25 datasets found
  1. p

    Data from: MIT-BIH Arrhythmia Database

    • physionet.org
    • paperswithcode.com
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    Updated Feb 24, 2005
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    George Moody; Roger Mark (2005). MIT-BIH Arrhythmia Database [Dataset]. http://doi.org/10.13026/C2F305
    Explore at:
    Dataset updated
    Feb 24, 2005
    Authors
    George Moody; Roger Mark
    License

    Open Data Commons Attribution License (ODC-By) v1.0https://www.opendatacommons.org/licenses/by/1.0/
    License information was derived automatically

    Description

    The MIT-BIH Arrhythmia Database contains 48 half-hour excerpts of two-channel ambulatory ECG recordings, obtained from 47 subjects studied by the BIH Arrhythmia Laboratory between 1975 and 1979. Twenty-three recordings were chosen at random from a set of 4000 24-hour ambulatory ECG recordings collected from a mixed population of inpatients (about 60%) and outpatients (about 40%) at Boston's Beth Israel Hospital; the remaining 25 recordings were selected from the same set to include less common but clinically significant arrhythmias that would not be well-represented in a small random sample.

  2. Kreisgrenzen 2020 mit Einwohnerzahl

    • hub.arcgis.com
    • opendataportal-esri-konferenz-esri-training.opendata.arcgis.com
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    Updated Oct 19, 2021
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    Esri Deutschland (2021). Kreisgrenzen 2020 mit Einwohnerzahl [Dataset]. https://hub.arcgis.com/datasets/e550e6fc3c0d4957ac2e44c763efa8ee
    Explore at:
    Dataset updated
    Oct 19, 2021
    Dataset provided by
    ESRIhttp://esri.com/
    Authors
    Esri Deutschland
    Area covered
    Description

    Der Service stellt die administrativen Kreisgrenzen mit Einwohnerzahl zum Stand 31. Dezember 2020 ohne Wasserflächen im Maßstab 1:250.000 zur Verfügung.Der Datenbestand entspricht den Georeferenzdaten VG250-Ebenen des BKG Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie auf Ebene Kreis (KRS) mit folgender Geometrieänderung:Es wurden nur die Land-Geometrien (GF = 4) übernommen und auf Web Mercator umprojiziert.VG250 Datensatzbeschreibung des BKGEnglish This service provides the administrative County boundaries of Germany with population number as of December 31st, 2020.This layer only contains land surfaces at a 1:250,000 scale. It corresponds to the georeferenced VG250 data of the BKG Federal Agency for Cartography and Geodesy.Only the land geometries (GF=4) were adopted and projected to Web Mercator.

  3. d

    Germany in the Face of the Demographic Challenge

    • da-ra.de
    Updated 2004
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    Wilhelm Bürklin (2004). Germany in the Face of the Demographic Challenge [Dataset]. http://doi.org/10.4232/1.4058
    Explore at:
    Dataset updated
    2004
    Dataset provided by
    da|ra
    GESIS Data Archive
    Authors
    Wilhelm Bürklin
    Time period covered
    Sep 2004
    Area covered
    Germany
    Description

    Wahrnehmung und Bedeutung der demographischen Herausforderung.Lebenslage und Lebensziele. Einstellung zu Familie, Ehe und Kindern.Ursachen des Kindermangels und familienpolitische Maßnahmen.Rahmenbedingungen in der alternden Gesellschaft. SozialeSicherungssysteme und Reformbedarf. Alterssicherung und privateVorsorge. Themen: Einschätzung des gegenwärtig wichtigsten Problems in der BRD;Wahlbeteiligungsabsicht; Parteipräferenz (Sonntagsfrage);Politikinteresse; Beurteilung der eigenen wirtschaftlichen Lage;Wichtigkeit der Lebensbereiche (Beruf, Partnerschaft, Freunde, Kinder);Lebenszufriedenheit; Einschätzung der persönlichen Zukunftsperspektive;Wichtigkeit verschiedener Lebensziele (Ungebundenheit, frühzeitigeRente; Zeit für Privates; berufliche Aufstiegsmöglichkeiten;Verantwortung für sich und andere); Notwendigkeit zügigergesellschaftlicher Reformen; Einschätzung des Zustands der sozialenSicherungssysteme; Einschätzung der Wirksamkeit der im letzten Jahrbeschlossenen Reformen; Meinung zu weiteren Rentenreformen;Zufriedenheit mit der Vereinbarkeit von Beruf und Familie und derVerwirklichung der Gleichberechtigung; Wichtigkeit einer ansteigendenGeburtenrate in der BRD; Zuständigkeit von Mutter oder Vater bei derErziehung von Kindern im Vorschulalter sowie im schulpflichtigen Alter;vermutete Schädlichkeit für die Entwicklung eines Kindes beiaußerfamiliärer Betreuung vor dem Kindergartenalter; Zufriedenheit mitder Situation bei den Kindergärten; Einstellung zu mehr staatlicherfinanzieller Unterstützung bei Familien mit Kindern; ausreichendegesellschaftliche Würdigung der Erziehungsleistung; Einschätzung desProblems der Überalterung in Deutschland und einer daraus resultierendenGefährdung des Lebensstandards durch die Überalterung; Einschätzungmöglicher Ursachen für den Geburtenrückgang (Finanzen, Zukunftsangst,zunehmende Berufstätigkeit bei Frauen, Egoismus undSelbstverwirklichung, unzureichende Betreuungsmöglichkeiten, Mangel anTeilzeitjobs); präferierte Maßnahmen zur Steigerung der Geburtenrate(deutliche Erhöhung des Kindergeldes, besseres Angebot anTeilzeitstellen, mehr Ganztagsbetreuung für Kinder); Einschätzung derLösbarkeit des Geburtenrückgangs; Einschätzung der Entwicklung derGeburtenrate in Deutschland in den nächsten Jahren zum Ausgleichfehlender Arbeitskräfte aus dem Inland; Meinung zur Zuwanderungqualifizierter Arbeitskräfte aus dem Ausland; Einstellung zur Ehe;Zustimmung zur Aussage, dass Menschen mit Kindern zufriedener sind alsKinderlose; Einstellung zu Kindern; Sinnhaftigkeit privaterAltersvorsorge und Erwartung staatlicher Wohlfahrtsfürsoge; Sicherheitoder Gewinn als wichtigstes Motiv bei Geldanlangen als Gewinn; Meinungüber die Zuständigkeit für die Altersversorgung (Staat oder derEinzelne); Beurteilung der persönlichen finanziellen Altersabsicherung;;ernsthafte Beschäftigung mit dem Thema Altersvorsorge; Kenntnis der zuerwarteten eigenen gesetzlichen Rente; Abschluss einer privatenAltersvorsorge und einer Altersvorsorge in Form der Riester-Rente;Absicht, eine Riester-Rente abzuschließen; persönliches Sparverhalten;Einstellung zu höheren Rentenbeiträgen für Kinderlose; Meinung zurschrittweisen Erhöhung des Rentenalters auf 67 Jahre zur Entlastung derRentenversicherung; Bereitschaft zu einem späteren Renteneintritt umKürzungen zu vermeiden; Einschätzung des derzeitigen Verhältnisseszwischen Jung und Alt in der Bundesrepublik; erwarteterGenerationenkonflikt aufgrund von Finanzierungsproblemen in derRentenversicherung und Krankenversicherung; Einstellung zuRentenkürzungen, höheren Sozialversicherungsbeiträgen für Arbeitgeberund zur Einschränkung der Leistungen von Krankenkasse umFinanzierungsprobleme im Sozialversicherungssystem zu beheben;Verlangsamung des technischen Fortschritts sowie des Wirtschaftwachstumsaufgrund von Überalterung; erwartete Verschlechterung derWettbewerbsposition Deutschland im Vergleich zu Ländern mit jüngerenEinwohnern; Bewertung der beruflichen Leistungsfähigkeit im Zusammenhangmit dem Alter. Demographie: Bundesland; Ortsgröße; Alter (in Klassen); Familienstand;Zusammenleben mit einem Partner; Kinder; Kinderwunsch; Kinder unter 13Jahren im Haushalt; Alter der Kinder; Schulbildung; Hochschulabschluss;Berufsausbildung; Umfang der Berufstätigkeit; Rücksicht des Arbeitgebersauf Kinder und Bedeutung dieser Rücksichtnahme; Berufsgruppe;beruflicher Status; Haushaltsgröße; Personen im Haushalt im Alter von 18Jahren und älter; Gewerkschaftsmitglied im Haushalt; Geschlecht.

  4. Gemeindegrenzen 2018 mit Einwohnerzahl

    • hub.arcgis.com
    • portal-esri-de.opendata.arcgis.com
    • +2more
    Updated Apr 9, 2020
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    Esri Deutschland (2020). Gemeindegrenzen 2018 mit Einwohnerzahl [Dataset]. https://hub.arcgis.com/datasets/916dcfd2fe54465baebcd5fdf9f6ac94
    Explore at:
    Dataset updated
    Apr 9, 2020
    Dataset provided by
    Esrihttp://esri.com/
    Authors
    Esri Deutschland
    Area covered
    Description

    Der Service stellt die administrativen Gemeindegrenzen mit Einwohnerzahl zum Stand 31. Dezember 2018 ohne Wasserflächen im Maßstab 1:250.000 zur Verfügung.Der Datenbestand entspricht den Georeferenzdaten VG250-Ebenen des BKG Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie auf Ebene Gemeinde (GEM) mit folgender Geometrieänderung:Es wurden nur die Land-Geometrien (GF = 4) übernommen und auf Web Mercator umprojiziert.VG250 Datensatzbeschreibung des BKGOpen Data QuelleEnglish This service provides the administrative Community boundaries of Germany with population number as of December 31st, 2018.This layer only contains land surfaces at a 1:250,000 scale. It corresponds to the georeferenced VG250 data of the BKG Federal Agency for Cartography and Geodesy.Only the land geometries (GF=4) were adopted and projected to Web Mercator.

  5. g

    Demographic Differences in Life Course Dynamics in Eastern and Western...

    • datasearch.gesis.org
    0
    Updated Feb 13, 2017
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    Cite
    Kreyenfeld, Michaela; Goldstein, Joshua; Walke, Rainer; Trappe, Heike; Huinink, Johannes; Bastin, Sonja; Hensel, Tom; Lenke, Rüdiger; Mir Mousavi, Bibimasoumeh; Salzburger, Veronika; Schnor, Christine (2017). Demographic Differences in Life Course Dynamics in Eastern and Western Germany (DemoDiff) [Dataset]. http://doi.org/10.4232/demodiff.5684.2.0.0
    Explore at:
    0Available download formats
    Dataset updated
    Feb 13, 2017
    Dataset provided by
    da|ra (Registration agency for social science and economic data)
    Authors
    Kreyenfeld, Michaela; Goldstein, Joshua; Walke, Rainer; Trappe, Heike; Huinink, Johannes; Bastin, Sonja; Hensel, Tom; Lenke, Rüdiger; Mir Mousavi, Bibimasoumeh; Salzburger, Veronika; Schnor, Christine
    Area covered
    West Germany, Germany
    Description

    Ergänzungsstudie zum Beziehungs- und Familienpanel (pairfam) DemoDiff ist eine vom Max-Planck-Institut für demografische Forschung in Rostock finanzierte Längsschnittstudie, die umfassende prospektive und retrospektive Informationen für die Analyse der Familiendynamiken in Ostdeutschland liefert. Die Studie orientiert sich am Konzept und Design des bundesweit durchgeführten Beziehungs- und Familienpanels (pairfam). In jährlichem Abstand werden Ankerpersonen der beiden Geburtskohorten 1971-73 und 1981-83 aus den neuen Bundesländern inklusive Ost-Berlin sowie deren Partner befragt. Die Daten von DemoDiff werden zusammen mit dem Scientific-Use-File des Beziehungs- und Familienpanels pairfam zur Verfügung gestellt, der Zugang erfolgt über das Forschungsdatenzentrum pairfam. Das Befragungsprogramm von DemoDiff entspricht weitgehend dem von pairfam. Der Fokus der Mehrthemenstudie liegt auf partnerschafts- und familienrelevanten Merkmalen. 1.) Entwicklung und Gestaltung von Partnerschaften 2.) Familiengründung und -erweiterung 3.) Intergenerationale Beziehungen 4.) Erziehung und kindliche Entwicklung Zudem werden zahlreiche Aspekte aus anderen Lebensbereichen sowie umfangreiche soziodemographische Informationen erfasst. Die meisten Instrumente kommen alljährlich (Kernmodule) oder rotierend alle zwei bis drei Befragungswellen (Vertiefungsmodule) zum Einsatz. Hauptbefragte sind die Ankerpersonen, von denen unter anderem monatsgenaue Angaben zu Ereignissen in Bezug auf Partnerschaft, Kinder, Wohnen sowie Bildung und Erwerbstätigkeit erhoben werden (Event History Calendar). Die Partner der Ankerpersonen erhalten einen Fragenkatalog, der sich an der Haupterhebung orientiert, jedoch in Umfang und Inhalt abweicht. Themen: 1.) Entwicklung und Gestaltung von Partnerschaften: Partnerschaftsbiografie ab dem 14. Lebensjahr (Geschlecht und Alter der Partner, monatsgenaue Beziehungs-, Kohabitations- und Eheepisoden); Kennenlernen (aktueller Partner); Institutionalisierung der Partnerschaft (Intentionen, Ambivalenz, Fortschritte); Sexualität (sexuelle Orientierung, Häufigkeit Geschlechtsverkehr, Zufriedenheit mit Sexualleben); Kohabitation (Wohnsituation, Wohnortentfernung); Arbeitsteilung im Haushalt (verschiedene Tätigkeiten, Fairness); gemeinsame Finanzen (Kontoführung, Ausgaben); Partnerschaftsqualität (dyadisches Coping, NRI, Konfliktstile, Konfliktverhalten, Beziehungszufriedenheit, subjektive Partnerschaftsinstabilität); Single-Modul (Zufriedenheit als Single, Partnerinteresse, Partnerwunsch, Merkmale des Partnermarkts, subjektive Chancen, Exploration in Breite und Tiefe); Trennungsmodul (Ablauf der Trennung, beziehungswidrige Ereignisse, Auswirkungen der Trennung auf Kinder, spezifische Emotionen heute, Umgang mit Trennung, Sorgerechts- und Unterhaltsregelung). 2.) Familiengründung und Familienerweiterung: Erwartungen an Kinder (Value of Children); Schwangerschaft (Bestehen einer Schwangerschaft, Zeugungsversuche, Fruchtbarkeit, Repromaßnahmen, Abbruch/Fehlgeburt, hypothetische Unterstützung durch soziales Umfeld); Empfängnisverhütung (Anwendung, Methode, Konsequenz der Verhütung); Einflüsse des sozialen Umfelds auf Familienplanung (durch Freunde und Eltern); Familienplanung (Kinderwunsch, realistische Kinderzahl, Fertilitätsabsichten, Timing von Elternschaft, Übereinstimmung mit Partner, Einschränkungsbereitschaft, Auswirkungen von Elternschaft, Entscheidungsfindung, Gründe gegen Kinder); Voraussetzungen für Kinder (Soll- und Ist-Bewertung). 3.) Intergenerationale Beziehungen (IGB): Erwartungen an Beziehung zu Eltern; familiale Normen; partnerschafts- und familienbezogene Werte; Qualität der Eltern-Kind-Beziehung (NRI); IGB-Dimensionen (Kontakthäufigkeit, emotionale Nähe, Wohnentfernung); gegenseitige Unterstützungsleistungen (emotional, materiell, instrumentell); Pflegebedürftigkeit der Eltern (Hilfeleistung); Alter bei Auszug aus dem Elternhaus 4.) Erziehung und kindliche Entwicklung: Erziehungsziele; Elternrolle (Kompetenz); Coparenting (Probleme, Problemlösung); Betreuungssituation der Kinder (verantwortliche Personen, Zufriedenheit); Gesundheit der Kinder (allgemein); Neugeborenen-Modul (Entbindung, U-Untersuchungen, Temperament des Kindes, Belastungssituation). Andere Lebensbereiche: Persönlichkeitsmerkmale; Befindlichkeit (Einsamkeit, Selbstwertgefühl, Depressivität etc.); Gesundheit (allgemeiner Zustand, Erwerbsminderung, Nachtschlaf); Wichtigkeit von Lebensbereichen (Beruf, Familie etc.); allgemeine Lebenszufriedenheit und Zufriedenheit mit Schule/Beruf, Freizeitgestaltung, Freunden, Familie, finanzieller Situation; Netzwerkeinbindung (Anzahl der Freunde, Netzwerkgenerator); Religiosität (Glaubensgemeinschaft, Kirchgangshäufigkeit). Demographie: Geschlecht; Alter; Geburtsdatum; Familienstand; Geburtsland und Nationalität; Geschwister; Verwandte; Bildung (Schullaufbahn, Abschluss); Erwerbsbiographie (berufliche Tätigkeiten, Stellung); Erwerbssituation (Arbeitszeitregelung, Befristung, Mehrfachtätigkeiten, Beding

  6. H

    Open e-commerce 1.0: Five years of crowdsourced U.S. Amazon purchase...

    • dataverse.harvard.edu
    Updated Dec 2, 2023
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    Alex Berke; Dan Calacci; Robert Mahari; Takahiro Yabe; Kent Larson; Sandy Pentland (2023). Open e-commerce 1.0: Five years of crowdsourced U.S. Amazon purchase histories with user demographics [Dataset]. http://doi.org/10.7910/DVN/YGLYDY
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    Dec 2, 2023
    Dataset provided by
    Harvard Dataverse
    Authors
    Alex Berke; Dan Calacci; Robert Mahari; Takahiro Yabe; Kent Larson; Sandy Pentland
    License

    CC0 1.0 Universal Public Domain Dedicationhttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
    License information was derived automatically

    Description

    This dataset contains longitudinal purchases data from 5027 Amazon.com users in the US, spanning 2018 through 2022: amazon-purchases.csv It also includes demographic data and other consumer level variables for each user with data in the dataset. These consumer level variables were collected through an online survey and are included in survey.csv fields.csv describes the columns in the survey.csv file, where fields/survey columns correspond to survey questions. The dataset also contains the survey instrument used to collect the data. More details about the survey questions and possible responses, and the format in which they were presented can be found by viewing the survey instrument. A 'Survey ResponseID' column is present in both the amazon-purchases.csv and survey.csv files. It links a user's survey responses to their Amazon.com purchases. The 'Survey ResponseID' was randomly generated at the time of data collection. amazon-purchases.csv Each row in this file corresponds to an Amazon order. Each such row has the following columns: Survey ResponseID Order date Shipping address state Purchase price per unit Quantity ASIN/ISBN (Product Code) Title Category The data were exported by the Amazon users from Amazon.com and shared by users with their informed consent. PII and other information not listed above were stripped from the data. This processing occurred on users' machines before sharing with researchers.

  7. a

    MIT OCW Systems Biology 8.591J Fall 14

    • academictorrents.com
    bittorrent
    Updated Oct 27, 2016
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    Jeff Gore (2016). MIT OCW Systems Biology 8.591J Fall 14 [Dataset]. https://academictorrents.com/details/98961a881e8fd4139f4d1e09f0b7a4badfab7c9d
    Explore at:
    bittorrent(4478312051)Available download formats
    Dataset updated
    Oct 27, 2016
    Dataset authored and provided by
    Jeff Gore
    License

    https://academictorrents.com/nolicensespecifiedhttps://academictorrents.com/nolicensespecified

    Description

    Course Description This course provides an introduction to cellular and population-level systems biology with an emphasis on synthetic biology, modeling of genetic networks, cell-cell interactions, and evolutionary dynamics. Cellular systems include genetic switches and oscillators, network motifs, genetic network evolution, and cellular decision-making. Population-level systems include models of pattern formation, cell-cell communication, and evolutionary systems biology. ### Prerequisites Given the wide range of backgrounds among students in this class we will try to avoid unnecessary jargon and mathematics. However, it will be very helpful if you are comfortable with the material in Introductory Biology 7.012, Differential Equations 18.03, and Probability 18.05. In addition, each weekly problem set will have a computational problem, so prior experience with a computational package such as MATLAB®, Mathematica®, or Python is expected. The "officially supported" packag

  8. d

    Sources of Germanys´ Population Statistics 1815-1875

    • da-ra.de
    Updated 2007
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    Cite
    Antje Kraus (2007). Sources of Germanys´ Population Statistics 1815-1875 [Dataset]. http://doi.org/10.4232/1.8276
    Explore at:
    Dataset updated
    2007
    Dataset provided by
    da|ra
    GESIS Data Archive
    Authors
    Antje Kraus
    Time period covered
    1815 - 1875
    Description

    The work of Kraus represents a collection of material on population, on population movement and on population structure according to age and sex. The study is subdivided into the individual member states of the German Confederation on the area of the future German Reich, the provinces of Prussia as well as the German Reich in total. The values to the variables inhabitants, marriages, number of births, number of deaths without stillborn ones, number of deaths are to be found in the a-tables. The number of inhabitants according to sex and the age groups of the inhabitants according to sex are to be found in the b-tables. A- and b-tables both contain absolute and relative numbers. Subjects: Tables in the ZA-Online-Database HISTAT: Tables of Population figure and population movement and tables of the distribution by age and sex for the German countries: - Kingdom of Wuerttemberg (Königreich Württemberg) (1815-1875)- Grand Duchy Baden (Großherzogtum Baden) (1815-1875)- Duchy of Braunschweig (Herzogtum Braunschweig) (1816-1875)- Kingdom of Saxony (Königreich Sachsen) (1815-1875)- Grand Duchy of Hesse (Großherzogtum Hessen) (1815-1875)- Kongdom of Bavaria (Königreich Bayern (mit Pfalz)) (Population figure and -movement: 1816-1875; Distribution by age and sex: 1834-1875)- Bavaria to the west of the Rhine: Palatinate (Pfalz) (1818-1875)- Grand Duchy of Mecklenburg-Strelitz, including the principality of Ratzeburg (Großherzogtum Mecklenburg-Strelitz, einschließlich des Fürstentums Ratzeburg) (1815-1875)- Grand Duchy of Mecklenburg-Schwerin (Großherzogtum Mecklenburg-Schwerin) (1815-1875)- Grand Duchy of Oldenburg (Großherzogtum Oldenburg) (1855-1875)- Kingdom of Hannover, since 1966 prussian province (Königreich Hannover, ab 1866 preußische Provinz Hannover) (1815-1875)- The various prussian administrative districts and provinces (1815-1875)- The Free Hanseatic Cities Hamburg, Luebeck and Bremen Tables of Population figure and population movement- The German Empire without Alsace-Lorraine (Deutsches Reich (ohne Elsaß-Lothringen)) (1841-1875)- The German Empire with Alsace-Lorraine (Deutsches Reich (mit Elsaß-Lothringen)) (1840-1875)- Alsace-Lorraine (Elsaß-Lothringen) (1821-1875)

  9. Bundesländer 2016 mit Einwohnerzahl

    • hub.arcgis.com
    • portal-esri-de.opendata.arcgis.com
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    Updated Jun 12, 2018
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    Esri Deutschland (2018). Bundesländer 2016 mit Einwohnerzahl [Dataset]. https://hub.arcgis.com/items/b8d0cc7735774bed8e6df1c5410394a4
    Explore at:
    Dataset updated
    Jun 12, 2018
    Dataset provided by
    Esrihttp://esri.com/
    Authors
    Esri Deutschland
    Area covered
    Description

    Der Service stellt die administrativen Bundesländergrenzen mit Einwohnerzahl zum Stand 31. Dezember 2016 ohne Wasserflächen im Maßstab 1:250.000 zur Verfügung.Der Datenbestand entspricht den Georeferenzdaten VG250-Ebenen des BKG Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie auf Ebene Bundesland (LAN) mit folgender Geometrieänderung:Es wurden nur die Land-Geometrien (GF = 3 oder 4) übernommen, aufgelöscht und auf Web Mercator umprojiziert.VG250 Datensatzbeschreibung des BKGOpen Data QuelleEnglish This service provides the administrative Federal State boundaries of Germany with population number as of December 31st, 2016.This layer only contains land surfaces at a 1:250,000 scale. It corresponds to the georeferenced VG250 data of the BKG Federal Agency for Cartography and Geodesy.Only the land geometries (GF=3 or GF=4) were adopted, dissolved and projected to Web Mercator.

  10. Madagascar Census (RGPH-3)

    • kaggle.com
    Updated Feb 13, 2024
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    XedriX (2024). Madagascar Census (RGPH-3) [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/xedrix/madagascar-census-rgph-3
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    Feb 13, 2024
    Dataset provided by
    Kagglehttp://kaggle.com/
    Authors
    XedriX
    License

    MIT Licensehttps://opensource.org/licenses/MIT
    License information was derived automatically

    Description

    Dataset

    This dataset was created by XedriX

    Released under MIT

    Contents

  11. Bundesländer 2020 mit Einwohnerzahl

    • hub.arcgis.com
    • opendataportal-esri-konferenz-esri-training.opendata.arcgis.com
    • +1more
    Updated Oct 19, 2021
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    Cite
    Esri Deutschland (2021). Bundesländer 2020 mit Einwohnerzahl [Dataset]. https://hub.arcgis.com/datasets/7f01dfe9fd924f6baacc67f63dca0620
    Explore at:
    Dataset updated
    Oct 19, 2021
    Dataset provided by
    Esrihttp://esri.com/
    Authors
    Esri Deutschland
    Area covered
    Description

    Der Service stellt die administrativen Bundesländergrenzen mit Einwohnerzahl zum Stand 31. Dezember 2020 ohne Wasserflächen im Maßstab 1:250.000 zur Verfügung.Der Datenbestand entspricht den Georeferenzdaten VG250-Ebenen des BKG Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie auf Ebene Bundesland (LAN) mit folgender Geometrieänderung:Es wurden nur die Land-Geometrien (GF = 3 oder 4) übernommen, aufgelöscht und auf Web Mercator umprojiziert.VG250 Datensatzbeschreibung des BKGEnglish This service provides the administrative Federal State boundaries of Germany with population number as of December 31st, 2020.This layer only contains land surfaces at a 1:250,000 scale. It corresponds to the georeferenced VG250 data of the BKG Federal Agency for Cartography and Geodesy.Only the land geometries (GF=3 or GF=4) were adopted, dissolved and projected to Web Mercator.

  12. Electric vehicle population data

    • kaggle.com
    Updated Nov 15, 2023
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    Cite
    Tan Yu Jing (2023). Electric vehicle population data [Dataset]. https://www.kaggle.com/eugenetan11/electric-vehicle-population-data/discussion
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    Nov 15, 2023
    Dataset provided by
    Kagglehttp://kaggle.com/
    Authors
    Tan Yu Jing
    License

    MIT Licensehttps://opensource.org/licenses/MIT
    License information was derived automatically

    Description

    Dataset

    This dataset was created by Tan Yu Jing

    Released under MIT

    Contents

  13. population and crime

    • kaggle.com
    Updated Nov 13, 2024
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    Cite
    Ridhwan Razali LetsGOO (2024). population and crime [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/ridhwanrazaliletsgoo/population-and-crime/code
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    Nov 13, 2024
    Dataset provided by
    Kagglehttp://kaggle.com/
    Authors
    Ridhwan Razali LetsGOO
    License

    MIT Licensehttps://opensource.org/licenses/MIT
    License information was derived automatically

    Description

    Dataset

    This dataset was created by Ridhwan Razali LetsGOO

    Released under MIT

    Contents

  14. d

    Germany’s Population and communities by municipality size between 1871 and...

    • da-ra.de
    Updated Jul 9, 2013
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    Jürgen Sensch (2013). Germany’s Population and communities by municipality size between 1871 and 2010 [Dataset]. http://doi.org/10.4232/1.11731
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    Dataset updated
    Jul 9, 2013
    Dataset provided by
    da|ra
    GESIS Data Archive
    Authors
    Jürgen Sensch
    Time period covered
    1871 - 2010
    Area covered
    Germany
    Description

    Die vorliegende Datenkompilation zeigt die Entwicklung der Bevölkerung und Gemeinden nach Gemeindegrößenklassen in Deutschland von 1871 bis 2010. Mit der Entwicklung der Gemeindegrößenklassen ist zugleich ein Prozess angesprochen, der allgemein als ‚Verstädterung‘ bezeichnet wird. Verstädterung meint dabei die Vermehrung, Ausdehnung oder Vergrößerung von Städten nach, Zahl, Fläche oder Einwohnern. Die demografische Verstädterung kennzeichnet den (steigenden) Anteil der in Städten lebenden Bevölkerung eines Landes oder Staates. Die Verstädterung kann sowohl als demografischer Zustand (Verstädterungsgrad oder -quote als Anteil der Stadtbevölkerung an der Gesamtbevölkerung eines Landes oder Staates) als auch als demografischer Prozess (Zuwachsrate der städtischen Bevölkerung bzw. des Verstädterungsgrades) verstanden werden. Um die den Prozess der Verstädterung detaillierter erfassen zu können, wurde die Bevölkerung jeweils nach 7 (bzw. 14) Ortsgrößenklassen eingeteilt. Stadtdefinitionen können auf Einwohnerschwellenwerten oder historischen bzw. verwaltungsrechtlichen (Stadttitel) Gesichtspunkten beruhen. Am häufigsten kommen Stadtdefinitionen vor, bei denen mit Mindesteinwohnerzahlen gearbeitet wird. In Deutschland liegt der Schwellenwert bei 2.000 Einwohnern. In der Terminologie der Statistiker Anfang des 20. Jahrhunderts werden folgende Gemeindegrößenklassen unterschieden (vgl. Müller, J., 1926: Deutsche Bevölkerungsstatistik. Jena: Gustav Fischer, S. 19):- Ländliche Gemeinden: Einwohnerzahl der Gemeinden mit weniger als 2,000 Einwohner;- Städtische Gemeinden: Einwohnerzahl der Gemeinden mit 2.000 und mehr Einwohner;- Landstädte: : Einwohnerzahl der Gemeinden mit 2.000 bis 5.000 Einwohner;- Kleinstädte: Einwohnerzahl der Gemeinden mit 5.000 bis 20.000 Einwohner;- Mittelstädte: Einwohnerzahl der Gemeinden mit 20.000 bis 100.000 Einwohner;- Großstädte: Einwohnerzahl der Gemeinden mit 100.000 und mehr Einwohner. Datentabellen in HISTAT:A. Deutsches ReichA.01 Die deutsche Bevölkerung nach Gemeindegrößenklassen (1871–1939)A.02 Die Gemeinden nach Gemeindegrößenklassen (1910-1939) B. Bundesrepublik DeutschlandB.01 Gemeinden nach Gemeindegrößenklassen (1950-2010)B.02a Wohnbevölkerung nach Gemeindegrößenklassen, in Tausend (1950-2010)B.02a Wohnbevölkerung nach Gemeindegrößenklassen, in Prozent (1950-2010) C. LangzeitreihenC.01 Gemeinden nach Gemeindegrößenklassen (1910-2010)C.02 Bevölkerung nach Gemeindegrößenklassen, in Tausend (1871-2010)C.03 Bevölkerung nach Gemeindegrößenklassen, in Prozent (1871-2009)

  15. Bundesländer 2017 mit Einwohnerzahl

    • covid19-esridech.hub.arcgis.com
    • hub.arcgis.com
    • +1more
    Updated Apr 30, 2019
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    Esri Deutschland (2019). Bundesländer 2017 mit Einwohnerzahl [Dataset]. https://covid19-esridech.hub.arcgis.com/items/5dc2fc92850241c3be3d704aa0945d9c
    Explore at:
    Dataset updated
    Apr 30, 2019
    Dataset provided by
    Esrihttp://esri.com/
    Authors
    Esri Deutschland
    Area covered
    Description

    Der Service stellt die administrativen Bundesländergrenzen mit Einwohnerzahl zum Stand 31. Dezember 2017 ohne Wasserflächen im Maßstab 1:250.000 zur Verfügung.Der Datenbestand entspricht den Georeferenzdaten VG250-Ebenen des BKG Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie auf Ebene Bundesland (LAN) mit folgender Geometrieänderung:Es wurden nur die Land-Geometrien (GF = 3 oder 4) übernommen, aufgelöscht und auf Web Mercator umprojiziert.VG250 Datensatzbeschreibung des BKGOpen Data QuelleEnglish This service provides the administrative Federal State boundaries of Germany with population number as of December 31st, 2017.This layer only contains land surfaces at a 1:250,000 scale. It corresponds to the georeferenced VG250 data of the BKG Federal Agency for Cartography and Geodesy.Only the land geometries (GF=3 or GF=4) were adopted, dissolved and projected to Web Mercator.

  16. India & Pak Migration and Population Trends

    • kaggle.com
    Updated Dec 11, 2024
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    Ayushmaan03 (2024). India & Pak Migration and Population Trends [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/ayushmaan03/india-and-pak-migration-and-population-trends/code
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    Dec 11, 2024
    Dataset provided by
    Kagglehttp://kaggle.com/
    Authors
    Ayushmaan03
    License

    MIT Licensehttps://opensource.org/licenses/MIT
    License information was derived automatically

    Area covered
    Pakistan, India
    Description

    Dataset

    This dataset was created by Ayushmaan03

    Released under MIT

    Contents

  17. d

    Duisburg Citizen Survey (Autumn 2004, Foreign population)

    • da-ra.de
    Updated 2007
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    Cite
    Stadt Duisburg, Amt für Statistik, Stadtforschung und Europaangelegenheiten (2007). Duisburg Citizen Survey (Autumn 2004, Foreign population) [Dataset]. http://doi.org/10.4232/1.4522
    Explore at:
    Dataset updated
    2007
    Dataset provided by
    da|ra
    GESIS Data Archive
    Authors
    Stadt Duisburg, Amt für Statistik, Stadtforschung und Europaangelegenheiten
    Time period covered
    2004
    Area covered
    Duisburg
    Description

    Einstellung zum Wohnen und zu den Lebensbedingungen in Duisburg.Beurteilung von Fragen der Kommunalpolitik. Internetnutzung.Einstellung zum Verhältnis zwischen Deutschen und Ausländern. Themen: 1. Wohnen: Wohnzufriedenheit in Duisburg; Zufriedenheit mitder eigenen Wohnung, der Wohngegend, mit Duisburg allgemein und mit denUmweltbedingungen in der näheren Wohnumgebung (Skalometer); Einstellungzum Leben in Duisburg (Skalometer). 2. Größte Probleme: Wichtigste derzeitige Probleme in Duisburg; größteUmweltprobleme in Duisburg. 3. Zufriedenheit mit den Lebensbedingungen in Duisburg (Skalometer:Arbeits- und Verdienstmöglichkeiten, Ausbildungsplätze und Lehrstellen,Radwegenetz, öffentliche Verkehrsmittel, Ärzte und Krankenhäuser,Schwimmbäder und Sportanlagen, Park- und Grünanlagen, kulturelleVeranstaltungen und Einrichtungen, Sauberkeit der Luft, Stadtbücherei,gute und preiswerte Wohnungen, Gastronomie, Kindergärten undKindertagesstätten, Gebäude- und Straßenbild, Arbeit der DuisburgerStadtverwaltung, Volkshochschule sowie Treffpunkte für ältere Menschenund für die Jugend). 4. Internet-Nutzung: Vorhandensein eines Internet-Zugangs im Haushalt;Kenntnis der Internet-Adresse der Stadt Duisburg; Häufigkeit derInternetnutzung für Kommunikation, Informationsbeschaffung,Unterhaltung und Nutzung interaktiver Dienste; Themenbereiche füraufgerufene Informationen aus dem Internet; genutzte Internetdiensteund Internetangebote. 5. World Games: Bekanntheit Duisburgs als Ausrichterstadt der WorldGames; Informationsmedium über World Games; geplanter Besuch derEröffnungsfeier, der Schlussfeier, von Sportveranstaltungen bzw. deskulturellen Rahmenprogramms der World Games. 6. Freizeit: Besuchshäufigkeit von ausgewählten Einrichtungen undAktivitäten im Freizeit-, Bildungs- und Kulturbereich der StadtDuisburg. 7. Politik, Kommunalpolitik: Politikinteresse allgemein und Interessean der Kommunalpolitik; Parteipräferenz. 8. Verhältnis Deutsche-Ausländer: Kontakt zu deutschen Mitbürgern inder Familie bzw. Verwandtschaft, in der Nachbarschaft, im Freundes- undBekanntenkreis, am Arbeitsplatz oder in der Schule; Deutsche im engstenund weiteren Freundeskreis; Einstellung zum Verhältnis zwischenAusländern und Deutschen in der Wohngegend; Einstellung zumZusammenleben von Deutschen und Ausländern in der Nachbarschaft;Einstellung zum Kommunalwahlrecht für Ausländer; Deutsche wollen untersich bleiben; beabsichtigte Annahme der deutschen Staatsangehörigkeit. Demographie: Geschlecht; Alter (Geburtsjahr); Staatsangehörigkeit;Familienstand; Zusammenleben mit einem Partner; andereStaatsangehörigkeit des Partners; Haushaltsgröße;Haushaltszusammensetzung; Anzahl Kinder im Alter von 18 Jahren undälter; höchster Schulabschluss; Berufsausbildung; Vollzeit- bzw.Teilzeitbeschäftigung; Beruf; Einschätzung der eigenenArbeitsplatzsicherheit; Betriebsgröße; Gewerkschaftsmitgliedschaft;Befragter ist Haushaltsvorstand; Charakteristika desHaushaltsvorstands; Bezug von Transferleistungen; Anzahl Personen, diezum Haushaltseinkommen beitragen; Haushaltsnettoeinkommen; Befragterbzw. seine Eltern in Deutschland geboren; Ortsteil.

  18. f

    Clinical demographic profile of patients that underwent GATT and MIT in the...

    • plos.figshare.com
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    Updated Nov 9, 2023
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    Aparna Rao; Sujoy Mukherjee (2023). Clinical demographic profile of patients that underwent GATT and MIT in the study. [Dataset]. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0293212.t001
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    Dataset updated
    Nov 9, 2023
    Dataset provided by
    PLOS ONE
    Authors
    Aparna Rao; Sujoy Mukherjee
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    See S1 Table for comparisons between GATT and MIT.

  19. Demographics and baseline clinical characteristics of Phase 1 study...

    • plos.figshare.com
    xls
    Updated Jun 16, 2023
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    Diane Chan; Ho-Jun Suk; Brennan L. Jackson; Noah P. Milman; Danielle Stark; Elizabeth B. Klerman; Erin Kitchener; Vanesa S. Fernandez Avalos; Gabrielle de Weck; Arit Banerjee; Sara D. Beach; Joel Blanchard; Colton Stearns; Aaron D. Boes; Brandt Uitermarkt; Phillip Gander; Matthew Howard III; Eliezer J. Sternberg; Alfonso Nieto-Castanon; Sheeba Anteraper; Susan Whitfield-Gabrieli; Emery N. Brown; Edward S. Boyden; Bradford C. Dickerson; Li-Huei Tsai (2023). Demographics and baseline clinical characteristics of Phase 1 study participants at MIT. [Dataset]. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0278412.t001
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    Dataset updated
    Jun 16, 2023
    Dataset provided by
    PLOShttp://plos.org/
    Authors
    Diane Chan; Ho-Jun Suk; Brennan L. Jackson; Noah P. Milman; Danielle Stark; Elizabeth B. Klerman; Erin Kitchener; Vanesa S. Fernandez Avalos; Gabrielle de Weck; Arit Banerjee; Sara D. Beach; Joel Blanchard; Colton Stearns; Aaron D. Boes; Brandt Uitermarkt; Phillip Gander; Matthew Howard III; Eliezer J. Sternberg; Alfonso Nieto-Castanon; Sheeba Anteraper; Susan Whitfield-Gabrieli; Emery N. Brown; Edward S. Boyden; Bradford C. Dickerson; Li-Huei Tsai
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Demographics and baseline clinical characteristics of Phase 1 study participants at MIT.

  20. d

    Population Movement and Population Statistics in three centuries in eight...

    • da-ra.de
    Updated 2008
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    Heinrich Schade (2008). Population Movement and Population Statistics in three centuries in eight Villages of the Schwalm (region in Hesse), 1610 to 1860. [Dataset]. http://doi.org/10.4232/1.8327
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    Dataset updated
    2008
    Dataset provided by
    da|ra
    GESIS Data Archive
    Authors
    Heinrich Schade
    Time period covered
    1610 - 1860
    Description

    Die Untersuchung zur Bevölkerungsbewegung in acht Dörfern der Schwalm beruht auf die Auswertung von Kirchenbucheintragungen. Mit Hilfe dieser Quelle wurden die Bevölkerungszahl und die Bevölkerungsbewegung ab 1600, insbesondere während des Dreißigjährigen Krieges, verfolgt. Neben den Geburten-, Heirats- und Sterbeziffern wurde vor allem die Frühsterblichkeit, die Beziehungen zwischen Kinderzahl und dem Heiratsalter sowie Unehelichkeit über einen Zeitraum von drei Jahrhunderten ermittelt. Als Voraussetzung zur Berechnung dieser Ziffern war es notwendig zunächst die Bevölkerungszahl in den einzelnen Jahrzehnten festzustellen, da sichere Unterlagen durch Volkszählungen hierüber erst ab 1860 vorliegen. Die verarbeiteten Kirchenbücher reichen zum Teil bis in das Jahr 1550 zurück. Erst von 1600 ab sind die Unterlagen als vollständig und zuverlässig anzusehen. Da auf den Sterbeeintragungen auch die Geburtsdaten verzeichnet waren, ist auch schon für die vorhergehenden Jahrzehnte weitgehende Vollständigkeit der Unterlagen zu erreichen gewesen. Die bis 1610 in den erhobenen Kirchenspielen ohne Geburtseintragung gestorbenen Personen wurden als dort geboren betrachtet und verarbeitet. Um Fehler zu vermeiden, wird die Bevölkerungsbewegung jedoch erst vom Anfang des 17. Jahrhunderts an wiedergegeben. Auch dann ist noch eine Deutung des Einflusses des Dreißigjährigen Krieges möglich. Die Ergebnisse sind mit denen einer weiteren Untersuchung für die Elbinsel Finkenwärder in dem nahezu gleichen Untersuchungszeitraum direkt vergleichbar (W. Scheidt, 1932: Bevölkerungsbiologie der Elbinsel Finkenwärder vom Dreißigjährigen Krieg bis zur Gegenwart. Jena). In den Tabellen werden die Ergebnisse beider Untersuchungen für die Regionen vergleichend gegenübergestellt. Im Einzelnen ergab sich im Beobachtungszeitraum von drei Jahrhunderten folgendes Bild: - Die Bevölkerungszahl zeigt eine starke Zunahme mit Ausnahme der Zeit des Dreißigjährigen Krieges und nach dem Siebenjährigen Krieg.- Der Wanderungsverlust ist erheblich. Er beträgt fast immer um 10% der Altansässigen, steigt um 1630-1639 auf 16,5% und nach 1860 auf 19%. Er ist größer als in Finkenwärder.- Die Geburtenziffer sinkt zur Zeit des Dreißigjährigen Krieges von über 60 auf 100 der Bevölkerung ab und hält sich bis 1869 um 30-35, während in Finkenwärder gegen Ende des Beobachtungszeitraumes ein Anstieg auf fast 63 erfolgt. Die Kinderzahl der generativ abgeschlossenen Ehen betrug in der 2. Hälfte des 17. Jahrhunderts 6,2 in der 2. Hälfte des 18. Jahrhunderts 4,8 Kinder. Es zeigt sich eine starke Abhängigkeit vom Heiratsalter.- Die Sterbeziffer bewegt sich im Beobachtungszeitraum meist um 30 auf 1000 der Bevölkerung, während des Dreißigjährigen Krieges steigt sie durch Pest und Fleckfieber auf über 60. Im Jahre 1610/11 starb ein Siebentel, 1635/36 ein Fünftel der Bevölkerung.- Der Geburtenüberschuss war von 1600-1609 sehr hoch (42), ihm folgt ein erhebliches Defizit (-12) während des Dreißigjährigen Krieges. Während in Finkenwärder bis 1870 zunehmend eine stark positive Bilanz zu finden ist, zeigt die Schwalm ab 1660 eine langsame Abnahme, 1750-1769 und 1860-1869 sogar mit einem Defizit.- Bei der Heiratsziffer fällt auf, dass sie für Männer und Frauen nicht immer gleichsinnig verlaufen, ein Hinweis auf die starke Wanderung der Frauen durch Heirat. - Das mittlere Heiratsalter liegt auch in dem Material der Schwalm recht hoch, für die Männer von 1630-1709 zwischen dem 25. und 27., später zwischen dem 26. und 29. Lebensjahr, bei den Frauen anfänglich zwischen dem 21. und 24., später dem 25. und 27. Lebensjahr. - Durchschnittlich fanden sich unter den generativ abgeschlossenen Ehen 6% kinderlos, von 1650-1699 jedoch nur 2,1%. Bei niedrigem Heiratsalter ist die Zahl der sterilen Ehen sehr gering, andererseits hatten fast ein Viertel der bis zum 20. Lebensjahr geschlossenen und generativ abgeschlossenen Ehen 10 und mehr Kinder. Themen: Datentabellen in HISTAT: 1. Bevölkerungszahlen, Zu- und Abwanderung, Wanderungsverlust in der Schwalm und Finkenwärder (1610 – 1860)2. Geburtenziffern in der Schwalm und in Finkenwärder (1570 – 1860)3. Zahl der Geburten auf 1000 im gebärfähigen Alter von 15 - 50 Jahren stehende Frauen (1650 – 1860)4. Sterbeziffer und Geburtenüberschuss in der Schwalm und in Finkenwärder (1600 – 1860)5. Frühsterblichkeit in der Schwalm und in Preußen (1610 – 1920)6. Zahl der Eheschließungen in dem zweiten auf die Geburt folgenden Jahrzehnt auf 1000 Einwohner der Geburtsdekade (1590 – 1860)7. Heiratswahrscheinlichkeit in der Schwalm und in Finkenwärder (1600 – 1850)8. Mittleres Heiratsalter in der Schwalm und in Finkenwärder (1630 – 1920)9. Vergleichszahlen aus den oberhessischen Dörfern Burkhards und Kaulstoß von Brigitte Richter (1740 – 1930)

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Cite
George Moody; Roger Mark (2005). MIT-BIH Arrhythmia Database [Dataset]. http://doi.org/10.13026/C2F305

Data from: MIT-BIH Arrhythmia Database

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Dataset updated
Feb 24, 2005
Authors
George Moody; Roger Mark
License

Open Data Commons Attribution License (ODC-By) v1.0https://www.opendatacommons.org/licenses/by/1.0/
License information was derived automatically

Description

The MIT-BIH Arrhythmia Database contains 48 half-hour excerpts of two-channel ambulatory ECG recordings, obtained from 47 subjects studied by the BIH Arrhythmia Laboratory between 1975 and 1979. Twenty-three recordings were chosen at random from a set of 4000 24-hour ambulatory ECG recordings collected from a mixed population of inpatients (about 60%) and outpatients (about 40%) at Boston's Beth Israel Hospital; the remaining 25 recordings were selected from the same set to include less common but clinically significant arrhythmias that would not be well-represented in a small random sample.

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