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Workflow for Maison en Terre netCDF creation and replication
No full textJupyter notebook of Maison en terre data.
This workflow contains all steps to recreate a global netCDF file. The global netCDF file contains all 52 measurements, regardless of year and dates.
IF wanting to use this workflow, PLEASE ENSURE you have dowloaded the "Processed files" from RDG.
All 52 measurements included are organized by themes. You can find:
Air quality: Interior CO₂ (north and south), CO₂ (PPM) and micro-particles (µg/m³) Climatic parameters: Interior temperature (north and south), perceived temperature and temperature (°C), interior humidity (north and south), absolute and relative humidity (%), pyranometer measurements (W/m², kWh/m²), azimuth and solar elevation, weather station temperature and sensor state (°C, boolean), front, left, right and maximum light intensity (lux), wind speed (m/s) and rain. Energetic performance: Connectors, light, outlets and ventilation energy consumption. Connectors, light, outlets and ventilation power (W). Maison en terre structure: Roof, south walls and walls temperature (°C).
The obtained netCDF file can be used to analyze the environmental impact on office workers.
The workflow in itself can be used to replicate the corresponding file, but also a good idea on how to create netCDF file if wanting to replicate
Multi_Modal_Microscopy_Dataset_SEM_FLM_PLM
No full textA Multimodal Microscopy Dataset for Woven GFRP/PP Composites
This dataset gathers multimodal microscopy data acquired on woven glass-fibre-reinforced polypropylene (GFRP/PP) composites processed at three controlled compaction ratios: 0%, 30% and 41%. For each compaction level, extensive-field microstructures were prepared using a fluorescent-enriched mounting resin and a polishing route consistent with the associated research article. The microstructures were imaged with three complementary techniques: Fluorescence Light Microscopy (FLM), Polarized Light Microscopy (PLM) and Scanning Electron Microscopy (SEM).
Because the regions of interest are relatively large at the selected magnifications (approximately ×80 for FLM/PLM and ×200 for SEM), image acquisition was performed using mosaics of overlapping tiles. These tiles were stitched into extended-field views, which serve as a common 2D reference frame for comparing impregnation quality and porosity across compaction ratios.
The dataset is organized in three main blocks:
1. Extended-field multimodal images
2. Bundle-scale crops and binary masks for 0° bundles
3. Representative raw mosaics and scale references**
Further details on specimen preparation, imaging protocols and the scientific analysis framework can be found in the associated Readme.pdf file included to the dataset
Indicateurs des séries annuelles issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle J2000 sous RCP 8.5
No full textIndicateurs des séries annuelles issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique J2000 pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 8.5. Ces fichiers résultent de l'agrégation temporelle des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement dans la collection Explore2 - Projections hydrologiques.
Ce dépôt regroupe un tableau par indicateur et chaîne de simulation, c'est-à-dire, scénario d'émission RCP, couple GCM/RCM, correction de biais BC et modèle hydrologique HM. Ces données sont brutes et contiennent donc des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains qu'il est possible de filtrer grâce à des métadonnées supplémentaires. Pour des raisons techniques, ces indicateurs sont regroupés par dossiers compressés selon les différentes phases du régime hydrologique.
La description des chaines de modélisation du climat et celle des modèles hydrologiques sont, respectivement, disponibles dans le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML et dans les annexes du rapport https://doi.org/10.57745/S6PQXD. Retrouvez le diagnostic des modèles hydrologiques résumé à l'échelle des régions hydrologiques dans les fiches téléchargeables ici : https://doi.org/10.57745/DMFUXW.
Métadonnées supplémentaires : Récapitulatif de l'ensemble des indicateurs hydrologiques : https://doi.org/10.57745/JVNHQL Récapitulatif de l'ensemble des chaînes de simulation : https://doi.org/10.57745/R6HG5X Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5 Liste des chaînes de modélisation jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ Récapitulatif des années pivots utilisées pour la TRACC : https://doi.org/10.57745/DCOQM6
Décomposition des chaînes de caractères formant le nom des fichiers parquet, séparées par des "_" : {1} Indicateur : Le nom de l’indicateur, du type de statistique calculée {2} Échantillonnage : Échantillonnage temporel sur laquelle est calculé l’indicateur → {1}_{2} Variable : Variable résultante d'un indicateur temporellement contextualisé {3} EXP : Identifiant de l’expérience historique (post 2005) ou future (post 2005) {4} GCM : Identifiant du GCM forçeur {5} RCM : Identifiant du RCM {6} BC : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique {7} HM : Identifiant du modèle hydrologique
Les colonnes des fichiers parquet sont : EXP : Voir ci-dessus GCM : Voir ci-dessus RCM : Voir ci-dessus BC : Voir ci-dessus HM : Voir ci-dessus code : Code à 10 caractères du point de simulation fourni dans la description des points de simulation date : Date du début de la période annuelle d'agrégation (i.e. 2042-05-01 indique que l'année hydrologique commence en mai, plus d'information dans les métadonnées de variable) *Variable* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
Abundance Estimates Dataset for Trout Parrs and Sea Trout in DiaPFC ORE Rivers
No full textThe Data Collection Framework (DCF) is a European-wide framework for collecting, managing, and using fisheries data to support scientific advice on the Common Fisheries Policy. As part of France’s national work plan, led by INRAE, mandatory data collection for sea trout has been in place since 2022. This monitoring includes stock assessments in rivers and during migrations. The goal is to improve abundance estimates of sea trout at different life stages (anadromous adults, smolts, juveniles) by standardizing estimation methods in small coastal rivers monitored by the ORE DiaPFC, particularly in the Basque Country (Nivelle) and Lower Normandy (Oir and Bresle).
To achieve this, Bayesian hierarchical models are used to integrate various spatial and temporal data sources, facilitating the transfer of information between years with abundant and scarce data. Data collection relies on combined methods: smolt and adult trapping in index rivers (except for the Nivelle, where smolt monitoring is not possible) and electrofishing in September-October to assess the juvenile stock (except for the Bresle, where this monitoring is too recent). The estimates cover abundance at different life stages and associated uncertainties from the early 1980s to the present day, contributing to a better understanding of population dynamics and more effective stock management at both local and international scale
Questionnaire et réponses suite à une notification d’alerte sur téléphone portable via le dispositif FR-Alert ©
No full textLe jeu de données contient un questionnaire administré auprès d’individus ayant reçu une notification d’alerte sur leur téléphone portable lors de l’exercice tsunami du 19 janvier 2024 (cf. fichier DataSet1), et un échantillon de réponses à ce questionnaire (cf. fichier DataSet2).
L’exercice tsunami a été organisé via le dispositif FR-Alert © (https://fr-alert.gouv.fr/), simultanément dans 9 départements du littoral méditerranéen : Alpes-Maritimes, Var, Bouches-du-Rhône, Gard, Hérault, Aude, Pyrénées-Orientales, Haute-Corse et Corse-du-Sud.
Lien vers l’exercice : https://www.alpes-maritimes.gouv.fr/Actualites/Vendredi-19-janvier-2024-Exercice-tsunami-test-FR-Alert-sur-le-littoral-mediterraneen.
Chaque individu présent dans la zone et ayant reçu cette notification avait la possibilité de cliquer sur un lien vers le questionnaire en ligne comportant 18 questions et permettant de laisser un commentaire libre (cf. DataSet1).
4566 commentaires ont été collectés pour cet exercice. Un échantillon de 100 réponses à ce questionnaire est présenté dans le jeu de données DataSet2, après curation et anonymisation (cf. Readme.txt). Ce fichier contient des données qualitatives pour chaque répondant : le département dans lequel il se trouvait, son âge, la première impression lors de la réception de l’alerte, et un commentaire libre (les autres informations/colonnes ont été supprimées pour des raisons d’anonymisation.
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L’intérêt de ce jeu de données est de montrer la nature des données collectées (notamment les commentaires libres), et la méthode suivie pour l’analyse de ces réponses. Pour des raisons d’anonymisation, nous avons choisi de ne déposer qu'une petite partie des commentaires collectés sur la totalité des exercices effectués en France entre 2022 et 2024 (12260 commentaires en tout), afin d’illustrer la démarche et la méthode proposée pour leur analyse (méthode PNRA expliquée dans l’article). Ces données ne permettent pas la reproductibilité sur la base des données déposées, mais la reproductibilité de la méthode sur des données similaires.</p
Study of CO2 recombination kinetics
No full textIn this database, you will find the data concerning the chemical kinetic simulations of the CO/CO2 recombining plasma presented in the PhD thesis of Corentin Grimaldi entitled "Experimental Study and Modeling of a Recombining CO2 Plasma" and in a paper entitled “Study of CO2 recombination kinetics” in the Plasma Sources Science & Technology journal. The database is a downloadable zip archive, which contains all the files, an example python code showing how to use them, and a readme file
RPG complété 2023 Région Hauts-de-France
No full textRPG complété 2023. Complète le RPG campagne 2023 pour la région Hauts-de-France (départements 02, 59, 60, 62 et 80 ; combinés). Contient les parcelles agricoles hors RPG. Données géographiques (vectorielles, shapefile), parcellaires. Sources : IGN, OSO/Cesbio. Traitements : INRAE US ODR, 2025
Data of the 2nd study with PD patients - HC and synergy with images of rooms of houses
No full textData of the 2nd study with PD patients - HC and synergy with images of rooms of house
French3lakes - Freshwater zooplankton community composition data from French Peri-Alpine lakes
No full textDataset of zooplankton community composition and abundance, waterbody characteristics, physical, and chemical data from 3 French Peri-Alpine lakes (Geneva, Annecy, Bourget). Samples have been collected monthly and bimonthly in the top 50 m using a 200 µm plankton net and identified to the species level.
The dataset is part of a large initiative, the Zooplankton International Geospatial (ZIG) dataset, which includes zooplankton data from 311 inland lakes and reservoirs. ZIG aims to provide a comprehensive data collection to explore the role of zooplankton as indicators of environmental change.
Funding:
OLA-IS (Alpine Lakes Observatory - https://si-ola.inrae.fr/si_lacs/login.jsf) - AnaEE-France, INRAE Thonon les Bains, CIPEL, SILA, CISALB
This work was conducted as a part of the FreshH2O Zoops Working Group. The Working Group was supported by (1) the John Wesley Powell Center for Analysis and Synthesis, funded by the U.S. Geological Survey, (2) the French Foundation for Research on Biodiversity (FRB) through its synthesis center CESAB, and (3) the Environmental Data Science Innovation & Inclusion Lab (ESIIL), a NSF funded data synthesis center led by the University of Colorado Boulder in collaboration with NSF’s CyVerse at the University of Arizona and the University of Oslo (NSF Award Number DBI-2153040)
Spectroscopic data associated with the article "CW or Pulsed laser – That is the Question: Comparative Steady‐state Photocrystallographic Analysis of Metal Nitrosyl Linkage Isomers"
No full textThe spectroscopic (UV-Vis and infrared) data allow for the investigation of the mechanism of photoisomerization of the nitrosyl ligand in a ruthenium nitrosyl complex