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Experiment Description: This experiment involved 12 healthy subjects with no prior experience on neurofeedback or BCI, and without any known neurological disorders. All participants are right-handed, except one ambidextrous (participant #5). All participants have provided their signed informed consent for participating in the study in accordance with the 1964 Declaration of Helsinki. The experiment had been conducted in a laboratory environment under controlled conditions. The subjects went through three sessions lasting maximum two hours, during three consecutive days and each day at approximately at the same hour. During each session, participants underwent three different conditions. The first condition was always the ���resting-state���: the user was asked to keep the eyes open for two minutes staring at a screen with a green cross and a red arrow pointing up, and then closed for the other two minutes. After this, two more conditions followed related to a Motor Imagery (MI) task performed in a randomized order between left|right-hand movement. The two MI conditions consisted of two phases each: a training phase and a test phase. The general experimental routine for both of them was the same: each trial lasted 6 seconds (2 seconds baseline and 4 seconds MI), forewarned by the appearance of a green cross on the screen and a concomitant beep-sound a second before the onset of the task. Then, an arrow was appearing pointing left or right, and the subject had to imagine the movement of the corresponding arm reaching an object in front of the Baxter Robot (Rethink Robotics, Bochum, Germany). For both phases, 20 trials from left and 20 trials for right MI were generated in a randomized order, for a total of 40 trials. Finally, there was an inter-trial interval that extended randomly between 1.5 and 3.5 seconds. Overall, this study resulted into 180 EEG datasets. Data Description: Data Format General Data Format (GDF) Sampling Rate 250 Hz Channels 32 EEG + 3 ACC. EEG system LiveAmp 32 with active electrodes actiCAP (Brain Products GmbH, Gilching, Germany) Events: Code Description 32775 Baseline Start 32776 Baseline Stop 768 Start of Trial, Trigger at t=0s 786 Cross on screen (BCI experiment) 33282 Beep 769 class1, Left hand - cue onset 770 class2, Right hand - cue onset 781 Feedback (continuous) - onset 800 End Of Trial 1010 End Of Session 33281 Train 32770 Experiment Stop Directory Tree: ROOT | chanlocs.locs | | +--- USER # | +---SESSION # | | +---CONDITION # | | | \---RESTING_STATE | | | +---1st_PERSON | | | | TRAINING | | | | ONLINE | | | +---3rd_PERSON | | | | TRAINING | | | | ONLINE Approved by the Ethics Committee of CHULN and CAML (Faculty of Medicine, University of Lisbon) with reference number: 245/19.

Allgemeine Hinweise Data Set A 1. Titel des Forschungsprojekts in dessen Rahmen die Daten entstanden sind: "Digitale Gesundheitsklassifikationen in Apps - Praktiken und Probleme ihrer Entwicklung und situativen Anwendung. Projektleitung: Prof. Dr. Rainer Diaz-Bone. Bearbeitung: Valeska Cappel Dipl. Soz., Miriam Kutt (Hilfsassistenz). Laufzeit: 2019-2023. Finanzierung: Schweizer Nationalfonds." 2. PrimärforscherInnen: Rainer Diaz-Bone Valeska Cappel Miriam Kutt 3. Publikationsjahr: 2023 4. Hinweise zur Verfügbarkeit Die Daten werden über LORY (Lucerne Open Repository) dauerhaft in Form von Transkripten zugänglich gemacht. 5. Fachgebiet Soziologie 6. Kategorie und Schlagwörter Gesundheitswesen Selbstvermessung Gesundheits-Apps Klassifikationen Pragmatismus Economics of convention Soziologie der Konventionen Digitalisierung 7. Abstract, wozu die Daten erhoben wurden Ziel der Datenerhebung war es die Bewusstseinsstrukturen, Meinungen, Einstellungen und Aushandlungs- und Problemlösungsprozesse der Versuchsteilnehmer (Experten aus dem Gesundheitswesen und der App-Nutzenden) zu präventiven Gesundheits-Apps zu erheben. Für ein kontrolliertes Erhebungsverfahren wurde dazu die qualitative Methode des Interviews durchgeführt. Mit dieser Methode wurden die Daten als Teil-Aspekte der Realität der Befragten verstanden und erhoben. Die Daten beinhalten Interpretations- und Deutungs-, und Bewertungsschemata, Motivationsstrukturen und Aushandlungsprozesse sowie Sachinformationen zu dem Umgang und der Entwicklung von Gesundheits-Apps. 8. Untersuchungsgebiet Das Untersuchungsgebiet liegt im Bereich der digitalen Gesundheit und beschränkt sich im Speziellen auf die Prozesse der Entwicklung von Gesundheits-Apps, sowie die Nutzung der Gesundheits-Apps. Untersuchungsgebiet waren damit Personen, die in einem Unternehmen im Gesundheitsfeld arbeiten und an der App-Entwicklung beteiligt sind, sowie Personen die Gesundheits-Apps in ihrem Alltag aktiv benutzen. 9. Gesamtheit auf die generalisiert werden könnte („Grundgesamtheit“) Im Rahmen der qualitativen Interviews wurden 20 Personen befragt. 10. Auswahlverfahren und Stichproben Die Daten im Projekt wurden anhand qualitativer Methoden gewonnen. Die Fälle und Daten wurden über die Methode der „Theoretical-Sampling-Technik“ ausgewählt. Die genauen Begründungen zur Auswahl der Fälle wurden im Verlauf des Projektes theoretisch erarbeitet. Dabei wurde sich dem Forschungsfeld der präventiven Gesundheits-Apps mit heuristischen Vermutungen angenähert, die anhand der Konzepte der Theorie der Konventionen und einer machttheoretischen Perspektive Foucaults entwickelt wurden. Gesundheit und Gesundheitshandlungen wurden dabei aus einer pragmatischen Perspektive als ein Ergebnis von Koordinationsbemühungen zwischen Akteuren, Gegenständen, Technologien und Machtstrukturen verstanden. In den Analyseschritten der Codierung und Auswertung der Interviews und Dokumente, wurden zur Qualitätssicherung Memos angelegt. Diese Memos bildeten eine theoretische Grundlage für weitere Auswahlprozesse des Materials. Diese Methode des Theoretical-Samplings wurde zudem durch die Methode des Schneeball-Systems ergänzt, indem interviewte Personen immer nach weiteren Kontakten befragt wurden und neu genannte Kontakte vor dem Hintergrund des Theoretical-Samplings ausgewählt wurden. 11. Erhebungszeitraum 2019-2022 12. Sprache 19 Interviews deutsch 1 Interview englisch 13. Größe des Datensatzes 1,07 MB 14. Verwendete Dateiformate und notwendige Software Dateiformat: RTF Software: RTF Standard-Textprogrammen auf unterschiedlichen Betriebssystemen (Bspw. Word, Wordpad, LibreOffice, OpenOffice)

WP7 MS45 Centres of Excellence - Service Descriptions

Catch per unit effort (CPUE, in n/line/hour) and weight by unit effort (WPUE, in g/line/hour) of onshore and offshore recreational fishermen fishing inside and outside of the Cerbère-Banyuls natural marine reserve in 2005-2014.

WP7 workshop for identification of provisional centres of excellence for digitisation

Tools and services evaluation speadsheet

Allgemeine Hinweise Data Set B Titel des Forschungsprojekts Digitale Gesundheitsklassifikationen in Apps - Praktiken und Probleme ihrer Entwicklung und situativen Anwendung. Projektleitung: Prof. Dr. Rainer Diaz-Bone. Bearbeitung: Valeska Cappel Dipl. Soz., Miriam Kutt (Hilfsassistenz). Laufzeit: 2019-2023. Finanzierung: Schweizer Nationalfonds. 2. PrimärforscherInnen: Rainer Diaz-Bone Valeska Cappel Miriam Kutt 3. Publikationsjahr: 2023 4. Hinweise zur Verfügbarkeit Die Daten werden über LORY (Lucerne Open Repository) dauerhaft zugänglich gemacht. Alle Dateien die sich auf die App-Entwicklung beziehen beginnen mit E Alle Dateien die sich auf die App-Nutzung beziehen beginnen mit N 5. Fachgebiet Soziologie 6. Kategorie und Schlagwörter Gesundheitswesen Selbstvermessung Gesundheits-Apps Klassifikationen Pragmatismus Economics of convention Soziologie der Konventionen Digitalisierung 7. Abstract, wozu die Daten erhoben wurden Die Daten wurden für eine Dokumentenanalyse erhoben. Ausgewählt wurden (1) Daten von forschungsrelevanten Akteuren oder Institutionen, die nicht für ein Interview gewonnen werden konnten und (2) Medienberichte, Anleitungen, Beschreibungen von präventiven Gesundheits-Apps, Wissenschaftliche Berichte (White Papers, Ausschreibungen) sowie Bewertungen von diesen Gesundheits-Apps aus dem „App-Store“ und „Google-Play-Store“ (Plattformen zum Download von Apps). Ziel war es mit diesen Dokumenten weitere Analysen durchzuführen, die diskursanlytische Aussagen über die Entstehung und Nutzung von präventiven Gesundheits-Apps sowie Entwicklungen im Feld der digitalen Gesundheit zulassen. Gleichzeitig wurden auch Dokumente, wie Nutzer-Bewertungen erhoben, um die Interviews zu ergänzen aus einer pragmatischen Perspektive Aushandlungs- und Problemlösungsprozesse im Umgang mit Gesundheits-Apps und der damit verbundenen Technologie zu untersuchen. 8. Untersuchungsgebiet Das Untersuchungsgebiet liegt im Bereich der digitalen Gesundheit und beschränkt sich im Speziellen auf die Prozesse der Entwicklung von Gesundheits-Apps, sowie die Nutzung der Gesundheits-Apps. Untersuchungsgebiet waren öffentlich zugängliche Medien sowie die Gesundheits-App selbst. Dabei wurden Unternehmen, Zeitschriften, Blogs und Apps, die sich konkret mit der App-Entwicklung, der App-Nutzung oder der Berichterstattung über präventive Gesundheits-Apps beschäftigen ausgewählt zur Dokumentenerhebung ausgewählt. Bei der Auswahl wurden der Fokus darauf gelegt Inhalte auszuwählen, die sich nicht auf Gesundheits-App als Medizinprodukte konzentrieren, sondern auf präventive Gesundheits-Apps, die kein spezifisches Krankheitsbild adressieren, sondern einen allgemeinen positiven Gesundheitszustand herstellen oder erhalten sollen. 9. Gesamtheit auf die generalisiert werden könnte („Grundgesamtheit“) Insgesamt wurden ca. 300 Dokumente erhoben. 10. Auswahlverfahren und Stichproben Die Daten im Projekt wurden anhand qualitativer Methoden gewonnen. Die Fälle und Daten wurden über die Methode der „Theoretical-Sampling-Technik“ ausgewählt. Die genauen Begründungen zur Auswahl der Fälle wurden im Verlauf des Projektes theoretisch erarbeitet. Dabei wurde sich dem Forschungsfeld der präventiven Gesundheits-Apps mit heuristischen Vermutungen angenähert, die anhand der Konzepte der Theorie der Konventionen und einer machttheoretischen Perspektive Foucaults entwickelt wurden. Gesundheit und Gesundheitshandlungen wurden dabei aus einer pragmatischen Perspektive als ein Ergebnis von Koordinationsbemühungen zwischen Akteuren, Gegenständen, Technologien und Machtstrukturen verstanden. Die Auswahl der Dokumente stützte sich besonders auf die Memos und Inhalte der vorher geführten Interviews und den daraus entwickelten heuristische Fragestellungen während des Forschungsprozesses. 11. Erhebungszeitraum Die Dokumente wurden in dem Zeitraum 2019-2023 erhoben. Das Datum in den Dateinamen bezieht sich immer auf den Erhebungszeitpunkt Sprache Deutsch und Englisch 12. Größe des Datensatzes ca. 45 MB 13. Verwendete Dateiformate und notwendige Software Dateiformat: PDF (Portable Document Format) und RTF (Rich Text Format) Software: RTF Standard-Textprogrammen auf unterschiedlichen Betriebssystemen (Bspw. Word, Wordpad, LibreOffice, OpenOffice) PDF: PDF-Programme/Reader oder auch ATLAS

Query summary of IUCN Red List Data - data deficient species

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