cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.30120775
title: Raw data on habitat properties and understory species composition of Central European Scots pine and oak-hornbeam forests, used in the publication: „Non-native shrub overrides understory assembly rules through ecosystem engineering"

description: This study investigates the ecosystem engineering effects of <i>Sorbaria sorbifolia</i>, a naturalised shrub from the Rosaceae family, on abiotic conditions and understory community assembly in Central European forests. While non-native plants are increasingly recognised for their transformative roles in ecosystems, their influence on community-level processes remains underexplored.We conducted fieldwork across 60 plots located in both coniferous and deciduous forest stands, capturing a gradient of <i>S. sorbifolia</i> invasion intensity. The environmental variables measured included:Light availability (above vs. below canopy),Organic layer thickness,Carbon-to-nitrogen (C/N) ratio in the organic layer,Understory plant composition and functional traits.Using ordination and linear regression models, the study revealed that increasing cover of <i>S. sorbifolia</i> consistently reduced light availability, increased organic layer thickness, and altered C/N ratios in forest-type-specific ways. In coniferous forests, invasion led to higher C/N ratios and stronger shading, while in deciduous forests, it reduced C/N with milder light suppression. These abiotic shifts translated into declines in functional richness and dispersion of understory vegetation, especially in coniferous stands where homogenization was most pronounced. Trait-based analyses indicated intensified habitat filtering under invasion, with reductions in specific leaf area and increases in leaf dry matter content and seed mass—suggesting exclusion of light-demanding species and persistence of stress-tolerant taxa and woody seedlings. A notable threshold effect was observed: once <i>S. sorbifolia</i> cover exceeded ~50%, positive relationships between habitat properties and functional diversity collapsed, giving way to uniform light limitation. This finding underscores <i>S. sorbifolia</i>’s role as an ecosystem engineer capable of reshaping forest structure and regeneration pathways. The study highlights the urgency of early detection and management to prevent long-term ecological homogenization and the emergence of novel, invasion-driven forest states.
DOI: 10.6084/m9.figshare.30120775.v1
title: Raw data on habitat properties and understory species composition of Central European Scots pine and oak-hornbeam forests, used in the publication: „Non-native shrub overrides understory assembly rules through ecosystem engineering"

description: This study investigates the ecosystem engineering effects of <i>Sorbaria sorbifolia</i>, a naturalised shrub from the Rosaceae family, on abiotic conditions and understory community assembly in Central European forests. While non-native plants are increasingly recognised for their transformative roles in ecosystems, their influence on community-level processes remains underexplored.We conducted fieldwork across 60 plots located in both coniferous and deciduous forest stands, capturing a gradient of <i>S. sorbifolia</i> invasion intensity. The environmental variables measured included:Light availability (above vs. below canopy),Organic layer thickness,Carbon-to-nitrogen (C/N) ratio in the organic layer,Understory plant composition and functional traits.Using ordination and linear regression models, the study revealed that increasing cover of <i>S. sorbifolia</i> consistently reduced light availability, increased organic layer thickness, and altered C/N ratios in forest-type-specific ways. In coniferous forests, invasion led to higher C/N ratios and stronger shading, while in deciduous forests, it reduced C/N with milder light suppression. These abiotic shifts translated into declines in functional richness and dispersion of understory vegetation, especially in coniferous stands where homogenization was most pronounced. Trait-based analyses indicated intensified habitat filtering under invasion, with reductions in specific leaf area and increases in leaf dry matter content and seed mass—suggesting exclusion of light-demanding species and persistence of stress-tolerant taxa and woody seedlings. A notable threshold effect was observed: once <i>S. sorbifolia</i> cover exceeded ~50%, positive relationships between habitat properties and functional diversity collapsed, giving way to uniform light limitation. This finding underscores <i>S. sorbifolia</i>’s role as an ecosystem engineer capable of reshaping forest structure and regeneration pathways. The study highlights the urgency of early detection and management to prevent long-term ecological homogenization and the emergence of novel, invasion-driven forest states.
DOI: 10.15468/dl.qkfkm3
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 58121 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Dactylorhiza sambucina"
 ]
}

 The dataset includes 58121 records from 523 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0060412-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.eq7emb
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 62 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Occidentarius platypogon)",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Literature Occurrence, Human Observation, Observation)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "Year is greater than or equal to 1991",
 "Year is less than or equal to 2025"
 ]
}

 The dataset includes 62 records from 14 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0060455-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.tr8v2m
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 835 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is Specimen",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "TaxonKey is Casuariiformes"
 ]
}

 The dataset includes 835 records from 48 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0060458-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.h8e3yf
title: Occurrence Download

description: A dataset listing the 1 species recorded in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Colombia",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Heliconius erato hydara"
 ]
}

 The dataset's 1 records were derived from 17 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0060447-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.21227/fdj3-qw88
title: "All_Div_BD - Heatstroke Prediction Dataset"

description: "Heatstroke is a critical public health concern intensified by global warming, especially in rural areas, where access to traditional Wet Bulb Globe Temperature (WBGT) devices is limited due to their cost and resource-heavy settings. To address the concern, this study proposes a scalable and cost-effective alternative to expensive equipment. It presents a mobile regression framework equipped with context-aware sensing for real-time forecasting of WBGT and heatstroke risk assessment. Using ten years of meteorological data from NASA POWER and OpenWeatherMap, we trained and evaluated four regression models. The random forest model outperformed linear regression, k-nearest neighbors, and decision trees by achieving the highest R$^{2}$ ($99.997\\%$) and adjusted R$^{2}$ score, along with the lowest error metrics (MSE, RMSE, MAE, MAPE close to zero). The results are validated through a 10-fold cross-validation, and the model is deployed in HeatMeter, a lightweight mobile application capable of providing real-time WBGT predictions and context-sensitive personalized heat safety recommendations. It tested and demonstrated high responsiveness with an average inference time of $0.0067$ seconds. Additionally, we propose a novel use of ambient light sensing on smartphones as a proxy for solar radiation to eliminate hardware dependency. This framework demonstrates a scalable and cost-effective solution for heat risk assessment in low-resource environments."
DOI: 10.15468/dl.daymw7
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 190811 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is Human Observation",
 "Country is one of (United States of America, Canada)",
 "DatasetKey is one of (Observation.org, Nature data from around the World, BeeWalk bumblebee distributions for Great Britain 2008-2022, NABU|naturgucker, Bee, wasp and ant (Hymenoptera: Aculeata) records verified via iRecord, Artportalen, Xerces Society - Bumble Bee Watch, Bees of Ireland, Natural History Collections of the Faculty of Biology AMU, iNaturalist Research-grade Observations, Waarnemingen.be - Hymenoptera occurrences in Flanders and the Brussels Capital Region, Belgium)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "TaxonKey is Trochilidae"
 ]
}

 The dataset includes 190811 records from 3 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0060446-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.k5fe7s
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 7 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Kryptopterus limpok)",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Literature Occurrence, Human Observation, Observation)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "Year is greater than or equal to 1991",
 "Year is less than or equal to 2025"
 ]
}

 The dataset includes 7 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0060459-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.8417868
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.10369118
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.10408462
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.10433910
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.10586627
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.10701458
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.10807276
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.10811697
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.11229256
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.11256150
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.11392842
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.11419227
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.12154245
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.