Smithsonian Astrophysical Observatory

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    29074 research outputs found

    Myrcene 60/400/900 MHz in CDCl3 NMR data

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    NMR data for myrcene contains: 1H NMR acquired at 60 MHz, as well as 1D: 1H,13C 2D: COSY, HSQC and HMBC acquired 400 MHz (Jeol 400 MHz spectrometer with SuperCOOL Probe), as well as 1D: 1H 2D: COSY acquired 900 MHz (Bruker AVANCE NMR, 5mm TCI cryogenic probe) in CDCl

    Enumerations_Supplementary_Data

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    Supplementary data for the book, Enumerations: Data and Literary Study (Chicago 2018). All code and data can be found at https://github.com/piperandrew

    Replication Data for: Looking Behind the Wall: Mapping the Chinese Internet using Remote Sensing Techniques

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    Statistical test to evaluate the accuracy of the Internet Connectivity Statistics for China, using official statistics

    Ausgewählte statistische Betrachtungen im Flugzeugentwurf: Superkritische Profile und Fahrwerk

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    Kenntnisse über Parametereigenschaften und Charakteristiken von Flugzeugkomponenten sind eine wesentliche Grundlage für Methoden des Flugzeugentwurfs. Daher ist Ziel dieser Arbeit, statistische Merkmale und Kenngrößen einer für den Flugzeugbau und Entwurf relevanten Auswahl an Komponenten zu erschließen. Dabei wurden zunächst superkritische Tragflügelprofile hinsichtlich ihrer geometrischen Eigenschaften (relative Profildicke, Wölbung, Dickenrücklage, Wölbungsrücklage und der sogenannte "Leading Edge Sharpness Parameter") untersucht. Diese Eigenschaften wurden mit der Software XFLR5 aus einer Auswahl an superkritischen Profilgeometrien erhoben und mit grafischen und beschreibenden Statistikmethoden ausgewertet. Die Profile wiesen relative Wölbungen von 0% bis 3,4% auf, die Mehrzahl entfiel auf Wölbungen von 1% bis 2%. Die Wölbungsrücklagen zeigten die für superkritische Profile typische Lage im hinteren Profilbereich zwischen 70% und 90% der Profiltiefe. Die Dickenrücklagen verteilten sich um einen Mittelwert von 37% der Profiltiefe. Eine Betrachtung von Flugzeugreifendimensionen sollte das Verhältnis von Reifenbreite zum Durchmesser w/d charakterisieren. Es wurde ein annähernd lineares Verhalten festgestellt. Die Werte des Parameters w/d umfassten einen Bereich von 0,3 bis 0,4. Durch Regressionsanalysen konnten auch die Abhängigkeiten des Parameters w/d von nur einer bekannten Reifendimension (Breite oder Durchmesser) aufgezeigt werden. Die im Rahmen dieser Arbeit dargestellten Erkenntnisse können als Grundlage weiterführender Untersuchungen genutzt werden

    2018- CSA Monitoring – Cauca Climate Smart-Village (Colombia)

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    This dataset contains the files produced in the implementation of the “Integrated Monitoring Framework for Climate-Smart Agriculture” in the Cauca Climate Smart Village (Colombia) in February 2018. This monitoring framework developed by CCAFS is meant to be deployed annually across the global network of Climate-Smart Villages to gather field-based evidence by tracking the progress on: adoption of CSA practices and technologies, as well as access to climate information services and their related impacts at household level (and farm level, in selected sites). This framework proposes standard Descriptive Indicators to track changes in: 5 enabling dimensions that might affect adoption patterns, a set of 5 CORE indicators at Household level to assess perceived effects of CSA practices on Food Security, Productivity, Income and Climate vulnerability and 4 CORE indicators on Gender aspects (Participation in decision-making, Participation in implementation, Access/control over Resources and work time). At farm level, 7 CORE indicators are suggested to determine farms CSA performance, as well as synergies and trade-offs among the three pillars. This integrated framework is associated with a cost-effective data collection App (Geofarmer) that allowed capturing information in almost real–time. The survey questionnaire is structured around different thematic modules (Demographic, Livelihoods, Food Security, Climate events, Climate Services, CSA practices, Financial Services) connected to standard CSA metrics and the specific indicators. The framework responds to three main research questions: Within each CSV community, who adopts which CSA technologies and practices and what are their motivations, enabling/constraining factors? What are the gender-disaggregated perceived effects of CSA options on farmers’ livelihood (agricultural production, income, food security, food diversity and adaptive capacity) and on key gender dimensions (participation in decision making, participation in CSA implementation and dis-adoption, control and access over resources and labour)? How does CSA perform at farm level, and what synergies and trade-offs exist (whole farm model analysis)? NOTE: In the case of the 2018 Implementation in Cauca, only questions 1 and 2 where addressed (The “Calculator Modules” of the survey allowing to address farm level CSA effects on performance were not applied)

    State of Aadhaar, 2019

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    The State of Aadhaar survey is the largest primary dataset collected on digital identity, globally. The dataset contains; 1. Household and member-level data collected for the in-depth and pulse survey 2. R codes used for analysis and visualisations 3. Additional spatial and meta data required for analysis and visual

    Ethics Presentation

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    Ethics Presentatio

    Rutin 400 MHz in DMSOd6 NMR data

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    NMR data of rutin in DMSOd6. The dataset contains 1D 1H 13C as well as 2D COSY, HSQC, HMBC, all acquired at 400 MHz (Jeol 400 MHz spectrometer with Royal Probe

    Nutritious Pond On-farm field experiment in Vietnam- 2019

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    Data set and protocols for 2019 experiments in Vietnam. For each year the data comprise: - Experimental protocol - Growth data - Input and output pond data - Monitoring form - Water quality data In 2018 and 2019, monitoring data for growth and water includes daily and weekly recording

    Weather measurements at home

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    Données météorologiques locales sous abris (température en °C et % d'humidité relative) Fichier resultMeteoAMJ.csv : Ce fichier est construit depuis des données brutes (disponible dans un autre jeu de données) via un script python. Les données sont issus d'un capteur "météo" (//TODO description du capteur) Le capteur est à la même place depuis le début des mesures. 3 colonnes pour la date (annee,mois,jour) 3 colonnes pour la température ( temp_avg,temp_max,temp_min) 3 colonnes pour Humidité relative (hygro_avg,hygro_max,hygro_min) Fichier : essai.xlsx Quelques tentatives d'exploitation des données. Et un onglet décrivant le nombre de mesures mensuelles enregistrées (plus de 150 000 mesures, 3400 en moyenne par mois

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