Find research datasets worth reusing
Search datasets from major research repositories and use ShareScore to quickly assess how well each record supports discovery, access, and reuse.
8,460
datasets available to search
ShareScore release 0.9.0
Dataset results
8,460 results for “MONITORING”
Environmental impact assessment for large carnivores: a methodological review of the wolf (Canis lupus) monitoring in Portugal
<p>The continuous growth of the global human population results in increased use and change of landscapes, with infrastructures like transportation or energy facilities, being a particular risk to large carnivores. Environmental Impact Assessments were established to identify the probable environmental consequences of any new proposed project, find ways to reduce impacts, and provide evidence to inform decision making and mitigation. Portugal has a wolf population of around 300 individuals, designated as an endangered species with full legal protection. They occupy the northern mountainous areas of the country which has also been the focus of new human infrastructures over the last 20 years. Consequently, dozens of wolf monitoring programs have been established to evaluate wolf population status, to identify impacts, and to inform appropriate mitigation or compensation measures. We reviewed Portuguese wolf monitoring programs to answer four key questions: do wolf programs examine adequate biological parameters to meet monitoring objectives? is the study design suitable for measuring impacts? are data collection methods and effort sufficient for the stated inference objectives? and do statistical analyses of the data lead to robust conclusions? Overall, we found a mismatch between the stated aims of wolf monitoring and the results reported, and often neither aligns with the existing national wolf monitoring guidelines. Despite the vast effort expended and the diversity of methods used, data analysis makes almost exclusive use of relative indices or summary statistics, with little consideration of the potential biases that arise through the (imperfect) observational process. This makes comparisons of impacts across space and time difficult and is therefore unlikely to contribute to a general understanding of wolf responses to infrastructure-related disturbance. We recommend the development of standardized monitoring protocols and advocate for the use of statistical methods that account for imperfect detection to guarantee accuracy, reproducibility, and efficacy of the programs.</p>
King scallop (<i>Pecten maximus</i>) growth monitoring - SAMS IMTA Lab
<p> A small number of hand-dived King scallops (Pecten maximus) was deployed at SAMS IMTA lab and monitored for its growth and performance in suspended cultivation, alongside existing seaweed cultivation.</p> <p>The dataset contains repeated measures of 8 individual scallops (A1-4, B1-4) for growth in shell length and -height over time (Jan 2023 - ongoing).</p>
Queen scallop (<i>Aequipecten opercularis</i>) growth monitoring - SAMS IMTA Lab
<p>Queen scallop (Aequipecten opercularis) spat naturally settled on shellfish grow-out strutcures deployed at SAMS IMTA Lab; in particular within nestier trays holding King scallops. Spat was translocated into separate nestier trays deployed beneath King scallop trays in August 2023. Every 3-4 months, scaled photographs were recorded of the on-growing Queen scallops, with images being uploaded to ImageJ for measurement of individual's shell height and their growth over time (Aug 2023 - July 2024).</p>
A labelled dataset of the loud calls of four vertebrates collected using passive acoustic monitoring in Malaysian Borneo
<p><em>Passive acoustic monitoring data collection</em></p> <p>We collected data using first generation Swift autonomous recording units (ARUs) (Koch et al. 2016) with a microphone sensitivity of −44 (+/−3) dB re 1 V/Pa. The microphone frequency response was not measured but is assumed to be flat (+/− 2 dB) in the frequency range 100 Hz to 7.5 kHz. The analog signal was amplified by 40 dB and digitized (16-bit resolution) using an analog-to-digital converter (ADC) with a clipping level of −/+ 0.9 V. We collected acoustic data from one primary conservation area in Sabah, Malaysia: Danum Valley Conservation Area (with 11 recording units from March to July 2018). Danum Valley covers an area of roughly 440 km², and is characterized by lowland dipterocarp forest. Unlike many tropical forest regions, this area is considered 'aseasonal' due to its lack of clearly differentiated wet and dry seasons (Walsh and Newbery 1999). In Danum Valley, the ARUs recorded at a sampling rate of 16 kHz. All recordings were saved in waveform audio (.wav) format, with files of 2-hr duration. We affixed each recording unit to trees approximately 2-m above the ground and recorded continuously over 24 hours. We set the units on a 750 m grid structure, and preliminary field tests indicate that with these recording settings the detection range of gibbon vocalizations is ~ 400 m.</p> <p> </p> <p><em>Acoustic data processing </em></p> <p>We randomly chose approximately 500 h of recordings from Danum Valley Conservation Area to use to create a training dataset. We used a band-limited energy detector (BLED) to identify potential sounds of interest in the gibbon frequency range. For the BLED detector, we convert the 2-hr recordings into a spectrogram using a 1,600-point (100 ms) Hamming window (3 dB bandwidth = 13 Hz) with 0% overlap and a 2,048-point DFT, with the "seewave" package (Sueur et al. 2008). We then filtered the spectrogram to focus on the desired frequency range, specifically 0.5–1.6 kHz for Northern grey gibbons. For each unique time window in the recording, we determined the total energy across frequency bins which gave a single value for every 100 ms interval. Utilizing the "quantile" function in base R, we established the threshold to delineate signal from noise. Preliminary tests with varied quantile values revealed that the 15th quantile led to optimized recall for our target signal. This approach resulted in 1,439 unique sound events. The sound events were then annotated by a single observer (DJC) using a custom-written function in R to visualize the spectrograms into the following categories: great argus pheasant (<em>Argusianus argus</em>) long and short calls (Clink et al. 2021), helmeted hornbills (<em>Rhinoplax vigil</em>), rhinoceros hornbills (<em>Buceros rhinoceros</em>), female gibbons (<em>Hylobates funereus</em>) and a catch-all “noise” category. </p> <p><em>Update Version 5 and later</em></p> <p>Includes labeled test clips from a second conservation area, Maliau Basin Conservation Area, Sabah, Malaysia recorded during August 2019. The ARUs recorded at a sampling rate of 16 kHz. All recordings were saved in waveform audio (.wav) format, with files of 2-hr duration. We affixed each recording unit to trees approximately 2-m above the ground and recorded continuously over 24 hours.</p> <p> </p> <p><strong>References</strong></p> <p>Clink, D. J., Groves, T., Ahmad, A. H., & Klinck, H. (2021). Not by the light of the moon: Investigating circadian rhythms and environmental predictors of calling in Bornean great argus. <em>PloS one</em>, <em>16</em>(2), e0246564.</p> <p>Koch, R., Raymond, M., Wrege, P., & Klinck, H. (2016). SWIFT: A small, low-cost acoustic recorder for terrestrial wildlife monitoring applications. In <em>North American Ornithological Conference</em> (p. 619). Washington, D.C.</p> <p>Sueur, J., Aubin, T., & Simonis, C. (2008). Seewave: a free modular tool for sound analysis and synthesis. <em>Bioacoustics</em>, <em>18</em>, 213–226.</p> <p>Walsh, R. P., & Newbery, D. M. (1999). The ecoclimatology of Danum, Sabah, in the context of the world’s rainforest regions, with particular reference to dry periods and their impact. <em>Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences</em>, <em>354</em>(1391), 1869–83. https://doi.org/10.1098/rstb.1999.0528</p> <p>Webb, C. O., & Ali, S. (2002). Plants and vegetation of the Maliau Basin Conservation Area, Sabah, East Malaysia. <em>Final Report to Maliau Basin Management Committee</em>.</p> <p> </p>
Simulation for the calibration of radiation housekeeping monitor onboard BepiColombo/MMO and application to the inner heliosphere exploration
<p>I appreciate your interest in this paper.</p> <p>These archived data are used for Kinoshita et al., (2024).</p> <p>If you have further questions about these data, please feel free to contact me.</p> <p>E-mail: g-kinoshita20686@g.ecc.u-tokyo.ac.jp</p> <p> </p> <p>Sincerely,</p> <p>Gaku Kinoshita</p>
On the Need to Monitor Continuous Integration Practices: An Empirical Study
<p>This repository contains all the artifacts and data related to the <strong>On the Need to Monitor Continuous Integration Practices: An Empirical Study</strong>. The folder structure and their entailments are as follows:</p> <ul> <li><strong>data</strong>: Contains .sql files with the dataset collected during the study, which includes all project information retrieved from GitHub. A README.txt file inside the folder explains how to restore the dataset.</li> <li><strong>document_analysis</strong>: Includes the analysis files for specific research questions: <ul> <li>RQ1 subdirectory: Contains the pull request (PR) comments dataset and an Excel file with the analysis data for Research Question 1.</li> <li>RQ3 subdirectory: Contains documentation from CI services and third-party tools analyzed in Research Question 3, along with an Excel file summarizing the analysis data.</li> </ul> </li> <li><strong>scripts</strong>: Provides the R scripts used for data analysis and chart generation.</li> <li><strong>survey</strong>: Includes the collected survey responses and a template of the survey sent to developers.</li> </ul> <p><br>The total size of the repository when decompressed is approximately <strong>8.14 GB</strong>.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Antwerpen met OpenStreetMap als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Antwerps jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Limburg met OpenStreetMap als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Limburgs jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Vlaams-Brabant met OpenStreetMap als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Vlaams-Brabants jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in West-Vlaanderen met OpenStreetMap als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk West-Vlaams jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Oost-Vlaanderen met OpenStreetMap als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Oost-Vlaams jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Vlaams-Brabant met luchtfoto's als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Vlaams-Brabants jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Oost-Vlaanderen met luchtfoto's als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Oost-Vlaams jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in West-Vlaanderen met luchtfoto's als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk West-Vlaams jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Limburg met luchtfoto's als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Limburgs jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
Telblokken voor de monitoring van patrijs in Antwerpen met luchtfoto's als achtergrond
<p>Deze dataset bevat voor elk Antwerps jachtveld, lid van een wildbeheerseenheid, een pdf met de telblokken voor de monitoring van patrijs (<em>Perdix perdix</em>). De naam van de bestanden bevatten het nummer van het jachtveld. Dit nummer komt overeen met de nummers in de officiële kaartlaag met <a href="https://www.geopunt.be/catalogus/datasetfolder/1b75c9a0-1f3a-493a-803f-81a866b5802f">jachtvelden</a>. De kaart bevat vier soorten gebieden: gebieden die geen deel uitmaken van een jachtveld (geen jacht), gebieden binnen een jachtveld dat geen open ruimte is, het huidige telblok en de overige telblokken.</p> <p> </p> <p>In principe bestaat elk jachtveld uit een telblok. We streven naar telbokken die niet groter zijn dan 150 ha en bij schaal 1:10.000 op een A4 passen. Is het jachtgebied te groot om aan deze voorwaarden te voldoen, splitsen we het in meerdere telblokken. Hiervoor gebruiken we de in OpenStreetMap beschikbare grenzen die op het terrein duidelijk zichtbaar zijn zoals wegen en waterlopen.</p>
NuBe-DBBM: Numerical Benchmark for Drive-By Bridge Monitoring methods
<p>This repository contains an extensive dataset of numerically simulated vehicle responses crossing a range of bridge spans with various damage conditions. In addition, the dataset includes results for different road profile conditions, vehicle models, vehicle mechanical properties and speeds. The intention is to provide a useful resource to the research community that serves as a reference set of results for testing and benchmarking new developments in the field of drive-by bridge monitoring.</p> <p>The dataset is made of a collection of individual files, each containing results and information about single vehicle crossing events. The dataset provides results for different dimensions of the problem, which are: monitoring scenario (DSA, DSB), bridge spans (B09, B015, B21, B27, B33, B39), damage location (DL25, DL50), damage magnitude (DM00, DM020, DM40), vehicle model (V1, V2, V5), road profile (P00, PA1, PA2), and event number (E0001, E0002, …, E0800). In total, the dataset contains 518 400 separate files conveniently categorized into a system of subfolders. Each file contains the simulated responses from a 2D representation of the vehicle-bridge interaction problem in Matlab environment. The files here are in <em>.mat</em> format. Refer to the document <em>ReadMe.pdf</em> for extended explanations about the filing structure and file contents. In addition, an extended description of the dataset and numerical modelling can be found in the associated journal publication listed below.</p> <p>Cantero D, Sarwar Z, Malekjafarian A, Corbally R, Makki Alamdari M, Cheema P, Aggarwal J, Noh HY, Liu J. Numerical benchmark for road bridge damage detection from passing vehicles responses applied to four data-driven methods. Archives of Civil and Mechanical Engineering, Vol. 24, Article number 190, 2024.</p> <p>DOI: <a href="https://doi.org/10.1007/s43452-024-01001-9">https://doi.org/10.1007/s43452-024-01001-9</a></p>
Inter-annual repeatability and age-dependent changes in plasma testosterone levels in a longitudinally monitored free-living passerine bird
<p>While seasonal trends in testosterone levels are known from cross-cohort studies, data on testosterone inter-annual individual repeatability in wild birds are rare. Also, our understanding of hormonal age-dependent changes in testosterone levels is limited. We assessed plasma testosterone levels in 105 samples originating from 49 repeatedly captured free-living great tits (<i>Parus major</i>) sampled during the nesting to investigate their relative long-term repeatability and within-individual changes. Furthermore, we examined the inter-annual repeatability of condition-related traits (carotenoid- and melanin-based plumage ornamentation, ptilochronological feather growth rate, body mass, and haematological heterophil/lymphocyte ratio) and their relationships to testosterone levels. We show that testosterone levels are inter-annually repeatable in females, with a non-significant pattern in males, both in absolute values and individual ranks (indicating the maintenance of relative status in a population). In males, we found a quadratic dependence of testosterone levels on age, with a peak in midlife. In contrast, female testosterone levels showed no age-dependent trends. The inter-annual repeatability of condition<span>-</span>related traits ranged from zero to moderate and was mostly unrelated to plasma testosterone concentrations. However, males with elevated testosterone had significantly higher carotenoid-pigmented yellow plumage brightness, a trait presumably involved in mating. Showing inter-annual repeatability in testosterone levels, this research opens the way to further understanding the causes of variation in condition-related traits. Based on a longitudinal dataset, this study demonstrates that male plasma testosterone undergoes age-related changes that may regulate resource allocation. Our results thus suggest that, unlike females, male birds undergo hormonal senescence similar to mammals.</p>
Vascular tone monitoring for subject1
<p>Vascular tone monitoring for subject1.<br> Subject 1; non-smoker; 29 years old, 73 kg Play speed is 0.6 second for each ECG cycle. Green: Normotonic, Red: Hypertonic, Blue: Hypotonic, and White: vascular tone doesn't detected</p>
Dataset for: Neutrons on Rails -- trans-regional monitoring of soil moisture and snow water equivalent
<p>Using the railway system for regular environmental monitoring could extend the measurement capability to trans-regional and nationwide scales. Cosmic-ray neutron detectors in trains respond to spatial patterns of water content in their environment. Three distinct real world experiments support a proof of concept for soil and snow water monitoring using trains on short and long-range tracks across Germany:</p> <ul> <li>Supplement S4: Data (raw and processed) for the train journey from Leipzig to Berlin.</li> <li>Supplement S5: Data (raw and processed) for the train journey from Dessau to Zerbst, the subsequent car-borne Rover measurements, and the TDR measurements.</li> <li>Supplement S6: Data (raw and processed) for the train journey from Garmisch-Partenkirchen to Munich to Leipzig.</li> </ul> <p>This is the dataset supplementing the corresponding GRL publication "Neutrons on Rails -- trans-regional monitoring of soil moisture and snow water equivalent", preprint available from: https://doi.org/10.1002/essoar.10507363.1</p>
ScienceDex guides
Understand access before you commit
These curated guides explain access requirements, typical timelines, costs, and reuse considerations for widely used research datasets.
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.