cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2017.1433
title: การศึกษารายละเอียดโครงการที่พักแบบพำนักระยะยาวประเภทเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์เพื่อให้ตอบรับกับพฤติกรรมและความต้องการของชาวยุโรปวัยเกษียณในจังหวัดเชียงใหม่

description: จังหวัดเชียงใหม่เป็นจังหวัดที่มีชาวยุโรปวัยเกษียณมาพำนักระยะยาว มีแนวโน้มเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้ตลาดที่พักแบบพำนักระยะยาวเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งที่พักประเภทเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์เป็นที่ต้องการและมีความสอดคล้องกับการมาพำนักระยะยาวในจังหวัดเชียงใหม่ของชาวยุโรปวัยเกษียณมากที่สุด¬ แต่เนื่องจากเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ยังไม่ตอบรับกับพฤติกรรมและความต้องการ การศึกษาพฤติกรรมชาวกลุ่มลูกค้าและการศึกษาเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ในจังหวัดเชียงใหม่ เพื่อจัดทำรายละเอียดโครงการที่เหมาะสมกับชาวยุโรปวัยเกษียณ ซึ่งจะสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันกับผู้ประกอบการรายอื่นได้ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ศึกษารูปแบบที่พักแบบพำนักระยะยาว ประเภทเซอร์วิสอพาร์ทเมนท์ควรเป็นอย่างไร เพื่อให้ตอบรับกับชาวยุโรปวัยเกษียณในจังหวัดเชียงใหม่ ผ่านกระบวนการศึกษาวิจัย ดังนี้(1) ศึกษาพฤติกรรมและความต้องการของชาวยุโรปวัยเกษียณที่พำนักระยะยาวในจังหวัดเชียงใหม่ โดยการศึกษางานวิจัย บทความและเอกสารต่าง ๆ แล้วจึงลงพื้นที่เพื่อศึกษาพฤติกรรมและสัมภาษณ์เชิงลึก (2) ศึกษาที่พักที่เหมาะสมสำหรับผู้สูงอายุชาวยุโรปที่มาทำนักระยะยาวในที่พักประเภทเซอร์วิสอพาร์ทเมนท์ในจังหวัดเชียงใหม่ โดยการคัดเลือกจากเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ 45 โครงการ โดยคัดเลือกจากย่าน บริบท และรายละเอียดโครงการ จนเหลือ 7 แห่งเป็นโครงการกรณีศึกษา (3) จัดทำรายละเอียดโครงการประเภทเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์เพื่อการพัฒนาโครงการสำหรับผู้สูงอายุชาวยุโรปในจังหวัดเชียงใหม่ โดยการนำพฤติกรรมของชาวยุโรปวัยเกษียณและรายละเอียดของโครงการกรณีศึกษามาวิเคราะห์ ด้วยเกณฑ์การประเมินและทฤษฎีต่าง ๆ แล้วจัดทำรายละเอียดโครงการที่เหมาะสมกับชาวยุโรปวัยเกษียณที่พำนักระยะยาวในจังหวัดเชียงใหม่ ผลการวิจัยพบว่าโครงการเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ในจังหวัดเชียงใหม่ที่ตอบรับกับพฤติกรรมชาวยุโรปวัยเกษียณสามารถแบ่งได้เป็น 3 กลุ่มตามช่วงราคาต่อตารางเมตรโดยมีปัจจัยด้านทำเลที่ตั้ง และสิ่งอำนวยความสะดวกภายนอกโครงการ คือ (1) ราคา 201-500 บาท เป็นกลุ่มที่มีสิ่งอำนวยความสะดวกน้อย ห้องพักระดับมาตรฐาน แต่จะตั้งอยู่ในทำเลที่ดีมีสิ่งอำนวยความสะดวกภายนอกที่เข้ามาทดแทนได้ (2) ราคา 501-800 บาท เป็นกลุ่มที่สิ่งอำนวยความสะดวกภายในห้องพักครบครันและมีทำเลที่ตั้งที่ดีรองลงมาแต่ขาดสิ่งอำนวยความสะดวกและบริการ (3) ราคา 801-1000 เป็นกลุ่มที่ทำเลที่ตั้งอยู่ไกลจกาสิ่งอำนวยความสะดวกและแหล่งทางวัฒนธรรมแต่ทดแทนด้วยสิ่งอำนวยความสะดวกที่ครบครันภายในตัว โดยทั้ง 3 กลุ่มสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันกับผู้ประกอบการรายอื่นได้โดยการเพิ่มสิ่งอำนวยความะดวกหรือบริการที่เซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ในพื้นที่นั้นขาดไป ทำให้ชาวยุโรปวัยเกษียณที่ต้องการมาพำนักระยะยาวเลือกพักมากขึ้นและเป็นการเพิ่มมูลค่าของโครงการเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ดังนั้น การลงทุนทำโครงการเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ที่ตอบรับกับพฤติกรรมของชาวต่างชาติวัยเกษียณในจังหวัดเชียงใหม่ ผู้ประกอบการจึงควรคำนึงถึงทำเลที่ตั้งและพฤติกรรมของกลุ่มชาวยุโรปวัยเกษียณที่พำนักระยะยาว เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มในการจัดรายละเอียดโครงการเซอร์วิสอพาร์ตเมนท์ในจังหวัดเชียงใหม่
DOI: 10.14457/tu.the.2017.1434
title: แนวทางการเลือกทำเลที่ตั้งสาขาของศูนย์การค้ามหสรรพสินค้า

description: การลงทุนในศูนย์การค้ามหสรรพสินค้ามีข้อจำกัดจากการบังคับใช้กฎหมายผังเมือง ทำให้การลงทุนร้านค้าปลีกขนาดใหญ่ในเขตชุมชนเมืองในปัจจุบันเกิดได้ยากขึ้น ผู้ประกอบการจึงมีการปรับรูปแบบการลงทุนเพื่อสร้างการเติบโตในระยะยาว โดยการลงทุนในพื้นที่กรุงเทพมหานครและปริมณฑลจะเน้นการลงทุนสาขาที่มีขนาดพื้นที่เล็กลง ขยายขอบเขตธุรกิจไปยังร้านค้าปลีกประเภทอื่น ๆ รวมถึงการขยายการลงทุนในเมืองรองที่เริ่มมีการขยายตัวของชุมชนเมือง และเมืองศูนย์กลางภูมิภาคที่มีการขยายเส้นทางคมนาคม เพื่อเพิ่มโอกาสทางธุรกิจ ซึ่งการเลือกทำเลที่ตั้งของสถานประกอบธุรกิจมีความสำคัญต่อความสำเร็จ การวิจัยครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยและหลักเกณฑ์ที่ใช้ในการเลือกทำเลที่ตั้งสาขา รวมถึงพฤติกรรมการเลือกซื้อสินค้าและความสำคัญของปัจจัยด้านทำเลที่ตั้งที่มีผลต่อการเลือกซื้อสินค้าในศูนย์การค้ามหสรรพสินค้าของผู้บริโภค โดยทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้ที่มีส่วนในการพิจารณาตัดสินใจเลือกทำเลที่ตั้งสาขาของศูนย์การค้ามหสรรพสินค้า จำนวน 5 ราย ด้วยการสัมภาษณ์แบบมีโครงสร้าง และเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างผู้บริโภคที่ใช้บริการในศูนย์การค้ามหสรรพสินค้า จำนวน 400 ราย ด้วยแบบสอบถามออนไลน์ แล้วจึงทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ด้วยสถิติเชิงพรรณนาและการวิเคราะห์เนื้อหาผลการวิจัย พบว่า ผู้ที่มีส่วนในการตัดสินใจเลือกทำเลที่ตั้งสาขาของศูนย์การค้ามหสรรพสินค้าจะทำการพิจารณาเลือกทำเลที่ตั้ง โดยให้ความสำคัญต่อปัจจัยด้านลักษณะที่ดิน ปัจจัยด้านลูกค้า ปัจจัยด้านคู่แข่งขัน ปัจจัยด้านการคมนาคม ปัจจัยด้านกฎหมายและข้อบังคับ และปัจจัยด้านโอกาสในการเติบโตของเมือง ในขณะที่ปัจจัยด้านทำเลที่ตั้งที่มีผลต่อการเลือกซื้อสินค้าในศูนย์การค้ามหสรรพสินค้าของผู้บริโภคอยู่ในระดับมากที่สุด มี 3 ปัจจัย ได้แก่ ที่จอดรถเพียงพอและสะดวก ความสะดวกในการเข้าถึง และทำเลที่ตั้งสามารถมองเห็นได้ง่าย ตามลำดับ
DOI: 10.14457/tu.the.2017.1435
title: การศึกษาดัชนีชี้วัดในบริษัทอสังหาริมทรัพย์

description: การศึกษาวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อดัชนีชี้วัดของบริษัทอสังหาริมทรัพย์โดยใช้เทคนิคกระบวนการวิเคราะห์แบบลำดับชั้น และเพื่อกำหนดเกณฑ์ลักษณะดัชนีชี้วัดสำหรับบริษัทพัฒนาอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งเป็นการวิจัยแบบผสม (mixed methodology) ประกอบด้วยการวิจัยเชิงคุณภาพ (qualititive research) โดยใช้การสัมภาษณ์เชิงลึก (in-depth interview) จากผู้ปฏิบัติงานในตำแหน่งหัวหน้างานที่ทำหน้าที่ในการกำหนดดัชนีชี้วัดของบริษัทอสังหาริมทรัพย์ โดยใช้ผู้ให้ข้อมูลจาก 5 บริษัท และการวิจัยเชิงปริมาณ (quantitative research) จากหัวหน้างานที่ทำหน้าที่ในการกำหนดดัชนีชี้วัดของบริษัทอสังหาริมทรัพย์ จากกลุ่มตัวอย่าง 10 บริษัท ผลการวิจัยเชิงคุณภาพพบว่า ดัชนีที่ผู้ให้สัมภาษณ์ส่วนใหญ่ใช้เป็นดัชนีชี้วัดในแต่ละมุมมองนั้น ประกอบด้วย ดัชนีชี้วัดมุมมองทางด้านการเงิน ได้แก่ กำไรสุทธิ กำไรขั้นต้น สภาพคล่องทางการเงิน ประสิทธิภาพในการบริหารเงินทุน ยอดการรับรู้รายได้ และยอดขาย ดัชนีชี้วัดมุมมองทางด้านลูกค้า ได้แก่ ความพึงพอใจโดยรวมของลูกค้า และสัดส่วนลูกค้าที่บอกต่อลูกค้าอื่น ดัชนีชี้วัดมุมมองทางด้านกระบวนการภายใน ได้แก่ มูลค่าการทุจริตในบริษัท จำนวนการเข้าแวะชมของโครงการ ความสามารถในการส่งมอบสินค้าให้ได้ตามกำหนด และความต่อเนื่องในการดำเนินงาน และดัชนีชี้วัดมุมมองด้านการเรียนรู้และการเติบโตขององค์กร ได้แก่ จำนวนการฝึกอบรมต่อคน และความพึงพอใจของพนักงานโดยรวม ผลการวิจัยเชิงปริมาณ พบว่าผู้ประกอบธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ประเภทอสังหาริมทรัพย์แนวราบและผู้ประกอบธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ประเภทอสังหาริมทรัพย์แนวสูงให้ปัจจัยด้านการเงินเป็นปัจจัยที่มีผลต่อดัชนีชี้วัดเป็นอันดับหนึ่ง และให้คะแนนความสำคัญปัจจัยหลักและปัจจัยย่อยอันดับหนึ่งที่เหมือนกันได้แก่ ปัจจัยหลักด้านการเงิน ปัจจัยย่อยอัตรากำไรสุทธิเทียบกับเป้าหมาย  และปัจจัยหลักด้านลูกค้า ปัจจัยย่อยความพึงพอใจผลิตภัณฑ์ (ที่อยู่อาศัย) เทียบกับเป้าหมาย สำหรับปัจจัยที่ให้คะแนนความสำคัญอันดับหนึ่งที่แตกต่างกัน ได้แก่ ปัจจัยหลักด้านกระบวนการภายใน ซึ่งผู้ประกอบธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ประเภทอสังหาริมทรัพย์แนวราบจะให้คะแนนความสำคัญปัจจัยย่อยด้านมูลค่าการทุจริตในบริษัทเมื่อเทียบกับปีก่อนหน้าเป็นอันดับหนึ่ง ในขณะที่ผู้ประกอบธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ประเภทอสังหาริมทรัพย์แนวสูงให้คะแนนความสำคัญด้านสัดส่วนของที่อยู่อาศัยที่ส่งมอบได้ทันตามกำหนดเทียบกับเป้าหมายเป็นอันดับหนึ่ง นอกจากนี้ยังพบว่า ปัจจัยหลักด้านการเรียนรู้และการเติบโตขององค์กร ผู้ประกอบธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ประเภทอสังหาริมทรัพย์แนวราบจะให้คะแนนความสำคัญปัจจัยย่อยด้านจำนวนการฝึกอบรมต่อพนักงานหนึ่งคนเป็นไปตามเป้าหมายเป็นอันดับหนึ่ง ส่วนผู้ประกอบธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ประเภทอสังหาริมทรัพย์แนวสูงให้คะแนนความสำคัญด้านความพึงพอใจของพนักงานโดยรวมเทียบกับเป้าหมายเป็นอันดับหนึ่ง
DOI: 10.25345/c58d1h
title: MassIVE MSV000083529 - Primary human airway epithelial cells proteome response to an icMERS coronavirus
title: Proteomics data from cell culture; time points 0, 12, 24, 36 & 48 h
DOI: 10.5281/zenodo.2585046
title: Proceeding of The International Research Education & Training Centre.

description: AGRICULTURAL, ENVIRONMENTAL & NATURAL SCIENCES

SOCIAL, PEDAGOGY SCIENCES & HUMANITIES

MEDICINE, VETERINARY MEDICINE, PHARMACY AND BIOLOGY SCIENCES

TECHNICAL AND APPLIED SCIENCES

REGIONAL DEVELOPMENT AND INFRASTRUCTURE

ECONOMIC, MANAGEMENT & MARKETING SCIENCES

LEGAL, LEGISLATION AND POLITICAL SCIENCES
DOI: 10.5281/zenodo.2585047
title: Proceeding of The International Research Education & Training Centre.

description: AGRICULTURAL, ENVIRONMENTAL & NATURAL SCIENCES

SOCIAL, PEDAGOGY SCIENCES & HUMANITIES

MEDICINE, VETERINARY MEDICINE, PHARMACY AND BIOLOGY SCIENCES

TECHNICAL AND APPLIED SCIENCES

REGIONAL DEVELOPMENT AND INFRASTRUCTURE

ECONOMIC, MANAGEMENT & MARKETING SCIENCES

LEGAL, LEGISLATION AND POLITICAL SCIENCES
DOI: 10.25345/c54k8n
title: MassIVE MSV000083530 - Primary human airway epithelial cells proteome response to an icMERS coronavirus
title: Proteomics data from cell culture; time points 0, 12, 24, 36 & 48 h
DOI: 10.5066/f7dj5dvx
title: Milford Lake, Kansas spatial water-quality data, May 26, June 9, July 14, July 21, and September 15, 2016

description: This U.S. Geological Survey (USGS) Data Release provides spatial water-quality data collected from Milford Lake, Kansas, on May 26, June 9, July 14, July 21, and September 15, 2016. All data are reported as raw measured values and are not rounded to USGS significant figures. Continuous water-quality monitors were used to measure water temperature, specific conductance, turbidity, pH, chlorophyll, phycocyanin, dissolved oxygen, and fluorescent dissolved organic matter (fDOM) at thirty-second intervals at depths of 0.5- and 1.5-meters throughout the lake.
DOI: 10.25345/c50w5c
title: MassIVE MSV000083531 - Primary human airway epithelial cells proteome response to an icMERS coronavirus
title: Proteomics data from cell culture; time points 0, 12, 24, 36 & 48 h
DOI: 10.5281/zenodo.2579172
title: YCB-M: A Multi-Camera RGB-D Dataset for Object Recognition and 6DoF Pose Estimation

description: While a great variety of 3D cameras have been introduced in recent years, most publicly available datasets for object recognition and pose estimation focus on one single camera. This dataset consists of 32 scenes that have been captured by 7 different 3D cameras, totaling 49,294 frames. This allows evaluating the sensitivity of pose estimation algorithms to the specifics of the used camera and the development of more robust algorithms that are more independent of the camera model. Vice versa, our dataset enables researchers to perform a quantitative comparison of the data from several different cameras and depth sensing technologies and evaluate their algorithms before selecting a camera for their specific task. The scenes in our dataset contain 20 different objects from the common benchmark YCB object and model set. We provide full ground truth 6DoF poses for each object, per-pixel segmentation, 2D and 3D bounding boxes and a measure of the amount of occlusion of each object. If you use this dataset in your research, please cite the following publication: T. Grenzdörffer, M. Günther, and J. Hertzberg, “YCB-M: A Multi-Camera RGB-D Dataset for Object Recognition and 6DoF Pose Estimation,” in <em>2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2020, Paris, France, May 31-June 4, 2020</em>. IEEE, 2020. <pre><code>@InProceedings{Grenzdoerffer2020ycbm, title = {{YCB-M}: A Multi-Camera {RGB-D} Dataset for Object Recognition and {6DoF} Pose Estimation}, author = {Grenzd{\"{o}}rffer, Till and G{\"{u}}nther, Martin and Hertzberg, Joachim}, booktitle = {2020 {IEEE} International Conference on Robotics and Automation, {ICRA} 2020, Paris, France, May 31-June 4, 2020}, year = {2020}, publisher = {{IEEE}} }</code></pre> This paper is also available on arXiv: https://arxiv.org/abs/2004.11657 To visualize the dataset, follow these instructions (tested on Ubuntu Xenial 16.04): <pre><code class="language-bash"># IMPORTANT: the ROS setup.bash must NOT be sourced, otherwise the following error occurs: # ImportError: /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so: undefined symbol: PyCObject_Type # nvdu requires Python 3.5 or 3.6 sudo add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa # to get python3.6 on Ubuntu Xenial sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3.6 libsm6 libxext6 libxrender1 python-virtualenv python-pip # create a new virtual environment virtualenv -p python3.6 venv_nvdu cd venv_nvdu/ source bin/activate # clone our fork of NVIDIA's Dataset Utilities that incorporates some essential fixes pip install -e 'git+https://github.com/mintar/Dataset_Utilities.git#egg=nvdu' # download and transform the meshes # (alternatively, unzip the meshes contained in the dataset # to &lt;path to venv_nvdu&gt;/lib/python3.6/site-packages/nvdu/data/ycb/aligned_cm) nvdu_ycb -s # run nvdu_viz to visualize the dataset cd &lt;a subdirectory of the YCB-M dataset with some frames&gt; nvdu_viz --name_filters '*.jpg' </code></pre> For further details, see README.md.
DOI: 10.5281/zenodo.2579173
title: YCB-M: A Multi-Camera RGB-D Dataset for Object Recognition and 6DoF Pose Estimation

description: While a great variety of 3D cameras have been introduced in recent years, most publicly available datasets for object recognition and pose estimation focus on one single camera. This dataset consists of 32 scenes that have been captured by 7 different 3D cameras, totaling 49,294 frames. This allows evaluating the sensitivity of pose estimation algorithms to the specifics of the used camera and the development of more robust algorithms that are more independent of the camera model. Vice versa, our dataset enables researchers to perform a quantitative comparison of the data from several different cameras and depth sensing technologies and evaluate their algorithms before selecting a camera for their specific task. The scenes in our dataset contain 20 different objects from the common benchmark YCB object and model set. We provide full ground truth 6DoF poses for each object, per-pixel segmentation, 2D and 3D bounding boxes and a measure of the amount of occlusion of each object. If you use this dataset in your research, please cite the following publication: T. Grenzdörffer, M. Günther, and J. Hertzberg, “YCB-M: A Multi-Camera RGB-D Dataset for Object Recognition and 6DoF Pose Estimation,” in <em>2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2020, Paris, France, May 31-June 4, 2020</em>. IEEE, 2020. <pre><code>@InProceedings{Grenzdoerffer2020ycbm, title = {{YCB-M}: A Multi-Camera {RGB-D} Dataset for Object Recognition and {6DoF} Pose Estimation}, author = {Grenzd{\"{o}}rffer, Till and G{\"{u}}nther, Martin and Hertzberg, Joachim}, booktitle = {2020 {IEEE} International Conference on Robotics and Automation, {ICRA} 2020, Paris, France, May 31-June 4, 2020}, year = {2020}, publisher = {{IEEE}} }</code></pre> This paper is also available on arXiv: https://arxiv.org/abs/2004.11657 To visualize the dataset, follow these instructions (tested on Ubuntu Xenial 16.04): <pre><code class="language-bash"># IMPORTANT: the ROS setup.bash must NOT be sourced, otherwise the following error occurs: # ImportError: /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so: undefined symbol: PyCObject_Type # nvdu requires Python 3.5 or 3.6 sudo add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa # to get python3.6 on Ubuntu Xenial sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3.6 libsm6 libxext6 libxrender1 python-virtualenv python-pip # create a new virtual environment virtualenv -p python3.6 venv_nvdu cd venv_nvdu/ source bin/activate # clone our fork of NVIDIA's Dataset Utilities that incorporates some essential fixes pip install -e 'git+https://github.com/mintar/Dataset_Utilities.git#egg=nvdu' # download and transform the meshes # (alternatively, unzip the meshes contained in the dataset # to &lt;path to venv_nvdu&gt;/lib/python3.6/site-packages/nvdu/data/ycb/aligned_cm) nvdu_ycb -s # run nvdu_viz to visualize the dataset cd &lt;a subdirectory of the YCB-M dataset with some frames&gt; nvdu_viz --name_filters '*.jpg' </code></pre> For further details, see README.md.
DOI: 10.25345/c5w33r
title: MassIVE MSV000083532 - Mouse lung proteome response to an icMERS coronavirus
title: Proteomics data from infected mouse lungs (n=4) and control (n=3); time points Days 2, 4, and 7
DOI: 10.5063/f1qc01sg
title: Alaska Board of Fisheries Meetings

description: The Alaska Board of Fisheries (BOF) provides a local forum for regional opinions on fish and game issues, facilitates resource allocation, and makes regulatory changes. The BOF holds a variety of meetings each year. This dataset includes information about the dates, locations, and meeting descriptions for BOF meetings that occurred or are slated to occur between 2000 and 2019. The original source of these data is the Alaska Department of Fish and Game. Original data dating back to 2003 were extracted from here: http://www.adfg.alaska.gov/index.cfm?adfg=fisheriesboard.meetinginfo. Glenn Haight, BOF Executive Director, provided information about meetings from years prior to 2003. This dataset was modified by separating the start and end dates from the original "Dates" column into two separate columns.
DOI: 10.25345/c5mk9c
title: MassIVE MSV000083534 - Primary human airway epithelial cells lipidome response to an icMERS coronavirus
title: Lipidomics data from cell culture; time points 0, 12, 24, 36 & 48 h
DOI: 10.25345/c5rd0g
title: MassIVE MSV000083533 - Primary human airway epithelial cells lipidome response to an icMERS coronavirus
title: Lipidomics data from cell culture; time points 0, 12, 24, 36 & 48 h
DOI: 10.25919/5c7eb4c36b45f
title: Parkes observations for project P981 semester 2018APRS_01

description: The purpose of this proposal is to have test time for a new mode that performs coherent dedispersion on pulsars of known dispersion measure and searches for giant pulses across the entire bandwidth of the ultra-broadband receiver. This is a very challenging computational task.
DOI: 10.25345/c5gw4b
title: MassIVE MSV000083535 - Primary human airway epithelial cells lipidome response to an icMERS coronavirus MHAE003
title: Lipidomics data from cell culture; time points 0, 12, 24, 36 & 48 h
DOI: 10.25345/c57c9w
title: MassIVE MSV000083537 - Mouse lung metabolome response to an icMERS coronavirus MM001
title: Metabolomics data from infected mouse lungs (n=4) and control (n=3); time points Days 2, 4, and 7
DOI: 10.25345/c5c61c
title: MassIVE MSV000083536 - Mouse lung lipidome response to an icMERS coronavirus MM001
title: Lipidomics data from infected mouse lungs (n=4) and control (n=3); time points Days 2, 4, and 7
DOI: 10.5063/f17d2sdd
title: Daily escapement counts, Bristol Bay, Alaska, 1955-2017

description: As salmon migrate from the marine environment to freshwater streams to spawn, a certain number are allowed to pass through, or '/escape/' the salmon fishery (frequently located near the mouth of the freshwater stream) as a management strategy to preserve the species. Escapement data are the enumeration of these migrating fish as they pass upstream, and represent an index of the total abundance of spawning salmon in that particular stream. These data are important for fisheries management, since most salmon harvest occurs in freshwater rivers during this migration. This dataset contains escapement data for sockeye salmon from the Bristol Bay region of Alaska in the years 1955-2017. This dataset contains the original excel file of data, an R script used to reformat the data into a more usable format, and a reformatted .csv file (Cunningham_BristolBay.csv)
DOI: 10.5063/f1kp80d1
title: Alaska Board of Fisheries Members and Regions

description: The following is a table listing all of the people who served on the Alaska Board of Fisheries Members from 1975-2017. The Board consists of seven members serving three-year terms and its main role is to conserve and develop the fishery resources of the state. Members are appointed by the governor, and then then must be approved by the legislature. The board provides a local forum for regional opinions on fish and game issues, facilitates resource allocation, and makes regulatory changes. The original source of these data is the Alaska Department of Fish and Game. Original data were extracted from here http://www.adfg.alaska.gov/index.cfm?adfg=fisheriesboard.past_members. This data was modified by reformatting the columns slightly, including the addition of columns to specify whether or not the member served as the board chair, whether the member is male or female, what region their community is located in, and whether that community is rural or urban. The rural/urban distinction is based on the definition used by the Federal Subsistence Board to determine the subsistence priority. The male/female distinction was inferred from the name of the Board of Fisheries member.
DOI: 10.25345/c53p6m
title: MassIVE MSV000083538 - GNPS - Positive ionisation mode fragmentation data of clinical cohort from MS2LDA+ paper
title: Human urine samples measured using pHILIC LC-MS/MS and LC-MS in positive ionisation mode. Urine samples were from clinical cohort in which we expected to find substantial amounts of xenobiotics. Samples were used for MS2LDA substructure discovery to find the building blocks of metabolomics. All parameters and settings can be find in the paper. This is a subset of MSV000081118.
DOI: 10.25345/c5zw4p
title: MassIVE MSV000083539 - GNPS - Negative ionisation mode fragmentation data of clinical cohort from MS2LDA+ paper
title: Human urine samples measured using pHILIC LC-MS/MS and LC-MS in negative ionisation mode. Urine samples were from clinical cohort in which we expected to find substantial amounts of xenobiotics. Samples were used for MS2LDA substructure discovery to find the building blocks of metabolomics. All parameters and settings can be found in the paper. This is a subset of MSV000081118.
DOI: 10.5063/f13n21nm
title: Daily escapement counts, Bristol Bay, Alaska, 1955-2017

description: As salmon migrate from the marine environment to freshwater streams to spawn, a certain number are allowed to pass through, or escape the salmon fishery (frequently located near the mouth of the freshwater stream) as a management strategy to preserve the species. Escapement data are the enumeration of these migrating fish as they pass upstream, and represent an index of the total abundance of spawning salmon in that particular stream. These data are important for fisheries management, since most salmon harvest occurs in freshwater rivers during this migration. This dataset contains escapement data for sockeye salmon from the Bristol Bay region of Alaska in the years 1955-2017. This dataset contains the original excel file of data, an R script used to reformat the data into a more usable format, and a reformatted .csv file (Cunningham_BristolBay.csv)
DOI: 10.5066/f7513xfn
title: Phytoplankton data for Milford Lake, Kansas, May through November 2016

description: This U.S. Geological Survey (USGS) Data Release provides phytoplankton data collected from Milford Lake, Kansas, during May through November 2016. This data release was produced in compliance with the federal open-data requirements as a way to make scientific products associated with USGS research efforts and publications available to the public. The dataset includes all samples collected at 37 USGS sample locations at Milford Lake. Phytoplankton were identified to the lowest possible taxonomic level and abundance (density) and biovolume are reported.