cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cptqm
title: CCDC 2195721: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cptrn
title: CCDC 2195722: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cptsp
title: CCDC 2195723: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cpttq
title: CCDC 2195724: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cptvr
title: CCDC 2195725: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cptws
title: CCDC 2195726: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cptxt
title: CCDC 2195727: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cptyv
title: CCDC 2195728: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Norbert Villeneuve, Joshua Dickman, Thierry Maris, Graeme M. Day, James D. Wuest|2022|Cryst.Growth Des.|23|273|doi:10.1021/acs.cgd.2c00992
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2d3fvt
title: CCDC 2207846: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Steven J. Underwood, Christopher J. Douglas|2022|Org.Lett.|25|146|doi:10.1021/acs.orglett.2c03961
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5281/zenodo.7535796
title: MUSES Fractional Vegetation Coverage (FVC) 8-Day Global 250m SIN Grid in 2010 (001–177)

description: The MUltiscale Satellite remotE Sensing (MUSES) product suite includes products with different spatial and temporal resolutions for parameters such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Near-Infrared Reflectance of Vegetation (NIRv), Leaf Area Index (LAI), Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), Fractional Vegetation Coverage (FVC), Gross Primary Production (GPP), Net Primary Production (NPP). For more information about the MUSES products, please refer to this website (https://muses.bnu.edu.cn/). This dataset is the MUSES global FVC product at 250m spatial resolution and 8-day temporal resolution. The MUSES FVC product is provided on a Sinusoidal grid and spans from 2000 to 2019 (continuously updated). It was generated from the MUSES LAI product at 250m resolution and other ancillary information using the complement to unity of the transmittance of light through the entire canopy in the nadir viewing direction (Xiao <em>et al</em>., 2016). The MUSES FVC values are physically consistent with the corresponding MUSES LAI values. The MUSES FVC product is spatially complete and temporally continuous. This dataset is the MUSES FVC product in 2010 (001–177). <em>Please <strong><em>click</em> here</strong> to download the MUSES FVC product <strong>in 2009 (185–361)</strong></em>, and <em><strong>click here</strong> to download the MUSES FVC product <strong>in 2010 (185–361</strong></em><em><strong>)</strong></em>. <strong>Dataset Characteristics:</strong> Spatial Coverage: Global Temporal Coverage: 2010 (001–177) Spatial Resolution: 250m Temporal Resolution: 8 days Projection: Sinusoidal Data Format: HDF Scale: 0.01 Valid Range: 0 – 100 <strong>Citation </strong>(Please cite this paper whenever these data are used)<strong>:</strong> Xiao Zhiqiang, <em>et a</em>l. (2016). Estimating the Fractional Vegetation Cover from GLASS Leaf Area Index Product. <em>Remote Sensing</em>, 8, 337. If you have any questions, please contact Prof. Zhiqiang Xiao (zhqxiao@bnu.edu.cn).
DOI: 10.5281/zenodo.7535795
title: MUSES Fractional Vegetation Coverage (FVC) 8-Day Global 250m SIN Grid in 2010 (001–177)

description: The MUltiscale Satellite remotE Sensing (MUSES) product suite includes products with different spatial and temporal resolutions for parameters such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Near-Infrared Reflectance of Vegetation (NIRv), Leaf Area Index (LAI), Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), Fractional Vegetation Coverage (FVC), Gross Primary Production (GPP), Net Primary Production (NPP). For more information about the MUSES products, please refer to this website (https://muses.bnu.edu.cn/). This dataset is the MUSES global FVC product at 250m spatial resolution and 8-day temporal resolution. The MUSES FVC product is provided on a Sinusoidal grid and spans from 2000 to 2019 (continuously updated). It was generated from the MUSES LAI product at 250m resolution and other ancillary information using the complement to unity of the transmittance of light through the entire canopy in the nadir viewing direction (Xiao <em>et al</em>., 2016). The MUSES FVC values are physically consistent with the corresponding MUSES LAI values. The MUSES FVC product is spatially complete and temporally continuous. This dataset is the MUSES FVC product in 2010 (001–177). <em>Please <strong><em>click</em> here</strong> to download the MUSES FVC product <strong>in 2009 (185–361)</strong></em>, and <em><strong>click here</strong> to download the MUSES FVC product <strong>in 2010 (185–361</strong></em><em><strong>)</strong></em>. <strong>Dataset Characteristics:</strong> Spatial Coverage: Global Temporal Coverage: 2010 (001–177) Spatial Resolution: 250m Temporal Resolution: 8 days Projection: Sinusoidal Data Format: HDF Scale: 0.01 Valid Range: 0 – 100 <strong>Citation </strong>(Please cite this paper whenever these data are used)<strong>:</strong> Xiao Zhiqiang, <em>et a</em>l. (2016). Estimating the Fractional Vegetation Cover from GLASS Leaf Area Index Product. <em>Remote Sensing</em>, 8, 337. If you have any questions, please contact Prof. Zhiqiang Xiao (zhqxiao@bnu.edu.cn).
DOI: 10.6084/m9.figshare.19363997
title: Figures, Tables, and Supplementary Info

description: Figures, tables, and supplementary information.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19363997.v7
title: Figures, Tables, and Supplementary Info

description: Figures, tables, and supplementary information.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19363997.v6
title: Figures, Tables, and Supplementary Info

description: Figures, tables, and supplementary information.
DOI: 10.7303/syn44678922.6
title: dados2_nrow.xlsx
DOI: 10.7303/syn44678918.6
title: dados_estados_porCovid.xlsx
DOI: 10.5281/zenodo.7537830
title: Inhibition Mechanism of SARS-CoV-2 Main Protease: A Molecular Modeling Approach

description: Structural basis for the inhibition of SARS-CoV-2 main protease; Molecular Docking; Classical MD Simulations
DOI: 10.5281/zenodo.7537829
title: Inhibition Mechanism of SARS-CoV-2 Main Protease: A Molecular Modeling Approach

description: Structural basis for the inhibition of SARS-CoV-2 main protease; Molecular Docking; Classical MD Simulations
DOI: 10.5281/zenodo.5498081
title: CCG Starter Data Kit: Argentina

description: A starter data kit for Argentina
DOI: 10.5281/zenodo.5498082
title: CCG Starter Data Kit: Argentina

description: A starter data kit for Argentina
DOI: 10.5281/zenodo.7526317
title: CCG Starter Data Kit: Argentina

description: A starter data kit for Argentina
DOI: 10.5281/zenodo.7537892
title: Renta media por persona y nivel de formación en los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid (2016-2019)

description: Este conjunto de datos ha sido utilizado en el proyecto REFOMAD. Incluye información sobre la renta media por persona, el nivel de formación educativa de los residentes mayores de 25 años y el número de centros educativos en cada uno de los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid durante los años 2016-2019. El nivel de formación tiene 6 niveles: no sabe leer ni escribir, bachiller elemental, formación profesional, titulados medios, estudios universitarios y nivel de estudios no consta. Los centros educativos se clasifican también en 6 niveles: escuelas infantiles municipales, escuelas infantiles públicas de la Comunidad Autónoma de Madrid, escuelas infantiles privadas, colegios públicos infantil/primaria, institutos públicos de educación secundaria y colegios privados infantil/primaria. Los datos de renta fueron proporcionados por el INE, los datos sobre la formación fueron obtenidos mediante encuestas propias realizadas por el equipo REFOMAD y los datos de los centros educativos fueron solicitados al portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid. Los datos están en formato XLSX y tienen un tamaño de 109.6 kB. Los datos fueron prepreocesados y curados utilizando herramientas de software libre como NumPy y pandas en Python versión 3.10.6.
DOI: 10.5281/zenodo.7537891
title: Renta media por persona y nivel de formación en los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid (2016-2019)

description: Este conjunto de datos ha sido utilizado en el proyecto REFOMAD. Incluye información sobre la renta media por persona, el nivel de formación educativa de los residentes mayores de 25 años y el número de centros educativos en cada uno de los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid durante los años 2016-2019. El nivel de formación tiene 6 niveles: no sabe leer ni escribir, bachiller elemental, formación profesional, titulados medios, estudios universitarios y nivel de estudios no consta. Los centros educativos se clasifican también en 6 niveles: escuelas infantiles municipales, escuelas infantiles públicas de la Comunidad Autónoma de Madrid, escuelas infantiles privadas, colegios públicos infantil/primaria, institutos públicos de educación secundaria y colegios privados infantil/primaria. Los datos de renta fueron proporcionados por el INE, los datos sobre la formación fueron obtenidos mediante encuestas propias realizadas por el equipo REFOMAD y los datos de los centros educativos fueron solicitados al portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid. Los datos están en formato XLSX y tienen un tamaño de 109.6 kB. Los datos fueron prepreocesados y curados utilizando herramientas de software libre como NumPy y pandas en Python versión 3.10.6.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20294073.v1
title: Transgenerational exposure to marine heatwaves ameliorates the lethal effect on tropical copepods regardless of predation stress

description: Marine heatwaves (MHWs) are emerging as a severe stressor in marine ecosystems. Extreme warm sea surface temperatures during MHWs often exceed the optimal thermal range for more than one generation of tropical coastal zooplankton. However, it is relatively unknown whether transgenerational plasticity (TGP) to MHWs may shape the offspring fitness, particularly in an ecologically relevant context with biotic interactions such as predation stress. We addressed these novel research questions by determining the survival, reproductive success, and grazing rate of the copepod <em>Pseudodiaptomus incisus</em> exposed to MHW and fish predator cues (FPC) for two generations (F1 and F2). The experiment was designed in a full orthogonal manner with 4 treatments in F1 and 16 treatments in F2 generation. In both generations, MHW reduced <em>P. incisus</em> survival, reproductive parameters and grazing by 10-62% in MHW, but increased by 2-15% with exposure to FPC, particularly at control temperature. F2 reproductive success and grazing rate as indicated by cumulative faecal pellets were reduced by 20-30% in F1-MHW, but increased by ~2% in F1-FPC. Strikingly, MHW exposure reduced 17-18% survival, but TGP to MHWs fully ameliorated its lethal effect and this TGP was independent of FPC. Increased survival came with a cost of reduced reproductive success, constrained by reduced grazing. The rapid transgenerational MHW acclimation and its associated costs are likely widespread and crucial mechanisms underlying the resilience of coastal tropical zooplankton to MHWs in tropical coastal marine ecosystems.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20294073
title: Transgenerational exposure to marine heatwaves ameliorates the lethal effect on tropical copepods regardless of predation stress

description: Marine heatwaves (MHWs) are emerging as a severe stressor in marine ecosystems. Extreme warm sea surface temperatures during MHWs often exceed the optimal thermal range for more than one generation of tropical coastal zooplankton. However, it is relatively unknown whether transgenerational plasticity (TGP) to MHWs may shape the offspring fitness, particularly in an ecologically relevant context with biotic interactions such as predation stress. We addressed these novel research questions by determining the survival, reproductive success, and grazing rate of the copepod <em>Pseudodiaptomus incisus</em> exposed to MHW and fish predator cues (FPC) for two generations (F1 and F2). The experiment was designed in a full orthogonal manner with 4 treatments in F1 and 16 treatments in F2 generation. In both generations, MHW reduced <em>P. incisus</em> survival, reproductive parameters and grazing by 10-62% in MHW, but increased by 2-15% with exposure to FPC, particularly at control temperature. F2 reproductive success and grazing rate as indicated by cumulative faecal pellets were reduced by 20-30% in F1-MHW, but increased by ~2% in F1-FPC. Strikingly, MHW exposure reduced 17-18% survival, but TGP to MHWs fully ameliorated its lethal effect and this TGP was independent of FPC. Increased survival came with a cost of reduced reproductive success, constrained by reduced grazing. The rapid transgenerational MHW acclimation and its associated costs are likely widespread and crucial mechanisms underlying the resilience of coastal tropical zooplankton to MHWs in tropical coastal marine ecosystems.
DOI: 10.5281/zenodo.4725487
title: CCG Starter Data Kit: Benin

description: A starter data kit for Benin
DOI: 10.5281/zenodo.4729503
title: CCG Starter Data Kit: Benin

description: A starter data kit for Benin
DOI: 10.5281/zenodo.4756792
title: CCG Starter Data Kit: Benin

description: A starter data kit for Benin
DOI: 10.5281/zenodo.4725486
title: CCG Starter Data Kit: Benin

description: A starter data kit for Benin
DOI: 10.5281/zenodo.5733318
title: CCG Starter Data Kit: Benin

description: A starter data kit for Benin
DOI: 10.5281/zenodo.6542270
title: CCG Starter Data Kit: Benin

description: A starter data kit for Benin
DOI: 10.5281/zenodo.7526324
title: CCG Starter Data Kit: Benin

description: A starter data kit for Benin
DOI: 10.5519/qd.rk12m9uy
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (456 records)
DOI: 10.5281/zenodo.7537915
title: PRUEBA 2

description: "ESPAÑOL: Este conjunto de datos ha sido utilizado en el proyecto REFOMAD. Incluye información sobre la renta media por persona, el nivel de formación educativa de los residentes mayores de 25 años y el número de centros educativos en cada uno de los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid durante los años 2016-2019. El nivel de formación tiene 6 niveles: no sabe leer ni escribir, bachiller elemental, formación profesional, titulados medios, estudios universitarios y nivel de estudios no consta. Los centros educativos se clasifican también en 6 niveles: escuelas infantiles municipales, escuelas infantiles públicas de la Comunidad Autónoma de Madrid, escuelas infantiles privadas, colegios públicos infantil/primaria, institutos públicos de educación secundaria y colegios privados infantil/primaria. Los datos de renta fueron proporcionados por el INE, los datos sobre la formación fueron obtenidos mediante encuestas propias realizadas por el equipo REFOMAD y los datos de los centros educativos fueron solicitados al portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid. Los datos están en formato XLSX y tienen un tamaño de 109.6 kB. Los datos fueron prepreocesados y curados utilizando herramientas de software libre como NumPy y pandas en Python versión 3.10.6.
DOI: 10.5281/zenodo.7537914
title: PRUEBA 2

description: "ESPAÑOL: Este conjunto de datos ha sido utilizado en el proyecto REFOMAD. Incluye información sobre la renta media por persona, el nivel de formación educativa de los residentes mayores de 25 años y el número de centros educativos en cada uno de los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid durante los años 2016-2019. El nivel de formación tiene 6 niveles: no sabe leer ni escribir, bachiller elemental, formación profesional, titulados medios, estudios universitarios y nivel de estudios no consta. Los centros educativos se clasifican también en 6 niveles: escuelas infantiles municipales, escuelas infantiles públicas de la Comunidad Autónoma de Madrid, escuelas infantiles privadas, colegios públicos infantil/primaria, institutos públicos de educación secundaria y colegios privados infantil/primaria. Los datos de renta fueron proporcionados por el INE, los datos sobre la formación fueron obtenidos mediante encuestas propias realizadas por el equipo REFOMAD y los datos de los centros educativos fueron solicitados al portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid. Los datos están en formato XLSX y tienen un tamaño de 109.6 kB. Los datos fueron prepreocesados y curados utilizando herramientas de software libre como NumPy y pandas en Python versión 3.10.6.
DOI: 10.5281/zenodo.7537927
title: PRUEBA 3

description: "ESPAÑOL: Este conjunto de datos ha sido utilizado en el proyecto REFOMAD. Incluye información sobre la renta media por persona, el nivel de formación educativa de los residentes mayores de 25 años y el número de centros educativos en cada uno de los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid durante los años 2016-2019. El nivel de formación tiene 6 niveles: no sabe leer ni escribir, bachiller elemental, formación profesional, titulados medios, estudios universitarios y nivel de estudios no consta. Los centros educativos se clasifican también en 6 niveles: escuelas infantiles municipales, escuelas infantiles públicas de la Comunidad Autónoma de Madrid, escuelas infantiles privadas, colegios públicos infantil/primaria, institutos públicos de educación secundaria y colegios privados infantil/primaria. Los datos de renta fueron proporcionados por el INE, los datos sobre la formación fueron obtenidos mediante encuestas propias realizadas por el equipo REFOMAD y los datos de los centros educativos fueron solicitados al portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid. Los datos están en formato XLSX y tienen un tamaño de 109.6 kB. Los datos fueron prepreocesados y curados utilizando herramientas de software libre como NumPy y pandas en Python versión 3.10.6.
DOI: 10.5281/zenodo.7537926
title: PRUEBA 3

description: "ESPAÑOL: Este conjunto de datos ha sido utilizado en el proyecto REFOMAD. Incluye información sobre la renta media por persona, el nivel de formación educativa de los residentes mayores de 25 años y el número de centros educativos en cada uno de los 21 distritos del Ayuntamiento de Madrid durante los años 2016-2019. El nivel de formación tiene 6 niveles: no sabe leer ni escribir, bachiller elemental, formación profesional, titulados medios, estudios universitarios y nivel de estudios no consta. Los centros educativos se clasifican también en 6 niveles: escuelas infantiles municipales, escuelas infantiles públicas de la Comunidad Autónoma de Madrid, escuelas infantiles privadas, colegios públicos infantil/primaria, institutos públicos de educación secundaria y colegios privados infantil/primaria. Los datos de renta fueron proporcionados por el INE, los datos sobre la formación fueron obtenidos mediante encuestas propias realizadas por el equipo REFOMAD y los datos de los centros educativos fueron solicitados al portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid. Los datos están en formato XLSX y tienen un tamaño de 109.6 kB. Los datos fueron prepreocesados y curados utilizando herramientas de software libre como NumPy y pandas en Python versión 3.10.6.
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/4852963
title: arXiv Dataset