evolvulus diosmoides Mart."
 ]
}

 The dataset includes 46 records from 22 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021722-250426092105405/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.21233/zy20-p359
title: Clear Lake diatom dataset

description: Raw data for the Clear Lake diatom dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.21233/rd01-0v56
title: Peña Negra pollen dataset

description: Raw data for the Peña Negra pollen dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.17632/44c9xccfw5
title: modified raw data

description: Supporting data for a manuscript on nutrient imbalances altering the assembly of dissolved organic matter and microbially mediated transformation processes in a shallow lake.
DOI: 10.17632/44c9xccfw5.1
title: modified raw data

description: Supporting data for a manuscript on nutrient imbalances altering the assembly of dissolved organic matter and microbially mediated transformation processes in a shallow lake.
DOI: 10.21233/4kzk-7w45
title: Mount Evans Surface Sample 3231 m pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Mount Evans Surface Sample 3231 m pollen surface sample dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.17632/b4mzk32xvk.1
title: Data for: A population-based and Q-learning-cooperative iterated greedy algorithm for the distributed no-wait job shop scheduling problem to minimize total weighted tardiness

description: Data for the paper titled "A population-based and Q-learning-cooperative iterated greedy algorithm for the distributed no-wait job shop scheduling problem to minimize total weighted tardiness"
DOI: 10.48677/41c0382c-dc88-443c-aefd-28c8c9ade43c
title: ALS DTM CRS3035RES50000mN2700000E4800000 Höhenraster 1m Stichtag 15.09.2024

description: Das digitale Geländehöhenmodell (DGM, engl.: DTM) beschreibt die Erdoberfläche (natürlicher Boden, ohne Bewuchs) in Form von Punktmengen, die in einem regelmäßigen Gitter angeordnet und in Lage und Höhe georeferenziert sind. Die hochauflösenden ALS-DGM Daten wurden mittels Airborne Laser Scanning - Technologien erfasst und sind ein Kooperationsprodukt der österreichischen behördlichen Geodatenprovider des Bundes und der Länder.

Eignung/Nutzung
• Grundlage für Orthophotoberechnung
• Planungsgrundlage
• Umweltschutz
• Nachrichtentechnik
• Geologie
• Hydrologie
• Landwirtschaft
• Kartographie

Dies ist eine von insgesamt 55 Kacheln, welche zusammen das Gebiet Österreich abdecken.

Stichtag = Erstellungsdatum:
Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
Die Aktualität finden Sie in der zugehörigen Serie unter „Downloads, Ansichten und Links“ in der Aktualitätsübersicht.
DOI: 10.17632/6xfdxwkvyk.1
title: Research data

description: Research data.
DOI: 10.21233/arxa-8456
title: Loon Lake water chemistry dataset

description: Raw data for the Loon Lake water chemistry dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.17632/kpkt95p6by.1
title: Analysis data of organic matter on the debris of glaciers in Mount Gongga

description: Analysis data of organic matter on the debris of glaciers in Mount Gongga”, Mendeley Data
DOI: 10.21233/rtpt-nd30
title: Redstone River ostracode surface sample dataset

description: Raw data for the Redstone River ostracode surface sample dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.21233/k9m4-3p31
title: Hog Bluff vertebrate fauna dataset

description: Raw data for the Hog Bluff vertebrate fauna dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.5281/zenodo.14716364
title: Artifacts for Paper Submission

description: Artifacts for Paper Submission to the IEEE Transactions on Software Engineering 



This repository contains the source code and dataset associated with our submission to the IEEE Transactions on Software Engineering. Below are detailed instructions for setting up the environment, installing dependencies, and reproducing the results presented in the paper.




Quick Start





1. Setup Environment



Create and activate a Conda environment with the required Python version:

conda create -n RACGSecurity python=3.10
conda activate RACGSecurity


Install the necessary Python packages:



pip install pytorch openai transformers crystalbleu ollama rank-bm25 sklearn numpy




 



2.Set API Key



To use LLMs, specify your API key in `src/configs.py`. Below is an example configuration:



"gpt-4o": {
    "base_url": "https://api.openai.com/v1/",
    "key": "Your API key here"
}


For local models such as Llama-3, CodeLlama, and DeepSeek-Coder-V2, they are implemented using the [ollama framework](https://ollama.com/). Refer to their respective official documentation for setup instructions.

 



Reproducing Results



1. Generate Embeddings for the Retriever

Run the following script to create embeddings for the retriever:



python ./src/gen_embedding.py



2. Scenario I

Use the following command to generate code with `gpt-4o` under a `one`-shot setting, using the `JINA` retriever and a poisoning number of `5`:

 



python src/Scenario_I.py --model gpt-4o --poisoned_num 5 --shots_num 1 --retriever JINA --dataset_path ./dataset/ReposVul.jsonl --embeddings_path ./embeddings



3. Scenario II

Similar to Scenario I, but this scenario uses `poisoned_proportion` to measure poisoning quantities:

 


python src/Scenario_II.py --model gpt-4o --poisoned_proportion 0.6 --shots_num 1 --retriever JINA --dataset_path ./dataset/ReposVul.jsonl --embeddings_path ./embeddings


4. Evaluation

Evaluate the security of the LLM-generated code by running:



python ./src/eval_security.py --generated_code_path "GENERATED_CODE_PATH"



Replace `"GENERATED_CODE_PATH"` with the actual path to the generated code.
DOI: 10.5281/zenodo.14716365
title: Artifacts for Paper Submission

description: Artifacts for Paper Submission to the IEEE Transactions on Software Engineering 



This repository contains the source code and dataset associated with our submission to the IEEE Transactions on Software Engineering. Below are detailed instructions for setting up the environment, installing dependencies, and reproducing the results presented in the paper.




Quick Start





1. Setup Environment



Create and activate a Conda environment with the required Python version:

conda create -n RACGSecurity python=3.10
conda activate RACGSecurity


Install the necessary Python packages:



pip install pytorch openai transformers crystalbleu ollama rank-bm25 sklearn numpy




 



2.Set API Key



To use LLMs, specify your API key in `src/configs.py`. Below is an example configuration:



"gpt-4o": {
    "base_url": "https://api.openai.com/v1/",
    "key": "Your API key here"
}


For local models such as Llama-3, CodeLlama, and DeepSeek-Coder-V2, they are implemented using the [ollama framework](https://ollama.com/). Refer to their respective official documentation for setup instructions.

 



Reproducing Results



1. Generate Embeddings for the Retriever

Run the following script to create embeddings for the retriever:



python ./src/gen_embedding.py



2. Scenario I

Use the following command to generate code with `gpt-4o` under a `one`-shot setting, using the `JINA` retriever and a poisoning number of `5`:

 



python src/Scenario_I.py --model gpt-4o --poisoned_num 5 --shots_num 1 --retriever JINA --dataset_path ./dataset/ReposVul.jsonl --embeddings_path ./embeddings



3. Scenario II

Similar to Scenario I, but this scenario uses `poisoned_proportion` to measure poisoning quantities:

 


python src/Scenario_II.py --model gpt-4o --poisoned_proportion 0.6 --shots_num 1 --retriever JINA --dataset_path ./dataset/ReposVul.jsonl --embeddings_path ./embeddings


4. Evaluation

Evaluate the security of the LLM-generated code by running:



python ./src/eval_security.py --generated_code_path "GENERATED_CODE_PATH"



Replace `"GENERATED_CODE_PATH"` with the actual path to the generated code.
DOI: 10.6084/m9.figshare.25219526
title: Data from: "Single-cell analyses identify monocyte gene expression profiles that influence HIV-1 reservoir size in acutely treated cohorts"

description: <b>Abstract</b>Eliminating latent HIV-1 is a major goal of AIDS research but host factors determining the size of these reservoirs are poorly understood. Here, we investigate the role of host gene expression on HIV-1 reservoir size during suppressive antiretroviral therapy (ART). Peripheral blood cells of fourteen males initiating ART during acute infection and demonstrating effective viral suppression but varying magnitudes of total HIV-1 DNA were characterized by single-cell RNA sequencing. Differential expression analysis demonstrates increased CD14+ monocyte activity in participants having undetectable HIV-1 reservoirs, with <i>IL1B</i> expression inversely associating with reservoir size.<i> </i>This is validated in another cohort of 38 males comprised of different ancestry and HIV-1 subtypes, and with intact proviral DNA assay (IPDA®) measurements. Modeling interactions show monocyte <i>IL1B </i>expression associates inversely with reservoir size at higher frequencies of central memory CD4+ T cells, linking monocyte <i>IL1B</i> expression to cell types known to be reservoirs for persistent HIV-1. Functional analyses reveal that IL1B activates NF-κB, thereby promoting productive HIV-1 infection while simultaneously suppressing viral spread, suggesting a natural latency reversing activity to deplete the reservoir in ART-treated individuals. Altogether, scRNA-seq analyses reveal that monocyte <i>IL1B</i> expression could decrease HIV-1 proviral reservoirs in individuals initiating ART during acute infection.
DOI: 10.21233/c3w4-qj76
title: Pickeral River water chemistry dataset

description: Raw data for the Pickeral River water chemistry dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.15468/dl.e73r2v
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1972 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Quassia amara L."
 ]
}

 The dataset includes 1972 records from 185 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021723-250426092105405/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.vxwc2n
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1173 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is one of (Observation, Human Observation, Occurrence evidence)",
 "Continent is Europe",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Ovis ammon (Linnaeus, 1758)",
 "Year 2000-2025"
 ]
}

 The dataset includes 1173 records from 22 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021725-250426092105405/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.21233/6hy8-mg27
title: Noordzee Fugro P5B pollen dataset

description: Raw data for the Noordzee Fugro P5B pollen dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.15468/dl.xazuyk
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 12840 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Quercus glauca Thunb."
 ]
}

 The dataset includes 12840 records from 233 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021724-250426092105405/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.17632/sb9v9xsrzt
title: পৌরাণিক দ্বৈতধর্মিতা ও সাহিত্যিক প্রতিফলন: লক্ষ্মী-সরস্বতীর সংঘাত ও সাংস্কৃতিক বাস্তবতা

description: সারসংক্ষেপ:
লক্ষ্মী ও সরস্বতীর পারস্পরিক সম্পর্ক বাঙালি সমাজে এক কিংবদন্তি হিসেবে প্রচলিত, যা পৌরাণিক আখ্যান এবং সাহিত্যিক কল্পনায় গভীরভাবে স্থান পেয়েছে। দেবীপ্রতিমার এই দ্বৈতধর্মিতা—একদিকে অর্থ ও ঐশ্বর্যের প্রতীক লক্ষ্মী, অপরদিকে বিদ্যা ও সৃষ্টির প্রতীক সরস্বতী—মানবজীবনের অন্তর্নিহিত সংকট এবং সামাজিক বাস্তবতাকে প্রতিফলিত করে। পৌরাণিক আখ্যান যেমন বেদের পুরুষসূক্ত, বিষ্ণুপুরাণ, এবং হরিবংশে এই দ্বৈতপ্রতিমার স্পষ্ট উল্লেখ পাওয়া যায়, তেমনি মধ্যযুগীয় বাংলা সাহিত্যের শ্রীকৃষ্ণবিজয় কাব্যেও লক্ষ্মী ও সরস্বতীর ঐশ্বরিক প্রভাবকে বন্দনা করা হয়েছে। সাহিত্যিক রচনাগুলিতে এই দ্বৈততার প্রতিফলন আর্থ-সামাজিক বৈপরীত্য ও জ্ঞান-সম্পদের সংঘাতের চিত্রায়ণ করেছে। পাশাপাশি, পশ্চিমা সাহিত্যের মিল্টনের *Paradise Lost* কিংবা গ্রিক দর্শনের প্লেটো ও এরিস্টটলের তত্ত্বে এই অর্থ ও জ্ঞানের দ্বৈততার অনুরণন খুঁজে পাওয়া যায়। দেবীপ্রতিমার এই দ্বন্দ্বময় উপস্থিতি কেবল পৌরাণিক আখ্যানেই সীমাবদ্ধ নয়; এটি সমাজ, সংস্কৃতি ও সাহিত্যেও গভীরভাবে প্রভাব বিস্তার করেছে।
সূচক শব্দ: লক্ষ্মী-সরস্বতী, পৌরাণিক আখ্যান, সাহিত্যিক প্রতিফলন, দ্বৈতধর্মিতা, আর্থ-সামাজিক বৈপরীত্য, জ্ঞান ও সম্পদ, সংস্কৃতি ও সমাজ।
ভূমিকা:
পৌরাণিক আখ্যান এবং সাহিত্যিক কল্পনায় লক্ষ্মী ও সরস্বতীর পারস্পরিক সম্পর্ক একটি বিশেষ তাৎপর্য বহন করে। লক্ষ্মী আর্থিক সমৃদ্ধি ও ঐশ্বর্যের প্রতীক, আর সরস্বতী বিদ্যা ও সৃষ্টির অধিষ্ঠাত্রী দেবী হিসেবে পূজিত। এই দুই দেবীর সম্পর্ক এবং তাদের মধ্যে বিরাজমান প্রতিদ্বন্দ্বিতা বহুদিন ধরেই সাহিত্য এবং সমাজের আলোচনায় এসেছে। বেদের পুরুষসূক্ত থেকে শুরু করে মধ্যযুগীয় বাংলা সাহিত্যের শ্রীকৃষ্ণবিজয়, ললিতমাধব প্রভৃতিতে লক্ষ্মী ও সরস্বতীর দ্বৈতধর্মিতার পরিচয় পাওয়া যায়। সাহিত্যিক রূপান্তরের পাশাপাশি এই দ্বন্দ্ব সমাজের আর্থ-সামাজিক বৈপরীত্যকেও চিত্রিত করেছে। এর পাশাপাশি, পাশ্চাত্য দর্শনের প্লেটো এবং এরিস্টটলের তত্ত্বেও অর্থ ও জ্ঞানের প্রয়োজনীয়তার দ্বৈততার অনুরূপ চিত্র লক্ষণীয়। দেবীপ্রতিমার এই দ্বৈত উপস্থাপন কেবলমাত্র ধর্মীয় আখ্যানেই সীমাবদ্ধ নয়; বরং তা সমাজ, সংস্কৃতি .......
DOI: 10.17632/sb9v9xsrzt.1
title: পৌরাণিক দ্বৈতধর্মিতা ও সাহিত্যিক প্রতিফলন: লক্ষ্মী-সরস্বতীর সংঘাত ও সাংস্কৃতিক বাস্তবতা

description: সারসংক্ষেপ:
লক্ষ্মী ও সরস্বতীর পারস্পরিক সম্পর্ক বাঙালি সমাজে এক কিংবদন্তি হিসেবে প্রচলিত, যা পৌরাণিক আখ্যান এবং সাহিত্যিক কল্পনায় গভীরভাবে স্থান পেয়েছে। দেবীপ্রতিমার এই দ্বৈতধর্মিতা—একদিকে অর্থ ও ঐশ্বর্যের প্রতীক লক্ষ্মী, অপরদিকে বিদ্যা ও সৃষ্টির প্রতীক সরস্বতী—মানবজীবনের অন্তর্নিহিত সংকট এবং সামাজিক বাস্তবতাকে প্রতিফলিত করে। পৌরাণিক আখ্যান যেমন বেদের পুরুষসূক্ত, বিষ্ণুপুরাণ, এবং হরিবংশে এই দ্বৈতপ্রতিমার স্পষ্ট উল্লেখ পাওয়া যায়, তেমনি মধ্যযুগীয় বাংলা সাহিত্যের শ্রীকৃষ্ণবিজয় কাব্যেও লক্ষ্মী ও সরস্বতীর ঐশ্বরিক প্রভাবকে বন্দনা করা হয়েছে। সাহিত্যিক রচনাগুলিতে এই দ্বৈততার প্রতিফলন আর্থ-সামাজিক বৈপরীত্য ও জ্ঞান-সম্পদের সংঘাতের চিত্রায়ণ করেছে। পাশাপাশি, পশ্চিমা সাহিত্যের মিল্টনের *Paradise Lost* কিংবা গ্রিক দর্শনের প্লেটো ও এরিস্টটলের তত্ত্বে এই অর্থ ও জ্ঞানের দ্বৈততার অনুরণন খুঁজে পাওয়া যায়। দেবীপ্রতিমার এই দ্বন্দ্বময় উপস্থিতি কেবল পৌরাণিক আখ্যানেই সীমাবদ্ধ নয়; এটি সমাজ, সংস্কৃতি ও সাহিত্যেও গভীরভাবে প্রভাব বিস্তার করেছে।
সূচক শব্দ: লক্ষ্মী-সরস্বতী, পৌরাণিক আখ্যান, সাহিত্যিক প্রতিফলন, দ্বৈতধর্মিতা, আর্থ-সামাজিক বৈপরীত্য, জ্ঞান ও সম্পদ, সংস্কৃতি ও সমাজ।
ভূমিকা:
পৌরাণিক আখ্যান এবং সাহিত্যিক কল্পনায় লক্ষ্মী ও সরস্বতীর পারস্পরিক সম্পর্ক একটি বিশেষ তাৎপর্য বহন করে। লক্ষ্মী আর্থিক সমৃদ্ধি ও ঐশ্বর্যের প্রতীক, আর সরস্বতী বিদ্যা ও সৃষ্টির অধিষ্ঠাত্রী দেবী হিসেবে পূজিত। এই দুই দেবীর সম্পর্ক এবং তাদের মধ্যে বিরাজমান প্রতিদ্বন্দ্বিতা বহুদিন ধরেই সাহিত্য এবং সমাজের আলোচনায় এসেছে। বেদের পুরুষসূক্ত থেকে শুরু করে মধ্যযুগীয় বাংলা সাহিত্যের শ্রীকৃষ্ণবিজয়, ললিতমাধব প্রভৃতিতে লক্ষ্মী ও সরস্বতীর দ্বৈতধর্মিতার পরিচয় পাওয়া যায়। সাহিত্যিক রূপান্তরের পাশাপাশি এই দ্বন্দ্ব সমাজের আর্থ-সামাজিক বৈপরীত্যকেও চিত্রিত করেছে। এর পাশাপাশি, পাশ্চাত্য দর্শনের প্লেটো এবং এরিস্টটলের তত্ত্বেও অর্থ ও জ্ঞানের প্রয়োজনীয়তার দ্বৈততার অনুরূপ চিত্র লক্ষণীয়। দেবীপ্রতিমার এই দ্বৈত উপস্থাপন কেবলমাত্র ধর্মীয় আখ্যানেই সীমাবদ্ধ নয়; বরং তা সমাজ, সংস্কৃতি .......
DOI: 10.21233/r32g-tx68
title: Itasca Bison Kill Site pollen dataset

description: Raw data for the Itasca Bison Kill Site pollen dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.17632/tpzkkmfv3k.1
title: Geotagged and Timestamped images for Tourist Locations near Pune

description: The dataset contains 18 tourist locations from Pune City and images from respective locations with geotag data and timestamp data.
DOI: 10.17632/tpzkkmfv3k.2
title: Geotagged and Timestamped images for Tourist Locations near Pune

description: The dataset contains 18 tourist locations from Pune City and images from respective locations with geotag data and timestamp data.
DOI: 10.21233/hb1g-8w07
title: Moira River ostracode surface sample dataset

description: Raw data for the Moira River ostracode surface sample dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.17632/h6j4vtgcn2.1
title: Hrishikesh shahane

description: List of papers used for review paper
DOI: 10.17632/s9wsnn2xcn.1
title: Fructus aurantii

description: In the "01 Fructus Aurantii distribution data" folder, there are the latitude and longitude data of Fructus Aurantii, saved in csv format. In the "02 Original environmental data" folder, the 32 subfolders of current environmental data include 19 climate data, 3 topographic data, and 10 soil property data, saved in raster format. The geographical scope is the research area of Jiangxi Province . Another subfolder contains the bioclimatic variable data under different climate scenarios in 2050、2070. In the "03 Environmental data used for modeling" folder, it contains all the data in ASC format used for modeling, which are divided into 32 environmental data for the first index screening, 16 current climate data for secondary modeling, and climate data under different future scenarios. In the "Garden land polygons in Jiangxi Province" folder, it contains the garden map patch data of Jiangxi Province used in part 3.6 of this study.
DOI: 10.21233/801a-cq75
title: Wall's Farm water chemistry dataset

description: Raw data for the Wall's Farm water chemistry dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.17632/gc22z67kym
title: A Complex Hierarchy of Avoidance Behaviors in a Single-Cell Eukaryote, Dexter et al. (Day 2)

description: Videos for Dexter et al. (Day 2)
DOI: 10.17632/gc22z67kym.2
title: A Complex Hierarchy of Avoidance Behaviors in a Single-Cell Eukaryote, Dexter et al. (Day 2)

description: Videos for Dexter et al. (Day 2)
DOI: 10.15468/dl.3bm3gm
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1283 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Pseudognaphalium affine (D.Don) Anderb.",
 "Year is greater than or equal to 1980",
 "Year is less than or equal to 2010",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 1283 records from 59 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0021726-250426092105405/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.17632/s9v2vvdkp7
title: A Complex Hierarchy of Avoidance Behaviors in a Single-Cell Eukaryote, Dexter et al. (Day 3)

description: Videos for Dexter et al. (Day 3)
DOI: 10.17632/s9v2vvdkp7.2
title: A Complex Hierarchy of Avoidance Behaviors in a Single-Cell Eukaryote, Dexter et al. (Day 3)

description: Videos for Dexter et al. (Day 3)
DOI: 10.21233/313g-3872
title: LDDsite3547 ostracode surface sample dataset

description: Raw data for the LDDsite3547 ostracode surface sample dataset submitted to the Neotoma Paleoecology Database. Data is available through the landing page in JSON format. The landing page referenced by the DOI also contains links to publications and a map-based viewer for the dataset. The Neotoma Paleoecology Database maintains a homepage at https://www.neotomadb.org.
DOI: 10.17632/rw3hyjg2h4.2
title: A Complex Hierarchy of Avoidance Behaviors in a Single-Cell Eukaryote, Dexter et al. (Day 4)

description: Videos for Dexter et al. (Day 4)
DOI: 10.17632/2fxddcvs48
title: A Complex Hierarchy of Avoidance Behaviors in a Single-Cell Eukaryote, Dexter et al. (Day 5)

description: Videos for Dexter et al. (Day 5)
DOI: 10.17632/2fxddcvs48.2
title: A Complex Hierarchy of Avoidance Behaviors in a Single-Cell Eukaryote, Dexter et al. (Day 5)

description: Videos for Dexter et al. (Day 5)