cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2020.464
title: ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบการชำระข้อเสนอซื้อกับผลการดำเนินงานหลังการควบรวมกิจการของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

description: การควบรวมและเข้าซื้อกิจการเป็นกลยุทธ์หนึ่งที่ช่วยผลักดันให้กิจการสามารถเติบโตและแข่งขันได้ แต่ผลการดำเนินงานภายหลังการควบรวมเป็นอีกประเด็นสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเพราะหลายงายวิจัยพบว่าผลการดำเนินภายหลังการควบรวมมีโอกาสเกิดขึ้นได้ทั้งสามรูปแบบคือผลการดำเนินงานกิจการเพิ่มขึ้น ลดลงและไม่เปลี่ยนแปลง ซึ่งรูปแบบการชำระข้อเสนอซื้อเพื่อการควบรวมอาจเป็นปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อผลการดำเนินงานได้ จึงเป็นที่มาของวัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้ เพื่อศึกษาผลการดำเนินงานก่อนและหลังการควบรวมและศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบการชำระข้อเสนอซื้อที่แตกต่างกันกับผลการดำเนินงานภายหลังการควบรวมที่เปลี่ยนแปลงไปข้อมูลที่ใช้ศึกษาครั้งนี้รวบรวมจากงบการเงินและเอกสารการเข้าถือครองหลักทรัพย์เพื่อครอบงำกิจการ (Tender offer) ของสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์เป็นระยะเวลา 16 ปี ตั้งแต่ พ.ศ.2544-2560 โดยมีธุรกรรมการควบรวมและเข้าซื้อกิจการที่ใช้ในการศึกษารวมทั้งสิ้น 51 ตัวอย่าง สำหรับตัวแปรอิสระที่ใช้ศึกษาคือ รูปแบบการชำระข้อเสนอซื้อซึ่งมี 2 วิธีคือ การชำระด้วยเงินสดและการชำระด้วยหุ้น สำหรับตัวแปรตามที่ใช้ศึกษาคือผลการดำเนินงานที่วัดโดย Tobin’s qผลการศึกษาพบว่าผลการดำเนินงานก่อนและหลังควบรวมแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ โดยการควบรวมกิจการทำให้ผลการดำเนินงานที่วัดโดย Tobin’s q สูงขึ้น แต่อย่างไรก็ตามไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบการชำระข้อเสนอซื้อกับผลการดำเนินงานภายหลังการควบรวมที่วัดโดย Tobin’s q
DOI: 10.14457/tu.the.2020.465
title: โอกาสในการลงทุนของกิจการในอนาคตและอัตราการจ่ายเงินปันผลที่ส่งผลต่อโครงสร้างเงินทุนของบริษัทในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี

description: งานศึกษานี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างโอกาสในการลงทุนของกิจการในอนาคต และอัตราการจ่ายเงินปันผล ที่ส่งผลต่อโครงสร้างเงินทุนของบริษัทในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) และตลาดหลักทรัพย์ เอ็ม เอ ไอ (MAI) ในช่วงระยะเวลา 5 ปี ระหว่าง พ.ศ. 2559 ถึง พ.ศ. 2563 โดยใช้วิธีการวิเคราะห์สมการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ผลการศึกษาพบว่า Price Earning Ratio, Price to Sales Ratio และ Market-to-Book Ratio ไม่มีนัยสำคัญกับตัวแปรตาม อัตราส่วนหนี้สินรวมต่อส่วนของเจ้าของรวม แต่เมื่อได้เปลี่ยนตัวแปรต้น 3 ตัวดังกล่าวออก พบว่า Net Profit และ Net Profit Margin มีความสัมพันธ์เชิงลบกับอัตราส่วนหนี้สินรวมต่อส่วนของเจ้าของรวม อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 95% ส่วน Gross Profit Margin มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับอัตราส่วนหนี้สินรวมต่อส่วนของเจ้าของรวม อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 95% แต่สำหรับอัตราการจ่ายเงินปันผล ไม่มีนัยสำคัญกับอัตราส่วนหนี้สินรวมต่อส่วนของเจ้าของรวมนอกจากนี้ ตัวแปรควบคุมที่ใช้ คือ Natural Logarithm ของสินทรัพย์รวมนั้น มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับอัตราส่วนหนี้สินรวมต่อส่วนของเจ้าของรวม อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 95%
DOI: 10.14457/tu.the.2020.466
title: ความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างผู้ถือหุ้นกับการมีส่วนร่วมในความรับผิดชอบต่อสังคม: กรณีศึกษาบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์กลุ่ม ESG100

description: งานศึกษาค้นคว้าฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างผู้ถือหุ้นกับการมีส่วนร่วมในความรับผิดชอบต่อสังคมของบริษัทในกลุ่มหลักทรัพย์ ESG100 โดยพิจารณาโครงสร้างผู้ถือหุ้นของบริษัทจากปริมาณสัดส่วนผู้ถือหุ้นในประเภทต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นผู้ถือหุ้นรายย่อย ผู้ถือหุ้นที่เป็นนักลงทุนสถาบัน ผู้ถือหุ้นที่เป็นหน่วยงานรัฐบาล และผู้ถือหุ้นที่เป็นคณะกรรมการบริษัท นอกจากนี้กำหนดการวัดค่าสำหรับการมีส่วนร่วมในความรับผิดชอบต่อสังคมของบริษัทด้วยผลการประเมินการดำเนินงานด้านความรับผิดชอบต่อสังคมจากสถาบันไทยพัฒน์ โดยศึกษาข้อมูลในช่วงปี 2560-2562 รวมทั้งสิ้น 287 ตัวอย่างผลการศึกษาพบว่าสัดส่วนผู้ถือหุ้นที่เป็นนักลงทุนสถาบันและหน่วยงานรัฐบาลมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการมีส่วนร่วมในความรับผิดชอบต่อสังคมของบริษัทอย่างมีนัยสำคัญ ทั้งนี้ยังพบความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างสัดส่วนผู้ถือหุ้นที่เป็นคณะกรรมการบริษัทกับการมีส่วนร่วมในความรับผิดชอบต่อสังคมของบริษัทอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม ผลการวิจัยไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนผู้ถือหุ้นรายย่อยกับการมีส่วนร่วมในความรับผิดชอบต่อสังคมของบริษัท
DOI: 10.14457/tu.the.2020.467
title: การศึกษาสาเหตุการซื้อหุ้นคืนของบริษัทในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยในช่วงสถานการณ์โควิด-19

description: การซื้อหุ้นคืนได้รับการอนุญาตจากตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย เพื่อให้บริษัทสามารถใช้เป็นเครื่องมือในการบริหารสภาพคล่องทางการเงิน ซึ่งอาจเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่บริษัทเลือกใช้ในช่วงวิกฤตเศรษฐกิจการค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาสาเหตุของการดำเนินโครงการซื้อหุ้นคืนของบริษัทในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยในช่วงสถานการณ์โควิด-19 ซึ่งส่งผลให้เศรษฐกิจซบเซาลง โดยใช้การวิเคราะห์สมการถดถอยเพื่อทดสอบสมมติฐานต่างๆที่เกี่ยวข้องกับแรงจูงใจในการซื้อหุ้นคืน เพื่อให้เข้าใจถึงสาเหตุในการดำเนินการโครงการซื้อหุ้นคืน จากผลการศึกษาพบว่า ขนาดของกิจการมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อการซื้อหุ้นคืน กล่าวคือ ในช่วงสถานการณ์โควิด-19 บริษัทขนาดใหญ่มีแนวโน้มในการซื้อหุ้นคืนมากกว่าในส่วนของตัวแปรต้นอื่นๆ ได้แก่ อัตราผลตอบแทนเกินปกติ อัตราส่วนราคาตลาดต่อมูลค่าตามบัญชี อัตราส่วนของเงินสดและรายการเทียบเท่าเงินสด อัตราส่วนของกระแสเงินสดอิสระ สัดส่วนการถือหุ้นของผู้รู้ข้อมูลภายใน อัตราส่วนโครงสร้างเงินทุน และอัตราการจ่ายเงินปันผล พบว่าไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการซื้อหุ้นคืน
DOI: 10.14457/tu.the.2020.468
title: ความพึงพอใจในการคืนสินค้าของผู้บริโภคผ่านช่องทาง e-marketplace

description: ในปัจจุบัน e-Marketplace เป็นหนึ่งในช่องทางการซื้อขายสินค้าออนไลน์ที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก เนื่องจากเป็นแหล่งรวมร้านค้านานาประเภท ทำให้ผู้บริโภคสามารถเข้าถึงสินค้าต่างๆ ได้ตามความต้องการอย่างสะดวกสบาย แต่การแข่งขันในช่องทางนี้มักจะมุ่งใช้กลยุทธ์ด้านราคาโดยกำหนดระยะเวลาอันสั้นสำหรับการสั่งซื้อสินค้าในราคาพิเศษ ส่งผลให้ผู้บริโภคเกิดพฤติกรรมการซื้อสินค้าแบบฉับพลัน ขาดการไตร่ตรองอย่างรอบคอบ รวมทั้งยังไม่สามารถเห็นหรือสัมผัสสินค้าที่แท้จริงได้ก่อนตัดสินใจซื้อ จึงอาจเกิดความผิดพลาดหรือความเสียหายที่พบเห็นบ่อยครั้ง เช่น สินค้ามีตำหนิ ชำรุด หรือไม่เป็นไปตามคำสั่งซื้อ เป็นต้น อันก่อให้เกิดความไม่พึงพอใจของลูกค้า ทำให้ต้องมีการขอคืนสินค้าตามมา ดังนั้น การคืนสินค้าจึงเป็นวิธีการหนึ่งที่จะช่วยแก้ปัญหาความไม่พึงพอใจของลูกค้าได้ การศึกษาวิจัยครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความพึงพอใจในการคืนสินค้าของผู้บริโภคผ่านช่องทาง e-Marketplace โดยทำการศึกษาผ่านปัจจัยด้านคุณภาพการแก้ปัญหาการบริการ ความง่ายในการใช้งานระบบ โดยส่งผ่านการรับรู้คุณค่าของบริการคืนสินค้า ทำการศึกษาผู้บริโภคชาวไทยที่มีประสบการณ์ซื้อสินค้าและคืนสินค้าผ่านช่องทาง e-Marketplace ในช่วงระยะเวลาไม่เกิน 6 เดือนที่ผ่านมา จำนวน 400 คน รวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างผ่านแบบสอบถามออนไลน์ และวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แบบจำลองสมการเชิงโครงสร้าง (Structural Equation Modeling: SEM)ผลการทดสอบสมมติฐานพบว่า e-Marketplace ที่มีความสามารถในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจากการให้บริการและมีระบบคืนสินค้าที่มีคุณภาพ จะส่งผลเชิงบวกต่อการรับรู้คุณค่าของผู้บริโภคที่มีต่อบริการคืนสินค้า หรือทำให้ผู้บริโภครู้สึกว่าได้รับความคุ้มค่าจากการดำเนินการคืนสินค้า อีกทั้งยังส่งผลเชิงบวกโดยตรงต่อความพึงพอใจในการคืนสินค้า ส่วนความง่ายในการใช้งานระบบคืนสินค้าทั้งในช่องทางแอปพลิเคชั่นและเว็บไซต์ของ e-Marketplace นับเป็นอีกปัจจัยที่มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อการรับรู้คุณค่าของบริการคืนสินค้าเช่นกัน ทั้งนี้ แม้ว่าความง่ายในการใช้งานระบบคืนสินค้าจะไม่ได้มีอิทธิพลทางตรงในเชิงบวกต่อความพึงพอใจในการคืนสินค้าของผู้บริโภค แต่กลับมีอิทธิพลเชิงบวกในทางอ้อมต่อความพึงพอใจในการคืนสินค้าในช่องทาง e-Marketplace โดยส่งผ่านการรับรู้คุณค่าของบริการคืนสินค้า ในขณะเดียวกัน การรับรู้คุณค่าของบริการคืนสินค้าได้ส่งผลเชิงบวกโดยตรงต่อความพึงพอใจในการคืนสินค้า โดยหากผู้บริโภครับรู้ถึงประโยชน์และความคุ้มค่าที่ได้รับจากการคืนสินค้าและคืนเงิน เมื่อเทียบกับต้นทุนที่เสียไปจากการดำเนินการคืนสินค้าทั้งหมดแล้ว ย่อมส่งผลให้ผู้บริโภคมีความพึงพอใจต่อการคืนสินค้าผ่านช่องทาง e-Marketplace รายนั้นๆ ผู้วิจัยหวังเป็นอย่างยิ่งว่าการศึกษาในครั้งนี้จะเป็นประโยชน์แก่ผู้ประกอบการและผู้ขายสินค้าในช่องทาง e-Marketplace ในการนำไปเป็นแนวทางการวางแผนการตลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการคืนสินค้า เพื่อให้สามารถสร้างความพึงพอใจให้แก่ลูกค้า ตลอดจนนำไปสู่การเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันได้อย่างยั่งยืน
DOI: 10.14457/tu.the.2020.469
title: ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจของลูกค้าในการใช้บริการสั่งอาหารออนไลน์ช่วงไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19)

description: การแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) เกิดขึ้นไปทั่วทุกมุมโลกทำให้มีผู้เสียชีวิตเป็นจำนวนมากส่งผลให้หลายประเทศต้องประกาศปิดประเทศไม่ให้มีการเดินทางเข้าออกและมีมาตรการในการกักตัวอยู่บ้าน (Lockdown) รวมถึงประเทศไทย เนื่องจากผู้ติดเชื้อสามารถแพร่เชื้อให้ผู้อื่นได้ทุกเพศทุกวัยผ่านทางละอองน้ำมูกหรือน้ำลาย โดยมีผู้ติดเชื้อหลายรายไม่แสดงอาการหลังจากรับเชื้อจึงใช้ชีวิตปกติ ทว่าสามารถแพร่เชื้อให้บุคคลอื่นได้ ทำให้ธุรกิจบริการสั่งอาหารออนไลน์ (Online Food Delivery Service) ได้รับความนิยมมากขึ้น แต่การจะปรับตัวให้อยู่รอดต้องมีมาตรการด้านความปลอดภัยเพื่อสร้างความเชื่อมั่นให้กับลูกค้า แม้จะเริ่มมีวัคซีนในการรักษาแต่ยังไม่มีข้อมูลที่ชัดเจนว่าตัวใดมีประสิทธิภาพแท้จริงและไวรัสก็มีการกลายพันธุ์ไปจากเดิม ทำให้ยังต้องอยู่กับสถานการณ์ดังกล่าวต่อไป จึงต้องหาแนวทางในการรับมือและปรับตัวให้ธุรกิจดำเนินต่อไปได้ในสถานการณ์ปัจจุบันงานวิจัยในครั้งนี้ศึกษาเกี่ยวกับปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจของลูกค้าในการใช้บริการสั่งอาหารออนไลน์ช่วงไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) โดยพัฒนากรอบแนวคิดจากทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน (Theory of Planned Behavior: TPB) ร่วมกับปัจจัยด้านการรับรู้ความเสี่ยงของ COVID-19 (Risk Perception of COVID-19) การรับรู้ความสะดวก (Perceived Convenience) ความปลอดภัยทางอาหาร (Food Safety) และมาตรการความปลอดภัย (Safety Measures) ประกอบกับมีเจนเนอเรชั่น X และเจนเนอเรชั่น Y เป็นตัวแปรกำกับ ซึ่งงานวิจัยชิ้นนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณใช้แบบสอบถามในการเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง 400 คนในจังหวัดกรุงเทพมหานคร แบ่งเป็นเจนเนอเรชั่นละ 200 คน โดยนำข้อมูลมาวิเคราะห์องค์ประกอบเพื่อจัดกลุ่มปัจจัยให้เหมาะสม และนำไปวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (Multiple Regression Analysis) เพื่อทดสอบสมมติฐานและตัวแปรกำกับผลการศึกษา พบว่า ปัจจัยที่ส่งผลในเชิงบวกต่อความตั้งใจของลูกค้าในการใช้บริการสั่งอาหารออนไลน์ช่วงไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) ได้แก่ การรับรู้ความสะดวก (Perceived Convenience) ทัศนคติต่อพฤติกรรม (Attitudes Toward the Behavior) การคล้อยตามกลุ่มอ้างอิง (Subjective Norm) และมาตรการความปลอดภัย (Safety Measures) ในขณะที่ความปลอดภัยทางอาหาร (Food Safety) และการรับรู้ความเสี่ยงของ COVID-19 (Risk Perception of COVID-19) ส่งผลในเชิงลบต่อความตั้งใจของลูกค้า ส่วนเจนเนอเรชั่นเป็นตัวแปรกำกับของทัศนคติต่อพฤติกรรม (Attitudes Toward the Behavior) ความปลอดภัยทางอาหาร (Food Safety) และมาตรการความปลอดภัย (Safety Measures) กับความตั้งใจของลูกค้าในการใช้บริการสั่งอาหารออนไลน์ช่วงไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19)
DOI: 10.14457/tu.the.2020.470
title: การศึกษาความตั้งใจในการซื้อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพของผู้บริโภค

description: เนื่องด้วยสถานการณ์โรคระบาดส่งผลให้วิถีการดำเนินชีวิตและพฤติกรรมการรับประทานอาหารของคนไทยที่เปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจน โดยคนไทยให้ความสำคัญกับอาหารมากขึ้น ทั้งในเรื่องของความสะอาด แหล่งที่มาของวัตถุดิบและคุณค่าทางโภชนาการ รวมถึงคนไทยยังนิยมอาหารเพื่อสุขภาพมากขึ้นเพื่อดูแลสุขภาพ นอกจากนี้ตลาดซอสและเครื่องปรุงรสในไทยและต่างประเทศยังเติบโตอย่างต่อเนื่อง นำไปสู่โอกาสทางธุรกิจของผู้ประกอบการ ซึ่งผู้ประกอบการสามารถวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจซื้อ เพื่อสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์และวางแผนกลยุทธ์สำหรับตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคได้ การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ในการศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจซื้อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพของผู้บริโภค โดยนำแนวคิดทฤษฎีพฤติกรรมตามแบบแผน (The Theory of Planned Behavior : TPB) มาปรับใช้ จะประกอบด้วย ทัศนคติต่อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพ การคล้อยตามอิงกลุ่ม และการรับรู้ความสามารถในการควบคุมพฤติกรรม ซึ่งได้ศึกษาปัจจัยด้านด้านการตระหนักรู้เกี่ยวกับสุขภาพ ด้านความรู้เชิงอัตวิสัย ด้านอิทธิพลของการรับรู้ราคา และด้านการสื่อสารการตลาด โดยมีทัศนคติต่อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพเป็นตัวแปรส่งผ่าน โดยได้การศึกษาผู้บริโภคในประเทศที่สนใจหรือเคยเลือกซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพ จำนวน 450 คน ด้วยการเก็บรวบรวมแบบสอบถามผ่านช่องทางออนไลน์ และวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แบบจําลองสมการเชิงโครงสร้าง (Structural Equation Model: SEM)จากการศึกษาพบว่าปัจจัยด้านการตระหนักรู้เกี่ยวกับสุขภาพ ด้านความรู้เชิงอัตวิสัย ด้านอิทธิพลของการรับรู้ราคา และการสื่อสารการตลาด ส่งผลเชิงบวกต่อทัศนคติต่อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพและความตั้งใจซื้อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพอย่างมีนัยสำคัญ รวมถึงปัจจัยด้านทัศนคติต่อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพ ด้านการคล้อยตามอิงกลุ่ม และการรับรู้ความสามารถในการควบคุมพฤติกรรม ส่งผลเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจซื้อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพ นอกจากนี้อิทธิพลของทัศนคติต่อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพยังส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยด้านการตระหนักรู้เกี่ยวกับสุขภาพ ด้านความรู้เชิงอัตวิสัย ด้านอิทธิพลของการรับรู้ราคา และด้านการสื่อสารการตลาด ต่อความตั้งใจซื้อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพผู้วิจัยหวังว่าผลการศึกษาครั้งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้ประกอบการที่สนใจธุรกิจซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพ เพื่อใช้อธิบายปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจซื้อซอสปรุงรสเพื่อสุขภาพ และสามารถวางแผนและพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด รวมถึงพัฒนาผลิตภัณฑ์เพื่อสามารถตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคได้ เพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขันทั้งในและต่างประเทศได้อย่างยั่งยืน นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ต่อผู้วิจัยอื่นที่สนใจสามารถนำผลวิจัยไปเป็นแนวทางและปรับใช้กับงานวิจัยที่เกี่ยวข้องในอนาคตได้
DOI: 10.5281/zenodo.5579982
title: 50_reefs_threats

description: These data are the raw_data and output_data files needed to recreate the analysis and results in Kuempel et al. 2021 "Identifying management opportunities to combat climate, land, and marine threats across less climate exposed coral reefs". The corresponding code can be found at https://github.com/cdkuempel/50_reefs_threats. Download these datasets and add them to the main folder of the github repository. The raw pressure and stressor data are downloaded within the scripts provided.
DOI: 10.5281/zenodo.5579981
title: 50_reefs_threats

description: These data are the raw_data and output_data files needed to recreate the analysis and results in Kuempel et al. 2021 "Identifying management opportunities to combat climate, land, and marine threats across less climate exposed coral reefs". The corresponding code can be found at https://github.com/cdkuempel/50_reefs_threats. Download these datasets and add them to the main folder of the github repository. The raw pressure and stressor data are downloaded within the scripts provided.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892923
title: February 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in February, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892923.v1
title: February 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in February, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892932
title: February 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>February, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892932.v1
title: February 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>February, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892935.v1
title: April 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in April, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892935
title: April 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in April, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892941
title: March 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in March, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892941.v1
title: March 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in March, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892947.v1
title: December 2020 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in December, 2020 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892947
title: December 2020 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in December, 2020 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892953
title: March 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>March, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).