cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.7104248
title: dataset related to article "Resting-State fMRI in Chronic Patients with Disorders of Consciousness The Role of Lower-Order Networks for Clinical Assessment"

description: This database contains xls. sheets describing: patient demographics; clinical data; Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R) scores; rs-fMRI ICA rating; rs-fMRI seed rating; rs-fMRI seed mean intensity; rs-fMRI ICA mean intensity; MRI rating
description: Study supported by Italian Ministry of Healh - Grant "Giovani Ricercatori" GR-2016-02361225
DOI: 10.14457/tu.the.2021.657
title: ปัญหาการรวบรวมพยานหลักฐานเพื่อดำเนินคดีอาชญากรรมไซเบอร์

description: ปัจจุบันเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทและช่วยอำนวยความสะดวกในการใช้ชีวิตของมนุษย์ เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน แต่พัฒนาการทางเทคโนโลยีได้ส่งผลต่อการพัฒนารูปแบบและวิธีการในการก่ออาชญากรรมด้วยเช่นกัน กล่าวคือ อาชญากรรมไซเบอร์ การปราบปรามผู้กระทำความผิดจึงต้องอาศัยการแสวงหาพยานหลักฐานในการดำเนินคดีอาญาจากระบบคอมพิวเตอร์เพื่อรวบรวมพยานหลักฐานอิเล็กทรอนิกส์หรือพยานหลักฐานดิจิทัล ซึ่งรัฐก็ต้องให้อำนาจแก่เจ้าพนักงานอย่างเพียงพอที่จะดำเนินการสืบสวนสอบสวนและปราบปรามการกระทำความผิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่การใช้อำนาจรัฐในกรณีดังกล่าวย่อมกระทบต่อสิทธิความเป็นส่วนตัวของประชาชน ดังนั้น จึงต้องศึกษาว่าการใช้อำนาจในแต่ละกรณีนั้นมีความจำเป็นและได้สัดส่วนเพียงใด นอกจากนี้ จะต้องศึกษาถึงวิธีการทางเทคนิคและการเก็บรักษาพยานหลักฐานที่ได้มาว่ามีปัญหาอย่างไร หรือไม่ซึ่งจะส่งผลต่อพยานหลักฐานเพื่อพิสูจน์ความจริงในคดี โดยจะศึกษาเปรียบเทียบกับแนวทางในต่างประเทศได้แก่ สหพันธ์สาธารณรัฐเยอรมนีและสหรัฐอเมริกา จากการศึกษาพบว่า ประเทศไทยได้ให้อำนาจเจ้าพนักงานในการรวบรวมพยานหลักฐานเพื่อปราบปรามอาชญากรรมไซเบอร์ไว้ในพระราชบัญญัติว่าด้วยการกระทำความผิดเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ พ.ศ. 2550 แก้ไขเพิ่มเติม พ.ศ. 2560 และพระราชบัญญัติการสอบสวนคดีพิเศษ พ.ศ. 2547 ซึ่งยังคงมีปัญหาบางประการ ได้แก่ ปัญหาเกี่ยวกับการให้อำนาจในการรวบรวมพยานหลักฐาน กล่าวคือ มีการให้อำนาจเจ้าพนักงานที่กว้างซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการควบคุมอาชญากรรมแต่กระทบต่อสิทธิเสรีภาพของประชาชนมากและยังไม่มีความเหมาะสม ปัญหากลไกการคุ้มครองสิทธิความเป็นส่วนตัวของประชาชนซึ่งยังไม่เพียงพอ ปัญหาการบังคับใช้มาตรการในการรวบรวมพยานหลักฐานกับผู้ให้บริการเนื่องด้วยมีนโยบายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้บริการ นอกจากนี้ ยังมีปัญหาการรับฟังพยานหลักฐานจากการใช้มาตรการจากการขาดกฎหมายและองค์ความรู้ของเจ้าพนักงาน ด้วยเหตุนี้ ผู้เขียนจึงมีข้อคิดเห็นและเสนอแนะให้ปรับปรุงบทบัญญัติตามพระราชบัญญัติว่าด้วยการกระทำความผิดเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ พ.ศ. 2550 และที่แก้ไขเพิ่มเติม และพระราชบัญญัติการสอบสวนคดีพิเศษ พ.ศ. 2547 ให้มีการคุ้มครองสิทธิเสรีภาพของประชาชนมากขึ้น อาทิ มาตรการในการเรียกข้อมูลทุกประเภทต้องขออนุญาตจากศาล การเพิ่มเติมมาตรการในการปฏิบัติต่อข้อมูลที่ได้มา กำหนดกรอบระยะเวลาในการใช้มาตรการ การปรับปรุงบทบัญญัติให้การอนุญาตของศาลพิจารณาถึงผลกระทบของบุคคลภายนอกและภาระของผู้ให้บริการ การเพิ่มเติมกระบวนการเปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณชน สำหรับประเด็นข้อเสนอแนะเพื่อแก้ปัญหาการรับฟังพยานหลักฐาน เห็นควรให้กำหนดหลักเกณฑ์การปฏิบัติต่อพยานหลักฐานที่ได้มาให้เจ้าพนักงานต้องปฏิบัติตาม และจัดอบรมให้ความรู้แก่เจ้าพนักงานที่เกี่ยวข้องซึ่งหากมีการดำเนินการดังกล่าวจะส่งผลให้การรวบรวมพยานหลักฐานเพื่อดำเนินคดีเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพขึ้น ขณะเดียวกันก็มีการคุ้มครองสิทธิเสรีภาพของประชาชนที่สมบูรณ์ขึ้น
DOI: 10.14457/tu.the.2021.658
title: การจัดระเบียบทางเท้าสำหรับผู้พิการในเขตกรุงเทพมหานคร

description: วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษามาตรการทางกฎหมายในการส่งเสริมและสนับสนุนการจัดระเบียบทางเท้าสำหรับผู้พิการเขตพื้นที่เขตของกรุงเทพมหานคร โดยศึกษานโยบาย กฎ ระเบียบ ข้อบังคับ ข้อบัญญัติ และมาตรการทางกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการจัดระเบียบทางเท้าสำหรับผู้พิการในเขตพื้นที่ของกรุงเทพมหานคร เปรียบเทียบกับนโยบาย กฎ ระเบียบ ข้อบังคับ ข้อบัญญัติ และมาตรการทางกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการจัดระเบียบทางเท้าสำหรับผู้พิการ ในต่างประเทศ เพื่อเสนอแนะแนวทางในการปรับปรุงแก้ไข การจัดระเบียบทางเท้า เพื่อให้ผู้พิการสามารถใช้ทางเท้าสำหรับการเดินทางได้อย่างคนปกติจากการศึกษาพบว่า การจัดระเบียบทางเท้าสำหรับผู้พิการในเขตพื้นที่ของกรุงเทพมหานคร ไม่มีมาตรการทางนโยบาย กฎ ระเบียบ ข้อบังคับ ข้อบัญญัติ และกฎหมายใดที่เป็นรูปธรรมในการกำหนดให้มีการจัดระเบียบทางเท้าสำหรับผู้พิการปัจจุบันนานาประเทศล้วนได้มีการส่งเสริม สนับสนุน หรือแก้ไขปัญหา การจัดระเบียบทางเท้าสำหรับผู้พิการที่ปรากฏกันอย่างชัดเจน เช่น ในประเทศญี่ปุ่น โดย ในรูปแบบของการออกแบบทางเท้าสำหรับผู้พิการทางสายตา หรือทางเท้าสำหรับผู้พิการที่ต้องใช้รถช่วยเข็น โดยกำหนดในมาตรการทางการบริหาร และมาตรการทางกฎหมาย ที่รัฐพึงส่งเสริมและสนับสนุนอย่างจริงจังและต่อเนื่องจากข้อเท็จจริงของปัญหาและอุปสรรคดังกล่าว วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้เสนอแนวทางในการปรับปรุงแก้ไขมาตรการทางกฎหมาย และมาตรการทางนโยบาย เพื่อให้หน่วยงานกรุงเทพมหานคร ได้กำหนด แบบรูป คุณลักษณะ และแนวทางการจัดระเบียบทางเท้า ให้เป็นไปเพื่อความสะดวก ปลอดภัย แก่ผู้ใช้ทางเท้าสาธารณะ โดยเป็นไปตามรูปแบบการจัดสภาพแวดล้อมสาธารณะที่ทุกคนเข้าถึงและใช้ประโยชน์ได้ตามหลักการ “การเข้าถึงโดยสะดวกถ้วนหน้า” ทั้งนี้เพื่อประโยชน์ต่อผู้ใช้ทางเท้าทุกคน และประโยชน์เกื้อกูลต่อเนื่องถึงความเป็นระเบียบเรียบร้อยและความสวยงามของกรุงเทพมหานคร อันเป็นเมืองหลวงของประเทศไทย
DOI: 10.17632/d7czw3bczy.1
title: R_and_A_dataset_NAKANO

description: Mechanical property, BMD, Bone matrix micro-arrangement data of control and RA bones.
DOI: 10.17632/pvjdknfpd4.1
title: Bitcoin forks

description: Bitcoin forks
DOI: 10.5281/zenodo.7101184
title: Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway

description: This folder contains earthquake catalog used in "Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway" by Shiddiqi et al. (2022) submitted to Geophysical Journal International. note: unrelocated earthquakes are marked with 999 in location errors.
DOI: 10.5281/zenodo.7101180
title: Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway

description: This folder contains earthquake catalog used in "Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway" by Shiddiqi et al. (2022) submitted to Geophysical Journal International. note: unrelocated earthquakes are marked with 999 in location errors.
DOI: 10.5281/zenodo.7101146
title: Earthquake catalog for "Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway"

description: This folder contains earthquake catalog used in "Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway" by Shiddiqi et al. (2022) submitted to Geophysical Journal International.
DOI: 10.5281/zenodo.7101145
title: Earthquake catalog for "Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway"

description: This folder contains earthquake catalog used in "Seismicity modulation due to hydrological loading in a stable continental region: a case study from the Jektvik swarm sequence in Northern Norway" by Shiddiqi et al. (2022) submitted to Geophysical Journal International.
DOI: 10.25502/pjv5-5h23/d
title: Phenotypic dataset involving BC1S1 progenies and their parental lines

description: Stress Tolerant Maize for Africa for Improved Livelihoods
DOI: 10.34740/kaggle/ds/1155673
title: Multan Plot Prices Dataset ver 1.0
DOI: 10.25502/2b70-kg67/d
title: Genotypic dataset involving BC1S1 individuals for Striga QTL identification in maize

description: Stress Tolerant Maize for Africa for Improved Livelihoods
DOI: 10.5281/zenodo.7104293
title: Public Acceptance of Regional Redistribution in Germany: A Survey Experiment on the Perceived Deservingness of Regions

description: Codebook and data that support the findings of the study "Public Acceptance of Regional Redistribution in Germany: A Survey Experiment on the Perceived Deservingness of Regions" by Jan Gniza and Matthias Wrede. Published in the <em>Journal of Social Policy</em>. For further information on data collection see sheet "Cover" in the codebook.
DOI: 10.5281/zenodo.7104292
title: Public Acceptance of Regional Redistribution in Germany: A Survey Experiment on the Perceived Deservingness of Regions

description: Codebook and data that support the findings of the study "Public Acceptance of Regional Redistribution in Germany: A Survey Experiment on the Perceived Deservingness of Regions" by Jan Gniza and Matthias Wrede. Published in the <em>Journal of Social Policy</em>. For further information on data collection see sheet "Cover" in the codebook.
DOI: 10.5281/zenodo.6998052
title: The Harmonized peatland dataset for Indonesia v.0.1

description: The harmonized data on peatlands of Indonesia, version 0.1, for the bio-physical modelling in Indonesia. Primary purpose of the dataset was to provide bio-physical models (EPIC-IIASA, G4M, and WaNuLCAS) with consistent input data on peat and mineral soil distribution in Indonesia and with the peat parameters necessary for proper representation of peat hydrology in simulations. The harmonized peatland dataset for Indonesia is closely linked to the spatial simulation infrastructure for Indonesia v.0.1 (the IND_SimU_v01 dataset) providing further and more specific description of the spatial simulation units – SimU. The harmonized peatland dataset is a result of i) the spatial harmonization between the Harmonized World Soil Dataset (HWSD v1.1) and National Peatland Atlas of Indonesia data which provided consistent coverage indicating presence and proportion of mineral soils and peat for each SimU, and enabled for linking appropriate soil hydro-physical data based on identified mineral soil and peat types, and ii) adoption of measured soil water retention characteristics for estimated peat profiles which in simulations will represent peat types identified for Indonesia. Level of simplification in this current version of dataset (v.0.1), where only country-average was taken to represent the soil organic carbon content for the three peat maturity classes, does not allow for any regional quantification of total soil organic carbon stock. The data can only be used with the bio-physical models to estimate nutrient pools and/or relative soil organic carbon dynamics (monthly, yearly) due to climate change or land use or both. The Harmonized peatland dataset for Indonesia (v.0.1) consist of three separate data tables. The data is available as a MS Excel file (IND_PeatDataset_v01.xls). The data on peat is organized within three separate sheets (SimU_PeatType_Map, PeatType_Def, and PeatType_EstProf), with table descriptors (object metadata) for each data table in separate sheets. The peat data can be displayed geographically via the SimUID identification linking it to polygon/point coverages of SimU (the IND_SimU_v01 dataset, https://doi.org/10.5281/zenodo.6997968). The details of the dataset creation procedures are described in the separate document (https://doi.org/10.5281/zenodo.7040843).
description: Funding acknowledgment: This work was supported by the RESTORE+ project (www.restoreplus.org), which is part of the International Climate Initiative (IKI), supported by the Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety (BMU) based on a decision adopted by the German Bundestag.
DOI: 10.5281/zenodo.6998051
title: The Harmonized peatland dataset for Indonesia v.0.1

description: The harmonized data on peatlands of Indonesia, version 0.1, for the bio-physical modelling in Indonesia. Primary purpose of the dataset was to provide bio-physical models (EPIC-IIASA, G4M, and WaNuLCAS) with consistent input data on peat and mineral soil distribution in Indonesia and with the peat parameters necessary for proper representation of peat hydrology in simulations. The harmonized peatland dataset for Indonesia is closely linked to the spatial simulation infrastructure for Indonesia v.0.1 (the IND_SimU_v01 dataset) providing further and more specific description of the spatial simulation units – SimU. The harmonized peatland dataset is a result of i) the spatial harmonization between the Harmonized World Soil Dataset (HWSD v1.1) and National Peatland Atlas of Indonesia data which provided consistent coverage indicating presence and proportion of mineral soils and peat for each SimU, and enabled for linking appropriate soil hydro-physical data based on identified mineral soil and peat types, and ii) adoption of measured soil water retention characteristics for estimated peat profiles which in simulations will represent peat types identified for Indonesia. Level of simplification in this current version of dataset (v.0.1), where only country-average was taken to represent the soil organic carbon content for the three peat maturity classes, does not allow for any regional quantification of total soil organic carbon stock. The data can only be used with the bio-physical models to estimate nutrient pools and/or relative soil organic carbon dynamics (monthly, yearly) due to climate change or land use or both. The Harmonized peatland dataset for Indonesia (v.0.1) consist of three separate data tables. The data is available as a MS Excel file (IND_PeatDataset_v01.xls). The data on peat is organized within three separate sheets (SimU_PeatType_Map, PeatType_Def, and PeatType_EstProf), with table descriptors (object metadata) for each data table in separate sheets. The peat data can be displayed geographically via the SimUID identification linking it to polygon/point coverages of SimU (the IND_SimU_v01 dataset, https://doi.org/10.5281/zenodo.6997968). The details of the dataset creation procedures are described in the separate document (https://doi.org/10.5281/zenodo.7040843).
description: Funding acknowledgment: This work was supported by the RESTORE+ project (www.restoreplus.org), which is part of the International Climate Initiative (IKI), supported by the Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety (BMU) based on a decision adopted by the German Bundestag.
DOI: 10.5281/zenodo.6997968
title: The spatial simulation infrastructure for Indonesia v.0.1

description: The data on spatial simulation units (SimU) for Indonesia, version 0.1 (IND_SimU_v01) created during the RESTORE+ project. The primary purpose of the dataset is to provide spatially allocated inputs for bio-physical models (EPIC-IIASA, G4M, and WaNuLCAS), and economic optimization models (GLOBIOM) with minimum data content necessary for running the models, including the data on terrain, soil, and administrative units attributed to the spatial simulation units (SimU). The IND SimU v.0.1 data product consists of i) the spatial reference data (grid and lattice) organized in two separate GIS layers (point and polygon features) covering the whole of Indonesia, and ii) the table data organized in several separate (structured) text files corresponding to the spatial reference data which further describe the spatial elements (polygon/point feature attribute data). The spatial reference data consist of regular spatial grid and geographically corresponding centroid point lattice at spatial resolution of 5.0 (about 9.25 km on equator) with the bounding box (decimal degrees) of S 11.0833, E 95.0000 (lower left), and N 6.0833, E 141.0833 (upper right) corners. Table data further describe spatial elements (polygon/point features) and provide users/models with a data on real areas, land surface relative areas, administrative borders, and the terrain and soil conditions within the grid cell borders (or at the centroid point). The records in the data tables either directly correspond (one-to-one) to the SimU (individual grid cells or grid cell centroids – attribute tables) or provide an extended description of the classes used in the attribute tables (attribute domain tables). The list and description of the LMS RefGrids v.0.1 spatial reference data layers and the table data is stored with the data in separate data descriptor text files. The details of the dataset creation procedures are described in the separate document (https://doi.org/10.5281/zenodo.7040984).
description: Funding acknowledgment: This work was supported by the RESTORE+ project (www.restoreplus.org), which is part of the International Climate Initiative (IKI), supported by the Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety (BMU) based on a decision adopted by the German Bundestag.
DOI: 10.5281/zenodo.6997967
title: The spatial simulation infrastructure for Indonesia v.0.1

description: The data on spatial simulation units (SimU) for Indonesia, version 0.1 (IND_SimU_v01) created during the RESTORE+ project. The primary purpose of the dataset is to provide spatially allocated inputs for bio-physical models (EPIC-IIASA, G4M, and WaNuLCAS), and economic optimization models (GLOBIOM) with minimum data content necessary for running the models, including the data on terrain, soil, and administrative units attributed to the spatial simulation units (SimU). The IND SimU v.0.1 data product consists of i) the spatial reference data (grid and lattice) organized in two separate GIS layers (point and polygon features) covering the whole of Indonesia, and ii) the table data organized in several separate (structured) text files corresponding to the spatial reference data which further describe the spatial elements (polygon/point feature attribute data). The spatial reference data consist of regular spatial grid and geographically corresponding centroid point lattice at spatial resolution of 5.0 (about 9.25 km on equator) with the bounding box (decimal degrees) of S 11.0833, E 95.0000 (lower left), and N 6.0833, E 141.0833 (upper right) corners. Table data further describe spatial elements (polygon/point features) and provide users/models with a data on real areas, land surface relative areas, administrative borders, and the terrain and soil conditions within the grid cell borders (or at the centroid point). The records in the data tables either directly correspond (one-to-one) to the SimU (individual grid cells or grid cell centroids – attribute tables) or provide an extended description of the classes used in the attribute tables (attribute domain tables). The list and description of the LMS RefGrids v.0.1 spatial reference data layers and the table data is stored with the data in separate data descriptor text files. The details of the dataset creation procedures are described in the separate document (https://doi.org/10.5281/zenodo.7040984).
description: Funding acknowledgment: This work was supported by the RESTORE+ project (www.restoreplus.org), which is part of the International Climate Initiative (IKI), supported by the Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety (BMU) based on a decision adopted by the German Bundestag.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20025113
title: The prevalence of adaptive immunity to COVID-19 and reinfection after recovery – a comprehensive systematic review and meta-analysis

description: This study aims to estimate the prevalence and longevity of detectable SARS-CoV-2 antibodies and T and B memory cells after recovery. In addition, the prevalence of COVID-19 reinfection and the preventive efficacy of previous infection with SARS-CoV-2 were investigated. A synthesis of existing research was conducted. The Cochrane Library, the China Academic Journals Full Text Database, PubMed, and Scopus, and preprint servers were searched for studies conducted between 1 January 2020 to 1 April 2021. Included studies were assessed for methodological quality and pooled estimates of relevant outcomes were obtained in a meta-analysis using a bias adjusted synthesis method. Proportions were synthesized with the Freeman-Tukey double arcsine transformation and binary outcomes using the odds ratio (OR). Heterogeneity was assessed using the I<sup>2</sup> and Cochran’s Q statistics and publication bias was assessed using Doi plots. Fifty-four studies from 18 countries, with around 12,000,000 individuals, followed up to 8 months after recovery, were included. At 6–8 months after recovery, the prevalence of SARS-CoV-2 specific immunological memory remained high; IgG – 90.4% (95%CI 72.2–99.9, I<sup>2</sup> = 89.0%), CD4+ – 91.7% (95%CI 78.2–97.1y), and memory B cells 80.6% (95%CI 65.0–90.2) and the pooled prevalence of reinfection was 0.2% (95%CI 0.0–0.7, I<sup>2</sup> = 98.8). Individuals previously infected with SARS-CoV-2 had an 81% reduction in odds of a reinfection (OR 0.19, 95% CI 0.1–0.3, I<sup>2</sup> = 90.5%). Around 90% of recovered individuals had evidence of immunological memory to SARS-CoV-2, at 6–8 months after recovery and had a low risk of reinfection. Registration PROSPERO: CRD42020201234
DOI: 10.6084/m9.figshare.20025113.v1
title: The prevalence of adaptive immunity to COVID-19 and reinfection after recovery – a comprehensive systematic review and meta-analysis

description: This study aims to estimate the prevalence and longevity of detectable SARS-CoV-2 antibodies and T and B memory cells after recovery. In addition, the prevalence of COVID-19 reinfection and the preventive efficacy of previous infection with SARS-CoV-2 were investigated. A synthesis of existing research was conducted. The Cochrane Library, the China Academic Journals Full Text Database, PubMed, and Scopus, and preprint servers were searched for studies conducted between 1 January 2020 to 1 April 2021. Included studies were assessed for methodological quality and pooled estimates of relevant outcomes were obtained in a meta-analysis using a bias adjusted synthesis method. Proportions were synthesized with the Freeman-Tukey double arcsine transformation and binary outcomes using the odds ratio (OR). Heterogeneity was assessed using the I<sup>2</sup> and Cochran’s Q statistics and publication bias was assessed using Doi plots. Fifty-four studies from 18 countries, with around 12,000,000 individuals, followed up to 8 months after recovery, were included. At 6–8 months after recovery, the prevalence of SARS-CoV-2 specific immunological memory remained high; IgG – 90.4% (95%CI 72.2–99.9, I<sup>2</sup> = 89.0%), CD4+ – 91.7% (95%CI 78.2–97.1y), and memory B cells 80.6% (95%CI 65.0–90.2) and the pooled prevalence of reinfection was 0.2% (95%CI 0.0–0.7, I<sup>2</sup> = 98.8). Individuals previously infected with SARS-CoV-2 had an 81% reduction in odds of a reinfection (OR 0.19, 95% CI 0.1–0.3, I<sup>2</sup> = 90.5%). Around 90% of recovered individuals had evidence of immunological memory to SARS-CoV-2, at 6–8 months after recovery and had a low risk of reinfection. Registration PROSPERO: CRD42020201234