cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.48677/9dd7aa85-8ea3-42a7-b4cc-a4df64e4c61f
title: Digitales Landschaftsmodell - Gewässer Stichtag 12.09.2023

description: Der Objektbereich DLM - Gewässer umfasst in Form von hochgenauer Vektorgrafik mit Attributen als Basis für Geographische Informationssysteme flächendeckend für Österreich die Elemente:
• alle fließenden Gewässer (Flüsse und Bäche)
• Bauwerke für die Wasserversorgung (Wasserleitungen, Druckrohrleitungen)
• punkt- und linienförmige Bauwerke (Quellen, Wasserfälle, Bootsstege, usw.)

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.6073/pasta/51da2d1fea6f0cafc801c49dec798ebb
title: Metaproteomic Analysis of Sarracenia Purpurea Pitcher Fluid at Harvard Forest 2012-2017

description: Aquatic ecosystem enrichment can lead to distinct and irreversible changes to undesirable states. Understanding changes in active microbial community function and composition following organic-matter loading in enriched ecosystems can help identify biomarkers of such state changes. In a field experiment, we enriched replicate aquatic ecosystems in the pitchers of the northern pitcher plant, Sarracenia purpurea. Shotgun metaproteomics using a custom metagenomic database identified proteins, molecular pathways, and contributing microbial taxa that differentiated control ecosystems from those that were enriched. The number of microbial taxa contributing to protein expression was comparable between treatments; however, taxonomic evenness was higher in controls. Functionally active bacterial composition differed significantly among treatments and was more divergent in control pitchers than enriched pitchers. Aerobic and facultative anaerobic bacteria contributed most to identified proteins in control and enriched ecosystems, respectively. The molecular pathways and contributing taxa in enriched pitcher ecosystems were similar to those found in larger enriched aquatic ecosystems and are consistent with microbial processes occurring at the base of detrital food webs. Detectable differences between protein profiles of enriched and control ecosystems suggest that a time series of environmental proteomics data may identify protein biomarkers of impending state changes to enriched states.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2cwdk7
title: CCDC 2201079: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Belén López‐Sánchez, Ana Belén Bohome‐Espinosa, Franco Scalambra, Antonio Romerosa|2023|Appl.Organomet.Chem.|37|e6971|doi:10.1002/aoc.6971
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.48677/8c633895-34dc-4981-adde-0a0ea3476349
title: Digitales Landschaftsmodell - Verkehr Stichtag 01.10.2021

description: Der Objektbereich DLM - Verkehr umfasst in Form von hochgenauer Vektorgrafik mit Attributen als Basis für Geographische Informationssysteme flächendeckend für Österreich folgende Elemente:
• alle Straßen
• alle Schienenbahnen
• Liftanlagen

Darüber hinaus sind auch die koordinativen Bezugspunkte mit Attributen von Verkehrsobjekten erfasst. Es handelt sich dabei um eine österreichweite, hochgenaue Verortung von POI (points of interest) aus den Bereichen Bahnen, Flugverkehr, Schiffsverkehr, Anlagen und Bauwerke für Verkehr, Transport sowie Kommunikation und Versorgung.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.48677/7c4a2b76-7410-4f77-bf15-21b5af549189
title: Digitales Landschaftsmodell - Verkehr Stichtag 08.04.2022

description: Der Objektbereich DLM - Verkehr umfasst in Form von hochgenauer Vektorgrafik mit Attributen als Basis für Geographische Informationssysteme flächendeckend für Österreich folgende Elemente:
• alle Straßen
• alle Schienenbahnen
• Liftanlagen

Darüber hinaus sind auch die koordinativen Bezugspunkte mit Attributen von Verkehrsobjekten erfasst. Es handelt sich dabei um eine österreichweite, hochgenaue Verortung von POI (points of interest) aus den Bereichen Bahnen, Flugverkehr, Schiffsverkehr, Anlagen und Bauwerke für Verkehr, Transport sowie Kommunikation und Versorgung.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.48677/9e433aea-1f65-4cad-97c4-f3752ace3a3d
title: Digitales Landschaftsmodell - Verkehr Stichtag 25.10.2022

description: Der Objektbereich DLM - Verkehr umfasst in Form von hochgenauer Vektorgrafik mit Attributen als Basis für Geographische Informationssysteme flächendeckend für Österreich folgende Elemente:
• alle Straßen
• alle Schienenbahnen
• Liftanlagen

Darüber hinaus sind auch die koordinativen Bezugspunkte mit Attributen von Verkehrsobjekten erfasst. Es handelt sich dabei um eine österreichweite, hochgenaue Verortung von POI (points of interest) aus den Bereichen Bahnen, Flugverkehr, Schiffsverkehr, Anlagen und Bauwerke für Verkehr, Transport sowie Kommunikation und Versorgung.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.48677/ed8c11ce-c7e4-4d04-bf33-fcaabbaf1158
title: Digitales Landschaftsmodell - Verkehr Stichtag 25.01.2023

description: Der Objektbereich DLM - Verkehr umfasst in Form von hochgenauer Vektorgrafik mit Attributen als Basis für Geographische Informationssysteme flächendeckend für Österreich folgende Elemente:
• alle Straßen
• alle Schienenbahnen
• Liftanlagen

Darüber hinaus sind auch die koordinativen Bezugspunkte mit Attributen von Verkehrsobjekten erfasst. Es handelt sich dabei um eine österreichweite, hochgenaue Verortung von POI (points of interest) aus den Bereichen Bahnen, Flugverkehr, Schiffsverkehr, Anlagen und Bauwerke für Verkehr, Transport sowie Kommunikation und Versorgung.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24786867
title: Data from: Counter-strategies to infanticide: the importance of cubs in determining lion habitat selection and social interactions

description: (1) RSF_male_data contains the data used to perform the habitat selection analysis on male lions. It contains observed and simulated points (case_), the distance to waterholes, the vegetation cover, the name of the male, the presence of cubs or not at the corresponding datetime, the male distance to the tracked female from the pride, and the distance to the home range centroid.<br><br>(2) RSF_female_data contains similar information to perform the habitat selection analysis on female lions<br><br>(3) Male_female_interaction contains (for the 17 male-female dyads) the coordinates of males and females, the name of the dyad, the extracted habitat variables and whether cubs are present or not at the corresponding datetime.<br><br>(4) Male_competitor_interaction contains the coordinates between tracked males, females, and competitor males, with the extracted habitat variables and whether cubs are present or not at the corresponding datetime.<br>
DOI: 10.6084/m9.figshare.24786867.v1
title: Full dataset

description: (1) RSF_male_data contains the data used to perform the habitat selection analysis on male lions. It contains observed and simulated points (case_), the distance to waterholes, the vegetation cover, the name of the male, the presence of cubs or not at the corresponding datetime, the male distance to the tracked female from the pride, and the distance to the home range centroid.<br><br>(2) RSF_female_data contains similar information to perform the habitat selection analysis on female lions<br><br>(3) Male_female_interaction contains (for the 17 male-female dyads) the coordinates of males and females, the name of the dyad, the extracted habitat variables and whether cubs are present or not at the corresponding datetime.<br><br>(4) Male_competitor_interaction contains the coordinates between tracked males, females, and competitor males, with the extracted habitat variables and whether cubs are present or not at the corresponding datetime.<br>
DOI: 10.5281/zenodo.8322749
title: Input data for: Reconstruction of hourly coastal water levels and counterfactuals without sea level rise for impact attribution

description: This Zenodo archive contains essential input datasets utilized in our research study titled "Reconstruction of hourly coastal water levels and counterfactuals without sea level rise for impact attribution". 
This archive contains only input data. The Hourly Coastal water levels with Counterfactual (HCC) dataset is published in the ISIMIP repository.
Datasets Included:
CoDEC (Coastal Dataset for the Evaluation of Climate Impact):

This dataset is described in Muis et al. (2020)
cf_esl folder: Contains data representing total CoDEC water levels. Individual NetCDF files store data for each grid point.
cf_tides folder: This folder holds data related to tidal elevation.
coor_coastal.nc: A NetCDF file featuring the spatial grid utilized in CoDEC. This dataset comprises only coastal grid points.

HR (Hybrid Reconstructions):

HybridRec_Upd0422.mat: This file contains data from the Hybrid Reconstructions dataset (Dangendorf et al 2019), aligned to the CoDEC grid, and includes satellite altimetry integral to producing the Hybrid Reconstructions dataset. Each row corresponds to one grid point on the CoDEC grid. For ease of use in our applications, we offer a preprocessing script in our source code named split_hr_dataset_to_stations.py.
We here provide the specific versions of HR and CoDEC that are used in our study to ensure accurate replication.
description: This research has received funding from the German Federal Ministry Ministry of Education and Research (BMBF) under
the research projects QUIDIC (01LP1907A) and ISIAccess (16QK05), the European Union's Horizon 2020 research and
innovation programme under agreement No 820712grant, and is based upon work from COST Action CA19139
PROCLIAS (PROcess-based models for CLimate Impact Attribution across Sectors), supported by COST (European
Cooperation in Science and Technology; https://www.cost.eu). S.D. acknowledges support by NASA's Sea Level Change Team (award number 80NSSC20K1241) and David and Jane
Flowerree for their endowment
DOI: 10.5281/zenodo.8322750
title: Input data for: Reconstruction of hourly coastal water levels and counterfactuals without sea level rise for impact attribution

description: This Zenodo archive contains essential input datasets utilized in our research study titled "Reconstruction of hourly coastal water levels and counterfactuals without sea level rise for impact attribution". 
This archive contains only input data. The Hourly Coastal water levels with Counterfactual (HCC) dataset is published in the ISIMIP repository.
Datasets Included:
CoDEC (Coastal Dataset for the Evaluation of Climate Impact):

This dataset is described in Muis et al. (2020)
cf_esl folder: Contains data representing total CoDEC water levels. Individual NetCDF files store data for each grid point.
cf_tides folder: This folder holds data related to tidal elevation.
coor_coastal.nc: A NetCDF file featuring the spatial grid utilized in CoDEC. This dataset comprises only coastal grid points.

HR (Hybrid Reconstructions):

HybridRec_Upd0422.mat: This file contains data from the Hybrid Reconstructions dataset (Dangendorf et al 2019), aligned to the CoDEC grid, and includes satellite altimetry integral to producing the Hybrid Reconstructions dataset. Each row corresponds to one grid point on the CoDEC grid. For ease of use in our applications, we offer a preprocessing script in our source code named split_hr_dataset_to_stations.py.
We here provide the specific versions of HR and CoDEC that are used in our study to ensure accurate replication.
description: This research has received funding from the German Federal Ministry Ministry of Education and Research (BMBF) under
the research projects QUIDIC (01LP1907A) and ISIAccess (16QK05), the European Union's Horizon 2020 research and
innovation programme under agreement No 820712grant, and is based upon work from COST Action CA19139
PROCLIAS (PROcess-based models for CLimate Impact Attribution across Sectors), supported by COST (European
Cooperation in Science and Technology; https://www.cost.eu). S.D. acknowledges support by NASA's Sea Level Change Team (award number 80NSSC20K1241) and David and Jane
Flowerree for their endowment
DOI: 10.48677/0e36cab1-698a-42a7-b72d-9631d2d7ad28
title: Digitales Landschaftsmodell - Bauwerke Stichtag 25.01.2023

description: Der Objektbereich DLM - Bauwerke stellt einen österreichweiten, vollständigen und homogenen Bauwerksbestand in Vektorform dar. Die je Polygon mitgeführten Attribute ermöglichen auf Grund mehrerer Höheninformationen (Bodenhöhe, mittlere Objekthöhe, maximale Objekthöhe, …) eine Darstellung der Bauwerke als Blockmodell in 2,5D (LoD-1) und bei Eindeutigkeit eine attributive Relation (1:1) zum Adressregister via AGWR-Objektnummer.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.4121/9c68a82e-ad6c-420b-88dd-2e86ec729ffb
title: A feedback system for a children’s helpline training-chatbot - Data from a Survey

description: The project is a within-subjects study design, with between subjects exploratory measures in order to compare an immediate feedback system to an explanation sheet. The conditions are tested on a simulation of a virtual child, in order to help them navigate a conversational model.
DOI: 10.4121/9c68a82e-ad6c-420b-88dd-2e86ec729ffb.v1
title: A feedback system for a children’s helpline training-chatbot - Data from a Survey

description: The project is a within-subjects study design, with between subjects exploratory measures in order to compare an immediate feedback system to an explanation sheet. The conditions are tested on a simulation of a virtual child, in order to help them navigate a conversational model.
DOI: 10.48677/c25dc7a7-bece-4962-8eae-c9177df1dc6b
title: Digitales Landschaftsmodell - Bauwerke Stichtag 12.09.2023

description: Der Objektbereich DLM - Bauwerke stellt einen österreichweiten, vollständigen und homogenen Bauwerksbestand in Vektorform dar. Die je Polygon mitgeführten Attribute ermöglichen auf Grund mehrerer Höheninformationen (Bodenhöhe, mittlere Objekthöhe, maximale Objekthöhe, …) eine Darstellung der Bauwerke als Blockmodell in 2,5D (LoD-1) und bei Eindeutigkeit eine attributive Relation (1:1) zum Adressregister via AGWR-Objektnummer.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.5281/zenodo.10209444
title: A Large Scale Side-Scan Sonar Dataset of Seafloor Sediments for Self-Supervised Pretraining

description: This dataset serves as an extension to the dataset part of "A convolutional vision transformer for semantic segmentation of side-scan sonar data" published in Ocean Engineering, Volume 86, part 2, 15 October 2023, DOI: 10.1016/j.oceaneng.2023.115647 for self-supervised pretraining.
This dataset consists of patches of side-scan sonar waterfalls collected along the coast of Catalunya during an extensive survey. The waterfalls were partitioned in batches of 384 lines to generate images of size 384 × 384 with a 192 pixel-overlap along-track and across-track. This resulted in a total of 434,164 images capturing various seafloor types including rocky bottoms, sand ripples, detrital funds, posidonia, cymocea, mud, corals, artificial reefs etc.
Additional tools for using the data for self-supervised pretraining can be found under https://github.com/DeeperSense/deepersense-seafloorscan
 
Acknowledgements
The data in this repository were collected by Tecnoambiente SL as part of the project DeeperSense that received funding from the European Commission. Program H2020-ICT-2020-2 ICT-47-2020. Project Number: 101016958.
DOI: 10.5281/zenodo.10209445
title: A Large Scale Side-Scan Sonar Dataset of Seafloor Sediments for Self-Supervised Pretraining

description: This dataset serves as an extension to the dataset part of "A convolutional vision transformer for semantic segmentation of side-scan sonar data" published in Ocean Engineering, Volume 86, part 2, 15 October 2023, DOI: 10.1016/j.oceaneng.2023.115647 for self-supervised pretraining.
This dataset consists of patches of side-scan sonar waterfalls collected along the coast of Catalunya during an extensive survey. The waterfalls were partitioned in batches of 384 lines to generate images of size 384 × 384 with a 192 pixel-overlap along-track and across-track. This resulted in a total of 434,164 images capturing various seafloor types including rocky bottoms, sand ripples, detrital funds, posidonia, cymocea, mud, corals, artificial reefs etc.
Additional tools for using the data for self-supervised pretraining can be found under https://github.com/DeeperSense/deepersense-seafloorscan
 
Acknowledgements
The data in this repository were collected by Tecnoambiente SL as part of the project DeeperSense that received funding from the European Commission. Program H2020-ICT-2020-2 ICT-47-2020. Project Number: 101016958.
DOI: 10.14278/rodare.2608
title: Data publication: Ab initio path integral Monte Carlo simulations of the uniform electron gas on large length scales

description: This repository contains the PIMC simulation results shown in the publication "Ab Initio Path Integral Monte Carlo Simulations of the Uniform Electron Gas on Large Length Scales"
DOI: 10.14278/rodare.2607
title: Data publication: Ab initio path integral Monte Carlo simulations of the uniform electron gas on large length scales

description: This repository contains the PIMC simulation results shown in the publication "Ab Initio Path Integral Monte Carlo Simulations of the Uniform Electron Gas on Large Length Scales"
DOI: 10.18462/iir.icr.2023.0468
title: Capacity configuration of multiple-chiller system based on robustness evaluation.
DOI: 10.18462/iir.icr.2023.0892
title: Performance of Linde-Hampson refrigerator operating with a zeotropic refrigerant for ultralow temperature applications.
DOI: 10.18462/iir.icr.2023.0830
title: Design guidance for underfloor heating systems for low temperature refrigerated spaces.
DOI: 10.18462/iir.icr.2023.0800
title: Compact ejector optimised compressor pack for carbon dioxide.
DOI: 10.18462/iir.icr.2023.0720
title: Modelling and performance evaluation of compressors and air conditioning/refrigeration systems using low GWP refrigerants.
DOI: 10.18462/iir.icr.2023.0679
title: The use of an R718 subcooler in an R744 supermarket refrigeration system.
DOI: 10.5281/zenodo.10354911
title: Data and Code for Sibley et al. Baited Imaging Sonar (BISON)
DOI: 10.5281/zenodo.10354912
title: Data and Code for Sibley et al. Baited Imaging Sonar (BISON)
DOI: 10.48677/ed62257f-c620-4657-be94-3c8ef75457ef
title: Digitales Landschaftsmodell - Geographische Namen INSPIRE Stichtag 29.04.2022

description: Der Objektbereich DLM - Geographische Namen umfasst die koordinativen Bezugspunkte (mit Attributen) von derzeit mehr als 130 000 Namen von Österreich: 
• Siedlungsnamen (Städte, Dörfer und Einzelobjekte) 
• Gebietsnamen 
• Bergnamen (Gebirge, Berge und Täler) 
• Gletschernamen 
• Gewässernamen (Flüsse, Bäche, Seen und Teiche) 

Mit "Geonam" liegt die umfassendste geographische Namendatenbank von Österreich für eine rasche Ortsuche und statistische Abfragen vor.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.48677/16e74552-b4c3-4d4e-a7a8-71e4af06dd4a
title: Digitales Landschaftsmodell - Geographische Namen INSPIRE Stichtag 01.12.2022

description: Der Objektbereich DLM - Geographische Namen umfasst die koordinativen Bezugspunkte (mit Attributen) von derzeit mehr als 130 000 Namen von Österreich: 
• Siedlungsnamen (Städte, Dörfer und Einzelobjekte) 
• Gebietsnamen 
• Bergnamen (Gebirge, Berge und Täler) 
• Gletschernamen 
• Gewässernamen (Flüsse, Bäche, Seen und Teiche) 

Mit "Geonam" liegt die umfassendste geographische Namendatenbank von Österreich für eine rasche Ortsuche und statistische Abfragen vor.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.48677/c929efe0-b6c8-4877-9c98-1b54e9fca5be
title: Digitales Landschaftsmodell - Geographische Namen INSPIRE Stichtag 06.02.2023

description: Der Objektbereich DLM - Geographische Namen umfasst die koordinativen Bezugspunkte (mit Attributen) von derzeit mehr als 130 000 Namen von Österreich: 
• Siedlungsnamen (Städte, Dörfer und Einzelobjekte) 
• Gebietsnamen 
• Bergnamen (Gebirge, Berge und Täler) 
• Gletschernamen 
• Gewässernamen (Flüsse, Bäche, Seen und Teiche) 

Mit "Geonam" liegt die umfassendste geographische Namendatenbank von Österreich für eine rasche Ortsuche und statistische Abfragen vor.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.48677/d6493ae9-b8e8-43d3-8e01-0f3c8de8b408
title: Digitales Landschaftsmodell - Geographische Namen INSPIRE Stichtag 12.09.2023

description: Der Objektbereich DLM - Geographische Namen umfasst die koordinativen Bezugspunkte (mit Attributen) von derzeit mehr als 130 000 Namen von Österreich: 
• Siedlungsnamen (Städte, Dörfer und Einzelobjekte) 
• Gebietsnamen 
• Bergnamen (Gebirge, Berge und Täler) 
• Gletschernamen 
• Gewässernamen (Flüsse, Bäche, Seen und Teiche) 

Mit "Geonam" liegt die umfassendste geographische Namendatenbank von Österreich für eine rasche Ortsuche und statistische Abfragen vor.

Stichtag = Erstellungsdatum:
 Die Daten sind zu diesem Tag der aktuellste Datenbestand des BEV.
 Dies ist nicht ident mit dem Aufnahme- bzw. Vermessungsdatum.
DOI: 10.11583/dtu.23932014
title: Pearl-net trials. Data collected from fishing trials testing if plastic pearls reduce the amount of fish catches.

description: The mitigation trials took place onboard a Danish commercial set net vessel during three distinct periods, in November 2022, February 2023, and May-June 2023 in the Western Baltic Sea. All trials were conducted with a standard 3-folds trammel net used in this area to target Atlantic cod and flatfish. We used 18 identical net panels of approximately 60 m in horizontal length, of which 5 net panels were equipped with acrylic pearls on one of the outer net layers, resulting in 13 control and 5 treatment panels. The pearls were small acrylic glass spheres (Ø 8 mm) with a groove (4 mm long and 0.8 mm wide) into which to fit the net thread.Each fishing day during the course of the trial, the fisher set one string of nets consisting of 6 control nets, then 5 pearl nets, and lastly 7 control nets. As a result, control nets and pearl nets were always deployed on the same fishing grounds, at the same time, and soaked in the water for the same duration. The trials were recorded using electronic monitoring (EM). The EM system installed onboard (Black Box Video, Anchorlab, Denmark) consisted of a control unit, associated with a position sensor (GPS), and two waterproof CCTV (closed-circuit television) cameras.The data set is made on haul basis. For each haul the date, number of control-nets, number of pearl-nets, Kg of all fish catches and numbers of cod (<i>Gadus Morhua</i>) is registered. The catches of fish (in kg) was noted by the fisher carrying out the trials whereas the numbers of cod caught was registered from video analysis of all net hauls.<br>