cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.9tt7tk
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 73147 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "GenusKey" : [
 "is Podocarpus L'Hér. ex Pers."
 ]
}

 The dataset includes 73147 records from 692 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0080072-240321170329656/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.zps965
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 54 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Prioria novoguineensis (Verdc.) Breteler"
 ]
}

 The dataset includes 54 records from 11 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0080096-240321170329656/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.q952pm
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 27 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Polystachya macropoda Summerh."
 ]
}

 The dataset includes 27 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0080097-240321170329656/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.ngcxbq
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 15 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Polyscias kivuensis Bamps"
 ]
}

 The dataset includes 15 records from 3 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0080101-240321170329656/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.18141/1755335
title: Integrated Monitoring Volume: A Summary of Monitoring Studies Conducted in Niagaran Carbonate Pinnacle Reefs During Enhanced Oil Recovery with CO2

description: This introductory report to the Integrated Monitoring Volume provides an executive summary style overview of each of the monitoring methods deployed during the MRCSP Phase III Program. Each method is discussed in detail in a separate report that together with this Executive Summary comprise the Integrated Monitoring Volume.
DOI: 10.15468/dl.nd35xq
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 2119 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Cinnamomum parthenoxylon (Jack) Meisn."
 ]
}

 The dataset includes 2119 records from 56 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0080100-240321170329656/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.us4whu
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 2726 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Eucommia ulmoides Oliv."
 ]
}

 The dataset includes 2726 records from 142 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0080099-240321170329656/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/4741899
title: Polish-Ukrainian translations from Tatoeba
DOI: 10.5281/zenodo.7455686
title: abacopteris_gymnopteridifrons_zanfona_1.fasta.gz

description: .
DOI: 10.5281/zenodo.7455685
title: abacopteris_gymnopteridifrons_zanfona_1.fasta.gz

description: .
DOI: 10.26186/145120
title: AusAEM1 Interpretation Data Package

description: The AusAEM1 airborne electromagnetic survey extends across an area exceeding 1.1 million km2 over Queensland and the Northern Territory. Approximately 60,000 line kilometres of data were acquired at a nominal line spacing of 20 km (Ley-Cooper et al., 2020). To improve targeting and outcomes for mineral, energy and groundwater exploration, we conducted a regional interpretation of this dataset to characterise the subsurface geology of northern Australia. The interpretation includes the depth to chronostratigraphic surfaces, compilation of stratigraphic relationship information, and delineation of structural and electrically conductive features. In addition to help connecting correlative outcropping units separated by up to hundreds of kilometres, the results led to 3D mapping of palaeovalleys and prompted further investigation of electrical conductors and their relationship to structural features and mineralisation. Approximately 200,000 regional depth point measurements, each attributed with detailed geological information, are an important step towards a national geological framework, and offer a regional context for more detailed, smaller-scale AEM surveys. Refer to Wong et al., (2020) for more details on the AusAEM1 interpretation.
DOI: 10.26186/145744
title: Exploring for the Future AusAEM Eastern Resources Corridor: 2021 Airborne Electromagnetic Survey TEMPEST® airborne electromagnetic data and GALEI inversion conductivity estimates

description: Exploring for the Future AusAEM Eastern Resources Corridor: 2021 Airborne Electromagnetic Survey: TEMPEST® airborne electromagnetic data and GALEI inversion conductivity estimates The accompanying data package, was released on 15 September August 2021 by Geoscience Australia (GA). The package contains AEM data from the AusAEM_20 East Resources Corridor survey, which was acquired across an area spanning from Bedourie in Queensland to Cape Jervis in South Australia, and from Tibooburra in New South Wales to Warrnambool in Victoria. The coverage is more than 600,000 square kilometres of south-eastern Australia. The regional survey was flown at a 20-kilometre nominal line spacing and entailed approximately 31,500 flight-line kilometres f geophysical data. The survey was flown in three phases, by Xcalibur Aviation (Australia) Pty. Ltd. (Xcalibur), formally CGG Aviation (Australia) Pty. Ltd. (CGG), under contract to Geoscience Australia, using the TEMPEST® airborne electromagnetic system. Xcalibur Aviation also processed the data. Geoscience Australia commissioned the Exploring for the Future AusAEM Eastern Resources Corridor survey as part of the Exploring for the Future (EFTF) program. The Exploring for the Future AusAEM program has been expanded with funding from the Geological Surveys of Western Australia and Queensland. Geoscience Australia acknowledges the valuable in-kind support from all Australian state and territory geological surveys in driving the new national AusAEM dataset. The program is designed to investigate the potential mineral, energy and groundwater resources of Australia driving the next generation of resource discoveries. GA managed the survey data acquisition, processing, contract, the quality control of the survey and generating two of the three inversion products included in the data package. The data release package comntains 1. A data release package summary PDF document. 2. The survey logistics and processing report and TEMPEST® system specification files 3. ESRI shape files for flight lines 4. Final processed point located line data in ASEG-GDF2 format 5. Conductivity estimates generated by Xcalibur, EMFlow conductivty-depth transform -point located line data output from the inversion in ASEG-GDF2 format -graphical (PDF) multiplot conductivity sections and profiles for each flight line -Grids generated from CGG's inversion conductivty-depth transform in ER Mapper® format (layer conductivities) 6. Conductivity estimates generated by Geoscience Australia's inversion -point located line data output from the inversion in ASEG-GDF2 format -graphical (PDF) multiplot conductivity sections and profiles for each flight line -GoCAD™ S-Grid 3D objects (suitable for various 3D packages)
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/4741936
title: OntoUML/UFO Catalog
DOI: 10.34856/eos-rs_202211_indonesia_earthquake
title: EOS-RS Damage Proxy Map and Interferograms: West Java, Indonesia, Earthquake, 21 Nov 2022

description: The Earth Observatory of Singapore - Remote Sensing Lab (EOS-RS) created preliminary Damage Proxy Maps (DPM) and Interferograms covering West Java, Indonesia due to the M5.6 Earthquake that occurred on 21 Nov 2022. These maps were derived from synthetic aperture radar images acquired by the Copernicus Sentinel-1 satellites operated by the European Space Agency and ALOS-2 satellites operated by the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA).
DOI: 10.5281/zenodo.7226711
title: Dataset for the Kim et al., Nature, 2022

description: These are the produced data used in the publication of Kim et al., Nature, 2022 (https://doi.org/10.1038/s41586-022-05533-z). <br> These were analyzed on Matlab 2021a and, thus, provided with the mat file format. <br> For further questions, please contact the lead contact of the publications or the first author Jaekyung Kim (jaekyung.kim@ucsf.edu). <strong>-------------------- Description about dataset</strong> The number of animals = 6 rats (Animal 1 - Animal 6). Single mat file is for a single-day data including three sequential recording blocks: [pre-training sleep] - [reach task] - [post-training sleep] In each mat file, you will see below data: <strong>Fs_LFP</strong>: sampling rate of LPFs. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_LFP_delta_M1</strong>: delta-band (0.1-4 Hz) LFP in M1 during NREM sleep. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_LFP_delta_PFC</strong>: delta-band (0.1-4 Hz) LFP in PFC during NREM sleep. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_LFP_150to250_HPC</strong>: LFP filtered in 150-250 Hz in hippocampus CA1 during NREM sleep. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_spike_time_M1</strong>: Spike timing (in sec) in a single unit in M1 during NREM sleep. Cell index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively. In each cell, there are N sub-cells representing N single units.<br> <strong>Sleep_spike_time_PFC</strong>: Spike timing (in sec) in a single unit in PFC during NREM sleep. Cell index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively. In each cell, there are N sub-cells representing N single units. <strong>Reach_spike</strong>: <br> The distribution of spikes from reach onset. It is structure array in MATLAB. Each structure are N-by-4 (N trials and 4 fields). <br> The field of 'spike_rate' contains the number of spike in each bin (bin size = 1 ms) from reach onset timing (the bin index indicating reach onset is informed in the other field of 'reach_onset_index').<br> The field of 'condition' shows the condition of success or fail in the reach-to-grasp task.<br> The field of 'bin_size' shows the bin size of the data in 'spike_rate.' It is 1 ms in this dataset.<br> The field of 'reach_onset_index' shows the bin index indicating reach onset. It is 201 in this dataset.<br> e.g., If spike_rate is 31-by-600 array, there are 31 units and 600 bins containing the number of spike in each bin. <br> If the bin (row 3, column 301) has number 2, it means there were two spikes during 1-ms window at 100 ms after reach onset.<br> If the bin (row 7, column 1) has number 1, it means there were one spike during 1-ms window at -200 ms before reach onset. <br> <strong>-------------------- Notes</strong><br> Sleep data are provided only for the NREM sleep period used in the published study. The other epochs during sleep-recording are set to zero.<br> Non-Rapid Eye Movement sleep (NREM sleep)<br> Local Field Potential (LFP)
DOI: 10.5281/zenodo.7226710
title: Dataset for the Kim et al., Nature, 2022

description: These are the produced data used in the publication of Kim et al., Nature, 2022 (https://doi.org/10.1038/s41586-022-05533-z). <br> These were analyzed on Matlab 2021a and, thus, provided with the mat file format. <br> For further questions, please contact the lead contact of the publications or the first author Jaekyung Kim (jaekyung.kim@ucsf.edu). <strong>-------------------- Description about dataset</strong> The number of animals = 6 rats (Animal 1 - Animal 6). Single mat file is for a single-day data including three sequential recording blocks: [pre-training sleep] - [reach task] - [post-training sleep] In each mat file, you will see below data: <strong>Fs_LFP</strong>: sampling rate of LPFs. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_LFP_delta_M1</strong>: delta-band (0.1-4 Hz) LFP in M1 during NREM sleep. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_LFP_delta_PFC</strong>: delta-band (0.1-4 Hz) LFP in PFC during NREM sleep. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_LFP_150to250_HPC</strong>: LFP filtered in 150-250 Hz in hippocampus CA1 during NREM sleep. Index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively.<br> <strong>Sleep_spike_time_M1</strong>: Spike timing (in sec) in a single unit in M1 during NREM sleep. Cell index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively. In each cell, there are N sub-cells representing N single units.<br> <strong>Sleep_spike_time_PFC</strong>: Spike timing (in sec) in a single unit in PFC during NREM sleep. Cell index 1 and 2 represents pre- and post-training sleep, respectively. In each cell, there are N sub-cells representing N single units. <strong>Reach_spike</strong>: <br> The distribution of spikes from reach onset. It is structure array in MATLAB. Each structure are N-by-4 (N trials and 4 fields). <br> The field of 'spike_rate' contains the number of spike in each bin (bin size = 1 ms) from reach onset timing (the bin index indicating reach onset is informed in the other field of 'reach_onset_index').<br> The field of 'condition' shows the condition of success or fail in the reach-to-grasp task.<br> The field of 'bin_size' shows the bin size of the data in 'spike_rate.' It is 1 ms in this dataset.<br> The field of 'reach_onset_index' shows the bin index indicating reach onset. It is 201 in this dataset.<br> e.g., If spike_rate is 31-by-600 array, there are 31 units and 600 bins containing the number of spike in each bin. <br> If the bin (row 3, column 301) has number 2, it means there were two spikes during 1-ms window at 100 ms after reach onset.<br> If the bin (row 7, column 1) has number 1, it means there were one spike during 1-ms window at -200 ms before reach onset. <br> <strong>-------------------- Notes</strong><br> Sleep data are provided only for the NREM sleep period used in the published study. The other epochs during sleep-recording are set to zero.<br> Non-Rapid Eye Movement sleep (NREM sleep)<br> Local Field Potential (LFP)
DOI: 10.5281/zenodo.7448022
title: Supplementary Material Chapter II

description: Supplementary Material of the Chapter II. Figures S1 to S11 are presented
DOI: 10.5281/zenodo.7448023
title: Supplementary Material Chapter II

description: Supplementary Material of the Chapter II. Figures S1 to S11 are presented
DOI: 10.5281/zenodo.7455743
title: Supplementary Material Chapter II

description: Supplementary Material of the Chapter II. Figures S1 to S11 are presented
DOI: 10.5281/zenodo.7454420
title: The datasets for reproducing analysis of ENIGMA paper

description: The datasets for reproducing analysis of ENIGMA paper
DOI: 10.5281/zenodo.7454419
title: The datasets for reproducing analysis of ENIGMA paper

description: The datasets for reproducing analysis of ENIGMA paper
DOI: 10.14457/tu.the.2022.15
title: ทหารหญิง: ชีวิตการทำงานภายใต้สภาวะความเป็นคนกลุ่มน้อย

description: งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์สำคัญเพื่อศึกษาและวิเคราะห์ปรากฏการณ์ที่ผู้หญิงมีลักษณะเป็นคนกลุ่มน้อยเมื่อเข้าไปอยู่ในบริบทการทำงานที่ถูกมองว่าเป็นงานสำหรับผู้ชาย ภายใต้สถานการณ์ดังกล่าว ความเป็นชายหญิงเป็นอุปสรรคหรือเอื้อประโยชน์ต่อการทำงานของทหารหญิงหรือไม่ อย่างไร โดยศึกษาผ่านการการสัมภาษณ์ข้อมูลเชิงลึก และการสังเกตการณ์ ซึ่งเป็นวิธีศึกษาหนึ่งในงานวิจัยเชิงคุณภาพทางสังคมวิทยา อาศัยแนวคิดเกี่ยวกับภาวะ Tokenism ของ Kanter มาเป็นแนวในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจการศึกษาในครั้งนี้ ยิ่งไปกว่านั้นผลการศึกษายังชี้ให้เห็นว่า ถึงแม้สังคมจะเปิดกว้างและยอมรับความสามารถของเพศหญิงมากขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับยุคก่อน แต่ภายใต้การทำงานที่มีผู้ชายเป็นส่วนมากและผู้ชายส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในตำแหน่งผู้บังคับบัญชา ย่อมเกิดความไม่เท่าเทียมระหว่างเพศชายและเพศหญิงในองค์กร การเป็นคนส่วนน้อยในที่ทำงานของทหารหญิงส่งผลให้พวกเธอต้องพยายามผลักดันความสามารถของตนเองและพัฒนาศักยภาพของตนเองให้อยู่ในระดับที่เทียบเท่าหรือดีกว่าทหารชายรุ่นเดียวกัน แต่ในทางกลับกันการเป็นทหารหญิงก็ยังส่งผลให้เธอได้รับความเมตตาและการผ่อนปรนจากการทำงานและการฝึกในภาคปฏิบัติที่หนักหน่วงต่อครูฝึกและเพื่อนร่วมงาน
DOI: 10.14457/tu.the.2021.1068
title: การบริหารความเสี่ยงในมุมมองด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล: กรณีศึกษากลุ่มบริษัทประกันวินาศภัยในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

description: การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึงประโยชน์จากการบริหารความเสี่ยงในมุมมองด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล รวมถึงปัจจัยผลักดันและอุปสรรคที่เกิดขึ้นของบริษัทประกันวินาศภัยในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ที่อยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ ESG100 จากการจัดอันดับของสถาบันไทยพัฒน์ในปี พ.ศ. 2565 โดยใช้วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลจากการสัมภาษณ์เชิงลึกกับผู้บริหารของส่วนงานฝ่ายบริหารความเสี่ยงและผู้บริหารของส่วนงานสายงานผลิตภัณฑ์ของธุรกิจประกันวินาศภัยผลการวิจัยพบว่าทุกบริษัทมีการนำกรอบ COSO-ERM 2017 มาประยุกต์ใช้ร่วมกับแนวทางการบริหารความเสี่ยงที่บริษัทมีอยู่แล้ว และพบว่าปัจจัยที่ผลักดันที่ทำให้มีการบริหารความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล คือ การสนับสนุนและส่งเสริมจากหน่วยงานที่กำกับดูแล รวมถึงวิสัยทัศน์ของผู้บริหารและวิสัยทัศน์ของคณะกรรมการ และเพื่อความเป็นผู้นำทางธุรกิจและความยั่งยืนของธุรกิจในอนาคต ในส่วนของปัจจัยที่เป็นอุปสรรคในการดำเนินงาน คือ คนในองค์กรขาดความรู้และความเข้าใจในเรื่องของการบริหารความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล ผู้บริหารไม่เป็นตัวอย่างที่ดี และการเสียผลประโยชน์ในทางธุรกิจ ซึ่งจากการสัมภาษณ์ มี 1 บริษัทที่ไม่ได้รับผลกระทบจากอุปสรรคจากการบริหารความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล และผลลัพธ์ที่ได้จากการบริหารความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล คือ ส่งผลให้บริษัทเกิดความยั่งยืนและสร้างผลประกอบการที่ดีแก่บริษัท
DOI: 10.14457/tu.the.2021.1069
title: การประเมินเสถียรภาพและผลการดำเนินงานของธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทย ช่วงก่อนและหลังวิกฤตการณ์ COVID-19 ผ่าน CAMEL analysis

description: การค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวิเคราะห์เสถียรภาพและผลการดำเนินงานของธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทยช่วงก่อนและหลังวิกฤตการณ์ COVID-19 ผ่านอัตราส่วนทางการเงินจำนวน 19 ตัวภายใต้กรอบแนวคิด CAMEL Analysis ทั้ง 5 มิติ ได้แก่ ด้านความเพียงพอและความแข็งแกร่งของเงินกองทุน (C: Capital Adequacy) ด้านคุณภาพสินทรัพย์ (A: Asset Quality) ด้านความสามารถในการบริหารจัดการ (M: Management Capability) ด้านความสามารถในการสร้างรายได้และการทำกำไร (E: Earnings and Profitability) และด้านสภาพคล่อง (L: Liquidity) ซึ่งจะทำการเปรียบเทียบระหว่างปี พ.ศ. 2560 - 2562 (ก่อนเกิด COVID-19) กับปี พ.ศ. 2563 – 2564 (ช่วงเกิด COVID-19) ซึ่งกลุ่มประชากรของการศึกษาเป็นธนาคารพาณิชย์ไทยตามรายชื่อนิติบุคคลที่ได้รับอนุญาตของธนาคารแห่งประเทศไทย และเป็นบริษัทที่มีการจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ในกลุ่มอุตสาหกรรมธุรกิจการเงิน (FINCIAL) ประเภทธนาคาร (BANK) ทั้งสิ้น 9 แห่ง การศึกษานี้เป็นการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis) โดยการการเปรียบเทียบแนวโน้มอัตราส่วนทางการเงินเฉลี่ยในช่วงก่อนและหลังวิกฤตการณ์ COVID-19 และทำการทดสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญสถิติอนุมาน (Dependent Sample) โดยการใช้ t – test โดยคาดหวังว่าจะสามารถทราบถึงเสถียรภาพและผลการดำเนินงานของธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทยที่ลดลงผ่านการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญของอัตราส่วนทางการเงินต่างๆ เมื่อเกิดวิกฤตการณ์ที่ส่งผลทางด้านลบต่อการดำเนินธุรกิจของธนาคารพาณิชย์ได้อย่างวิกฤตการณ์ COVID-19ผลการวิจัยพบว่าอัตราส่วนทางการเงินตามกรอบแนวคิด CAMEL Analysis ส่วนมากมีการเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางเดียวกับที่คาดการณ์ไว้เมื่อเปรียบเทียบอัตราส่วนทางการเงินเฉลี่ยในช่วงก่อนและหลังวิกฤตการณ์ COVID-19 แต่มีเพียง 3 อัตราส่วนเท่านั้นที่เมื่อทำการทดสอบสถิติอนุมาน t – test แล้วพบว่ามีความเปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งได้แก่ อัตราส่วนค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญต่อสินเชื่อรวม (LLPTL) อัตราส่วนผลตอบแทนต่อสินทรัพย์ (ROA) และ อัตราส่วนผลตอบแทนต่อส่วนของทุน (ROE) ในขณะที่วิกฤตการณ์ COVID-19 ไม่ได้ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่ออัตราส่วนอื่นๆ ภายใต้กรอบแนวคิด CAMEL Analysis
DOI: 10.14457/tu.the.2022.17
title: ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้งานระบบคลาวด์ส่วนบุคคลของผู้ใช้งานในเขตกรุงเทพมหานคร

description: ระบบคลาวด์เป็นเทคโนโลยีที่มีการเติบโตและได้รับการพัฒนาเป็นอย่างมาก เพื่อที่สามารถนำมาปรับใช้ให้เข้ากับบริบทของแต่ละบุคคลในการใช้ชีวิตประจำวันได้อย่างคล่องตัว ผู้วิจัยจึงสนใจศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้งานระบบคลาวด์ส่วนบุคคลของผู้ใช้งานในเขตกรุงเทพมหานคร โดยงานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research) ศึกษากลุ่มตัวอย่างวัยทำงานที่มีอายุระหว่าง 25 – 50 ปี อาศัยในเขตกรุงเทพมหานคร และเป็นผู้ที่มีประสบการณ์ในการใช้งานระบบคลาวด์ส่วนบุคคล ผู้วิจัยเก็บข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามออนไลน์กับกลุ่มตัวอย่างจำนวน 400 ชุดผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจในการใช้งานระบบคลาวด์ส่วนบุคคล ประกอบด้วย 4 ปัจจัย ได้แก่ 1) ปัจจัยด้านการรับรู้ความง่ายในการใช้งาน 2) ปัจจัยการรับรู้ด้านความเชื่อมั่น 3) ปัจจัยการรับรู้ถึงประโยชน์การใช้งาน 4) ปัจจัยการรับรู้ความน่าเชื่อถือและความเป็นส่วนตัว ในขณะที่ปัจจัยการรับรู้ที่แพร่หลาย ไม่ส่งผลต่อการตัดสินใจนำระบบคลาวด์ส่วนบุคคลมาใช้งานของผู้ใช้ในเขตกรุงเทพมหานคร
DOI: 10.14457/tu.the.2022.18
title: แผนธุรกิจการพัฒนาโครงการอสังหาริมทรัพย์บนที่ดินบริเวณบ้านหนองนาก อำเภอหนองแค จังหวัดสระบุรี

description: แผนธุรกิจการพัฒนาโครงการอสังหาริมทรัพย์บนที่ดิน บริเวณบ้านหนองนาก อำเภอหนองแค จังหวัดสระบุรี ซึ่งเป็นที่ดินขนาด 10-2-36.9 ตารางวา มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เป็นแนวทางในการตัดสินใจลงทุนพัฒนาพื้นที่ดิน โดยคำนึงถึงศักยภาพที่ดิน และประโยชน์สูงสุดตามหลัก Highest and best use โดยการศึกษาความเป็นไปได้ในการพัฒนาโครงการอสังหาริมทรัพย์ ด้วยวิธี Site looking for use ทั้งในด้านกฎหมาย ด้านกายภาพ ด้านการตลาด และด้านการเงิน และเลือกใช้โครงการที่เหมาะสม นำมาพัฒนาเพื่อให้ตอบสนองต่อผู้บริโภคจากการศึกษาความเป็นไปได้เบื้องต้น ทั้งในด้านกฎหมาย ด้านกายภาพ ด้านการตลาด และด้านการเงิน พบว่าโครงการอสังหาริมทรัพย์ที่เหมาะแก่การลงทุน คือ บ้านเดี่ยว 2 ชั้น ซึ่งแบ่งกลุ่มเป้าหมายออกเป็น 2 กลุ่ม ตามภูมิลำเนาเดิม โดยกลุ่มแรกเป็นกลุ่มประชากรที่มีภูมิลำเนาเดิมอยู่ในจังหวัดสระบุรี และกลุ่มที่สองเป็นกลุ่มที่มีภูมิลำเนาอยู่จังหวัดใกล้เคียง ทั้งนี้ทั้งสองกลุ่มเป็นพนักงานบริษัทเอกชน ที่ทำงานในนิคมอุตสาหกรรมหนองแค และเขตประกอบการอุตสาหกรรมดับบลิวเอชเอสระบุรี มีสถานะกำลังสร้างและขยายครอบครัว จึงต้องการที่อยู่อาศัยขนาดใหญ่ขึ้น โดยมีรายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือน 70,000 – 100,000 บาทต่อเดือน ต้องการที่อยู่อาศัยที่มีความปลอดภัย ตั้งอยู่ในทำเลที่มีการคมนาคมที่สะดวก และไม่ไกลจากสถานที่ทำงานจากกลุ่มเป้าหมายข้างต้น ทำให้เกิดโครงการ The White Haus ซึ่งเป็นโครงการบ้านเดี่ยว 2 ชั้น ที่ใช้แนวคิด Minimal and Cozy แนวคิดที่บ่งบอกถึงความเรียบง่าย เน้นพื้นที่โล่งกว้างและสะอาดตา ใช้วัสดุที่เน้นสี Earth tone เพื่อทำให้ผู้อยู่อาศัยรู้สึกผ่อนคลายและอบอุ่น ภายในโครงการมีทั้งหมด 47 ยูนิต มีที่ดิน 60-70 ตารางวา พื้นที่ใช้สอย 150 ตารางเมตร โดยมี 4 ห้องนอน 3 ห้องน้ำ และ 2 ที่จอดรถ พร้อมทั้งติดตั้งระบบ smart security และ smart automation ภายในตัวบ้าน โครงการมีสิ่งอำนวยความสะดวก เช่น คลับเฮ้าส์ ฟิตเนส co-working space สระว่ายน้า เป็นต้น โดยบ้านเดี่ยว 2 ชั้นนี้ มีราคาเริ่มต้นที่ 3.70 ล้านบาทส่วนการศึกษาความเป็นไปได้ด้านการเงินของโครงการ โดยมีสัดส่วนของแหล่งเงินทุน 2 แหล่ง คือ การกู้ยืมธนาคาร 68.44% และส่วนของเจ้าของ 31.56% จากการวิเคราะห์พบว่า โครงการมีมูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV) เท่ากับ 44,490,717.11 บาท และอัตราผลตอบแทนเฉลี่ยภายในโครงการ (IRR) เท่ากับ 7.06% ซึ่งมีค่ามากกว่า WACC ที่มีค่าเท่ากับ 6.81% ทาให้ทราบว่าโครงการ The White Haus สระบุรี เป็นโครงการที่เหมาะสมต่อการลงทุน