cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.dpwq5k
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 879 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Elaeagnus montana"
 ]
}

 The dataset includes 879 records from 57 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0010196-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.rbtz5w
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 26157 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasCoordinate is true",
 "TaxonKey is Verbascum pulverulentum"
 ]
}

 The dataset includes 26157 records from 604 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0010195-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25919/5ce49dc82bace
title: Eagle input files for Atwell et al. (2010)

description: Eagle is a new method and package for multi-locus association mapping.  Our goal was to develop a new computational tool that makes multi-locus association mapping on a genome-wide scale routine and mainstream. Eagle is fast, gives easy to interpret results, is statistically powerful, and is easy to use. We demonstrate its use on genome-wide data collected on Arabidopsis thaliana plants in Atwell et al. Nat Genet. (2010). The input files and analysis script are contained here.
DOI: 10.17632/w9gppvtxs9.1
title: Data for: A SHAPE INTERPOLATION PROCEDURE: APPLICATION TO CREATING EXPLICIT GRAIN STRUCTURE MODELS BASED ON PARTIAL DATA SETS

description: Recreates 3D grain sizes from 2D EBSD scans
DOI: 10.17632/z2yd89zp6j.1
title: Data for: Reproductive life-history traits of the classical biological control agent Hypena opulenta (Lepidoptera: Erebidae): Using agent biology to support post release monitoring and establishment

description: It is important to develop efficient and cost-effective methods for monitoring the establishment and fitness of biological control agents. Understanding how simple and obtainable measurements of insects or their body parts relate to reproductive life-history traits could facilitate assessing the fitness of biological control agent populations in the field. Across many insect taxa, female size represents a principal constraint on potential fecundity. Here, we investigate the relationship between pupal measurements and aspects of potential fecundity in Hypena opulenta (Lepidoptera: Erebidae), a recently released biological control agent against Vincetoxicum rossicum and V. nigrum (Apocynaceae) in Ontario Canada. We dissected adult H. opulenta females of different ages to assess their strategy of oogenesis by counting and measuring the number of eggs in their ovarioles and establishing the relationship between pupal measurements and potential fecundity. A second experiment was conducted to determine the relationship between pupal weight and adult longevity. While moths emerged with eggs in their ovarioles, oogenesis continued throughout the adult stage, and mean egg size increased with time after emergence. These observations place the moth closer to being an income breeder on the ovigeny index scale. We observed no significant relationship between pupal weight and total number of eggs; however, pupal weight was positively correlated with adult longevity. These results demonstrate the limited use of general size-fecundity relationships in post-release assessments for insects that are income breeders. However, they also highlight how the understanding of reproductive strategy in H. opulenta can provide important information to aid in its establishment and spread at release sites.
DOI: 10.17632/zdn9pd9wcf.7
title: Data for: Gas-phase oxidation of NO at high pressure relevant to sour gas compression purification process for oxy-fuel combustion flue gas

description: Attached include document for calculating kinetic parameters based on different mechanisms.
DOI: 10.17632/kt99vj6sdp.1
title: Data for: Addressing the effects of sampling on ecometric-based paleoenvironmental reconstructions

description: Faith et al. R Code 4FEB2019: R code used for analyses used to generate Figure 3 and Figure 7. Supplementary Table: modern African ungulate communities analyzed in Figure 5.
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/gmys3j
title: violence_rep.tab

description: Stata data set for replication of main analyses.
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/loyauc
title: readme.rtf

description: Description of replication files
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/vpbgr4
title: violence_supappendix_LSI.pdf

description: Supplementary Appendices
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/ye6ibj
title: civabuse_match.tab

description: Stata data set for matching analysis (civilian abuse index)
DOI: 10.13018/bmse001229
title: Tropinone
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/bwjzff
title: abuse_match.tab

description: Stata data set for matching analysis (overall abuse index)
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/fgyno2
title: prisabuse_match.tab

description: Stata data set for matching analysis (prisoner abuse index)
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/h3mcsi
title: baserules.tab

description: Stata data set to generate Figure 6
DOI: 10.7910/dvn/p9ckou/rlc0mw
title: violence_rep.do

description: Stata do file for replication of main analyses.
DOI: 10.13018/bmse001235
title: Piperine
DOI: 10.21227/1tq7-y065
title: Training data for parts quotation

description: To obtain the prices of parts from the manufacturing characteristics and other manufacturing processes, feature quantity expression is innovatively applied. By identifying manufacturing features and calculating the feature quantities, the feature quantities are described in the form of assignments as data. To obtain the prices of parts intelligently, the most widely used and mature deep-learning method is adopted to realize the accurate quotation of parts
DOI: 10.21227/8seg-8s24
title: Training data for parts quotation

description: To obtain the prices of parts from the manufacturing characteristics and other manufacturing processes, feature quantity expression is innovatively applied. By identifying manufacturing features and calculating the feature quantities, the feature quantities are described in the form of assignments as data. To obtain the prices of parts intelligently, the most widely used and mature deep-learning method is adopted to realize the accurate quotation of parts
DOI: 10.14457/stou.the.2002.73
title: ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความสำเร็จของกองทุนหมุนเวียนกิจกรรมชุมชน : กรณีศึกษาจังหวัดพะเยา
DOI: 10.14457/stou.the.2002.74
title: ปัจจัยที่ส่งผลต่อผลการดำเนินงานของบริษัทการบินไทย
DOI: 10.14457/stou.the.2002.76
title: พฤติกรรมการท่องเที่ยวของนักท่องเที่ยวชาวไทย ต่อการท่องเที่ยวในจังหวัดสุโขทัย
DOI: 10.14457/stou.the.2002.78
title: การศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคหนังสือการ์ตูนในเขต กทม. : ศึกษาเฉพาะกรณีหนังสือการ์ตูนญี่ปุ่นและจีน
DOI: 10.14457/stou.the.2002.79
title: สภาพการใช้ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ ในการบริหารงานธุรกิจสถาบันอาชีวศึกษาเอกชน
DOI: 10.14457/stou.the.2003.339
title: รูปแบบการดำเนินงานและการจัดองค์การ เพื่อรองรับการให้บริการยื่นคำขออนุญาตผ่านสื่ออิเล็กทรอนิกส์ : กรณีศึกษาการยื่นคำขออนุมัติผลิตหรือนำเข้าผลิตภัณฑ์เครื่องสำอาง ของสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา
DOI: 10.14457/stou.the.2003.340
title: การประเมินหลักสูตรสัตวแพทยศาสตรบัณฑิต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร
DOI: 10.14457/stou.the.2003.341
title: การเปรียบเทียบความพึงพอใจของผู้บริโภค ที่มีต่อปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดของผู้ผลิตสุขภัณฑ์รายใหญ่ กรณีศึกษาเฉพาะในเขตกรุงเทพมหานคร
DOI: 10.14457/stou.the.2003.343
title: ปัจจัยส่วนประสมการตลาดที่มีต่อการซื้อห้องชุดพักอาศัย ในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑลของผู้บริโภค : กรณีศึกษาห้องชุดพักอาศัยในครอบครองของธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน)
DOI: 10.14457/stou.the.2003.344
title: ผลการจัดกิจกรรมการเรียนการสอนที่เน้นนักเรียนเป็นศูนย์กลาง เรื่องสมการ สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1 โรงเรียนโนนสังวิทยาคาร จังหวัดหนองบัวลำภู
DOI: 10.14457/stou.the.2002.80
title: การศึกษาความพึงพอใจของผู้ประกอบการวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ที่มีต่อหน่วยงานบรรษัทเงินทุนอุตสาหกรรมขนาดย่อม (บอย.) ในจังหวัดจันทบุรี
DOI: 10.14457/stou.the.2002.81
title: ปัจจัยที่มีผลต่อการบริหารงบประมาณ ของกรุงเทพมหานคร
DOI: 10.14457/stou.the.2002.82
title: การดำเนินงานของกลุ่มฟื้นฟูอาชีพเกษตรกรหลังการพักชำระหนี้ จังหวัดพะเยา
DOI: 10.14457/stou.res.2003.7
title: การพัฒนาแบบวัดระดับความพร้อมในการเรียนรู้แบบพึ่งตนเองของผู้เรียนภาษาอังกฤษ ในระบบการศึกษาทางไกล
DOI: 10.14457/stou.res.2004.5
title: ต้นทุนการให้บริการของคลินิกทันตกรรม ภาควิชาทันตกรรมสำหรับเด็ก คณะทันตแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
DOI: 10.14457/stou.res.2004.6
title: การประเมินคุณภาพบริการของรูปแบบการให้บริการผู้ป่วยผ่าตัดต้อกระจก แบบไม่นอนค้างคืนในโรงพยาบาล กรณีศึกษา โรงพยาบาลเมตตาประชารักษ์ (วัดไร่ขิง)
DOI: 10.5287/bodleian:gw5vp7zj7
title: Glide Symmetry Breaking and Quantum Criticality in the Ising Magnet CoNb2O6
DOI: 10.17025/1513831
title: 2018 Water Splitting Technologies Benchmarking and Protocols Workshop

description: The HydroGEN EMN (Energy Materials Network) benchmarking team held a workshop for the advanced water splitting technologies on October 24-25 at Arizona State University, in Tempe, AZ. Several breakout sessions were held for each technology area, to gather information for developing material protocols and identifying critical parameters.
DOI: 10.14457/tu.the.2014.612
title: การศึกษาความเป็นไปได้ของโครงการบ้านจัดสรร อ.สัตหีบ จ.ชลบุรี

description: โครงการ Satthahip Villaggio เป็นโครงการบ้านจัดสรรขนาดกลางที่ตั้งอยู่อำเภอสัตหีบ จังหวัดชลบุรี ประเภทหมู่บ้านจัดสรรขนาดเล็กพื้นที่โครงการเนื้อที่ 16 ไร่ 3 งาน 51 ตารางวาProduct Conceptให้คุณได้มากกว่า คำว่าบ้านที่ดีDesign Conceptออกแบบบ้านโดยเน้นประโยชน์ใช้สอยที่ลงตัว บ้านโปร่งโล่งสบาย ใช้วัสดุอย่างดี บ้านคุณภาพในราคาที่คุณเอื้อมถึงรูปแบบบ้านแบบบ้านร่วมสมัยสิ่งอำนวยความสะดวกสวนสาธารณะขนาดใหญ่ ลานออกกำลังกายเอนกประสงค์ พร้อมสนามเด็กเล่นระบบรักษาความปลอดภัยระบบรักษาความปลอดภัยตลอด 24 ชั่วโมง ,พร้อมด้วยกล้องวงจรปิด,และระบบเข้าออกด้วยระบบคีย์การ์ดระบบสาธารณูปโภคถนนสายหลักภายในโครงการกว้าง 14 เมตร ถนนสายรอง 10 เมตรและ 8 เมตรเรียงตามลำดับซุ้มทางเข้าโครงการจัดทำซุ้มทางเข้าโครงการอย่างหรูหรา ทำให้รู้สึกได้ถึงบรรยากาศที่แตกต่างในเบื้องต้น ได้ทาการศึกษาด้านผังเมือง และกฎหมายที่เกี่ยวข้อง รวมทั้งการพิจารณาด้านความเป็นไปได้ด้านการตลาดในพื้นที่ได้ข้อสรุปประโยชน์ใช้สอยดังต่อไปนี้ ซึ่งเหมาะที่จะพัฒนาเป็นโครงการที่อยู่อาศัยในแนบราบเป็นอันมากมีการลงทุนดังต่อไปนี้รายละเอียดต้นทุน (บาท)1.ต้นทุนค่าที่ดิน25,316,2502.ค่าออกแบบโครงการ500,0003.ต้นทุนก่อนก่อสร้าง2,212,5004.ต้นทุนพัฒนาที่ดิน20,081,4005.ต้นทุนค่าก่อสร้างอาคาร106,740,0006.ต้นทุนค่าภูมิสถาปัตย์2,950,0007.เงินลงทุนอื่นๆ1,850,0008.ค่าใช้จ่ายในการขายและบริหาร19,774,137รวม179,424,287และโครงการมี ผลตอบแทนดังต่อไปนี้รายการจำนวนยอดขายโครงการ268,414,000ต้นทุนในการพัฒนาโครงการ159,150,150กำไรขั้นต้น109,263,850อัตรากำไรขั้นต้น40.71%อัตรากำไรสุทธิ33.23%อัตราคิดลด (WACC)12.12%มูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV)41,462,456 บาทอัตราผลตอบแทนภายในโครงการ(IRR)31.23% ต่อปีระยะเวลาคืนทุน(PB)22 เดือนจากผลลัพธ์ข้างต้นจะเห็นว่า โครงการ Satthahip Villaggio มีความน่าสนใจที่จะลงทุนเป็นอย่างมากเพราะเนื้อที่ของที่ดินที่สามารถจัดผังโครงการให้ออกมาได้อย่างลงตัวอีกทั้งในด้านการตลาดยังมีความต้องการในตลาดอีกมาก ทั้งที่อุปทานในตลาดยังมีไม่เพียงพอ โดยที่โครงการมียอดขายรวมของโครงการ 268,414,000 บาท และมีต้นทุนในการพัฒนาโครงการที่ 159,150,150 บาท โดยที่จากการพัฒนาโครงการจะได้กำไรขั้นต้นประมาณ 109,263,850บาท ทำให้ได้อัตรากำไรขั้นต้นถึง 40.71% โดยหากวิเคราะห์ทางการเงินด้วยอัตราการคิดลดที่ 12.12% จะพบว่าโครงการได้มูลปัจจุบันสุทธิ เท่ากับ 41,462,456บาทและได้ผลตอบแทนในสมมติฐานปกติอยู่ที่ 31% ต่อปี ซึ่งค่อนข้างมากพอสมควร จึงสรุปว่าโครงการมีความน่าที่จะลงทุน
DOI: 10.14457/tu.the.2014.613
title: ความต้องการรูปแบบสวัสดิการของพนักงานบริษัท อนันดา ดีเวลลอปเม้นท์ จำกัด (มหาชน)

description: การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาความต้องการรูปแบบสวัสดิการของพนักงาน บริษัท อนันดา ดีเวลลอปเม้นท์ จำกัด (มหาชน) เน้นความพึงพอใจของพนักงานต่อการบริหารสวัสดิการ ความพึงพอใจต่อสวัสดิการที่ได้รับ ระดับความเป็นประโยชน์ต่อการดำรงชีวิตและการปฏิบัติงาน รูปแบบสวัสดิการที่พนักงานต้องการ และความแตกต่างของปัจจัยส่วนบุคคลและรูปแบบการดำเนินชีวิต ต่อความพึงพอใจต่อการบริหารสวัสดิการ ความพึงพอใจต่อสวัสดิการที่ได้รับ และระดับความเป็นประโยชน์ต่อการดำรงชีวิตและการปฏิบัติงาน กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษา จำนวน 391 คน เก็บข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามและนำมาวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ ผลการศึกษา พบว่า ความพึงพอใจต่อการบริหารสวัสดิการของบริษัท มีค่าเฉลี่ยอยู่ที่  3.21 ความพึงพอใจต่อสวัสดิสวัสดิการที่ได้รับมี ค่าเฉลี่ยอยู่ที่  3.50 และระดับความเป็นประโยชน์ต่อการดำรงชีวิตและการปฏิบัติงาน มีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 3.72 รูปแบบสวัสดิการที่พนักงานต้องการ พบว่าพนักงานส่วนใหญ่มีความต้องการสวัสดิการแบบยืดหยุ่น ในรูปแบบ The Unlimited Choice plan คือ มีสวัสดิการหลักและวงเงินในการใช้สิทธิ์ เลือกสวัสดิการที่ต้องการเพิ่มขึ้นได้ภายใต้วงเงินที่กำหนด  ผลการวิจัยยัง พบว่าเจนเนอเรชั่น สถานภาพ และอายุงานที่แตกต่างกัน มีระดับความพึงพอใจต่อการบริหารสวัสดิการที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ เจนเนอเรชั่น สถานภาพ ระดับตำแหน่ง อายุงานที่แตกต่างกัน มีระดับความพึงพอใจต่อสวัสดิการที่ได้รับที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ และเจนเนอเรชั่น สถานภาพ ที่แตกต่างกัน มีระดับความเป็นโยชน์ในการดำรงชีวิตและการปฏิบัติงานต่อสวัสดิการที่ได้รับที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ
DOI: 10.7910/dvn/mplqui/a8twlp
title: SheriffMap.tab

description: Data for sheriff map
DOI: 10.7910/dvn/mplqui/ppatfi
title: pct_federal.xls

description: Federal land data for map
DOI: 10.7910/dvn/mplqui/sg2oxf
title: Maps.R

description: Code to make the maps, you will also need the county shape files from the Census Bureau
DOI: 10.7910/dvn/mplqui/wziiqt
title: Regression Models.do

description: :unav
DOI: 10.17632/5kfw7zrhm7.1
title: Data for: Globalization, energy consumption and environmental quality in South Africa: Startling empirical evidence from the Maki-Cointegration test

description: Data used for the submitted manuscript titled: Globalization, energy consumption and environmental quality in South Africa: Startling empirical evidence from the Maki-Cointegration test.
DOI: 10.7910/dvn/mplqui/krx7tu
title: Contentious Federalism Codebook.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/mplqui/mgtond
title: crosssectional.tab

description: Cross-sectional data (414 counties)
DOI: 10.7910/dvn/mplqui/qrdrac
title: panel.tab

description: Panel data (8687 county-year observations)
DOI: 10.26180/19930127
title: Table. Nitrospira moscoviensis nitrite replete - deplete comparative proteomics data

description: The table includes raw data of quantitative proteomics of Nitrospira moscoviensis during nitrite-dependent growth phase and nitrite-deplete starvation phase.
DOI: 10.26180/19930127.v1
title: Table. Nitrospira moscoviensis nitrite replete - deplete comparative proteomics data

description: The table includes raw data of quantitative proteomics of Nitrospira moscoviensis during nitrite-dependent growth phase and nitrite-deplete starvation phase.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19859002.v1
title: High-Yield, Green, and Scalable Production Methods of MOF-303 for Water Harvesting from Desert Air

description: Water vapor sorption data and nitrogen sorption data for MOF-303 synthesized by solvothermal, reflux, vessel and microwave method.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19859002
title: High-Yield, Green, and Scalable Production Methods of MOF-303 for Water Harvesting from Desert Air

description: Water vapor sorption data and nitrogen sorption data for MOF-303 synthesized by solvothermal, reflux, vessel and microwave method.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19859002.v2
title: High-Yield, Green, and Scalable Production Methods of MOF-303 for Water Harvesting from Desert Air

description: Water vapor sorption data and nitrogen sorption data for MOF-303 synthesized by solvothermal, reflux, vessel and microwave method.
DOI: 10.26180/19930124
title: Table. Nitrospira moscoviensis hydrogen oxidation measurement data

description: The table contains raw data of gas chromatographic measurement of hydrogen consumption and kinetic for Nitrospira moscoviensis.
DOI: 10.26180/19930124.v1
title: Table. Nitrospira moscoviensis hydrogen oxidation measurement data

description: The table contains raw data of gas chromatographic measurement of hydrogen consumption and kinetic for Nitrospira moscoviensis.
DOI: 10.5281/zenodo.4107346
title: duISD v1

description: duISD is a global dust-climate dataset (duISD) in support of wind erosion monitoring, dust source mapping, and dust-climate analysis at local to global scales. The main data source is the NOAA Integrated Surface Database (ISD), merged with climate information from external sources. Current version (v1) consists of CSV files for individual weather stations, which contain the monthly dust event frequency and dust extinction coefficient derived from the SYNOP reports of presentw weather and visibility archieved in ISD. The temporal coverage varies by station, with some stations going back to the 1950s. Refer to the README file for details on the data files. Contact Dr. Xin Xi (xinxi@mtu.edu, https://ixnix.github.io/abci/ ) if you have questions. Reference: Xi, X. (2021). Revisiting the recent dust trends and climate drivers using horizontal visibility and present weather observations. <em>Journal of Geophysical Research: Atmospheres</em>, https://doi.org/10.1029/2021JD034687
DOI: 10.5281/zenodo.4107330
title: duISD v1

description: duISD is a global dust-climate dataset (duISD) in support of wind erosion monitoring, dust source mapping, and dust-climate analysis at local to global scales. The main data source is the NOAA Integrated Surface Database (ISD), merged with climate information from external sources. Current version (v1) consists of CSV files for individual weather stations, which contain the monthly dust event frequency and dust extinction coefficient derived from the SYNOP reports of presentw weather and visibility archieved in ISD. The temporal coverage varies by station, with some stations going back to the 1950s. Refer to the README file for details on the data files. Contact Dr. Xin Xi (xinxi@mtu.edu, https://ixnix.github.io/abci/ ) if you have questions. Reference: Xi, X. (2021). Revisiting the recent dust trends and climate drivers using horizontal visibility and present weather observations. <em>Journal of Geophysical Research: Atmospheres</em>, https://doi.org/10.1029/2021JD034687
DOI: 10.25582/data.2023-02.2734082/2295981
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2737834/2295982
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2736875/2295983
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738860/2295984
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2736922/2295985
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733982/2295986
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2734099/2295987
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738249/2295988
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733642/2295989
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733836/2295990
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733568/2295991
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738617/2295992
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739464/2295993
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739592/2295994
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738531/2295995
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738740/2295996
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733577/2295997
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739375/2295998
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2736206/2295999
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738577/2296000
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738709/2296001
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739243/2296002
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738448/2296003
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739298/2296004
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738157/2296005
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738761/2296006
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2734146/2296007
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2735001/2296008
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733875/2296009
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2737238/2296010
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733799/2296011
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738620/2296012
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739388/2296013
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738988/2296014
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739176/2296015
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2735439/2296016
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733754/2296017
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739292/2296018
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739279/2296019
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733644/2296020
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2737998/2296021
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733995/2296022
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738329/2296023
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733593/2296024
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733459/2296025
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733548/2296026
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738352/2296027
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2734006/2296028
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738326/2296029
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2736233/2296030
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2736218/2296031
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739010/2296032
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2739323/2296033
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738498/2296034
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738918/2296035
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738301/2296036
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738639/2296037
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2737890/2296038
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2736366/2296039
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733397/2296040
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2733872/2296041
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2734133/2296042
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023
DOI: 10.25582/data.2023-02.2738987/2296043
title: Data for EMSL Project 51287 from February 2023