Spremembe

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "",
2
  "author": "",
            
3
  "author_email": "",
3
  "author_email": "",
            
4
  "creator_user_id": "dff6eb9e-b1ae-4b87-ad44-10b9740f5faf",
4
  "creator_user_id": "dff6eb9e-b1ae-4b87-ad44-10b9740f5faf",
            
5
  "extras": [],
5
  "extras": [],
            
6
  "groups": [],
6
  "groups": [],
            
7
  "id": "d6e1e180-8e9c-4298-8c40-fbfffe90f6a4",
7
  "id": "d6e1e180-8e9c-4298-8c40-fbfffe90f6a4",
            
8
  "isopen": false,
8
  "isopen": false,
            
9
  "license_id": "",
9
  "license_id": "",
            
10
  "license_title": "",
10
  "license_title": "",
            
11
  "maintainer": "",
11
  "maintainer": "",
            
12
  "maintainer_email": "",
12
  "maintainer_email": "",
            
13
  "metadata_created": "2022-10-06T06:23:09.281897",
13
  "metadata_created": "2022-10-06T06:23:09.281897",
            
n
14
  "metadata_modified": "2022-10-06T06:24:07.404350",
n
14
  "metadata_modified": "2022-10-06T06:25:10.237655",
            
15
  "name": "gmp2-asia-and-pacific",
15
  "name": "gmp2-asia-and-pacific",
            
16
  "notes": "Data from Asia and Pacific contains information on POPs 
16
  "notes": "Data from Asia and Pacific contains information on POPs 
            
17
concentrations in ambient air, human tissue - breast milk and surface 
17
concentrations in ambient air, human tissue - breast milk and surface 
            
18
water; for water-soluble fluorinated POPs only (perfluorooctane 
18
water; for water-soluble fluorinated POPs only (perfluorooctane 
            
19
sulfonic acid, its salts and perfluorooctane sulfonyl 
19
sulfonic acid, its salts and perfluorooctane sulfonyl 
            
20
fluoride).\r\n\r\nThe data was mainly collected over the period 
20
fluoride).\r\n\r\nThe data was mainly collected over the period 
            
21
between 2008 and 2014. However, some earlier data related to the 
21
between 2008 and 2014. However, some earlier data related to the 
            
22
historical importance were presented and briefly 
22
historical importance were presented and briefly 
            
23
described.\r\n\r\nAsia-Pacific Region is located in tropical, 
23
described.\r\n\r\nAsia-Pacific Region is located in tropical, 
            
24
sub-tropical temperate and sub-arctic climate area, with many 
24
sub-tropical temperate and sub-arctic climate area, with many 
            
25
countries under the strong influence of the monsoon climate. The 
25
countries under the strong influence of the monsoon climate. The 
            
26
region is characterized by huge agricultural and industrial activities 
26
region is characterized by huge agricultural and industrial activities 
            
27
to support large number of people, about 59% of the world 
27
to support large number of people, about 59% of the world 
            
28
population.\r\n\r\nIn the Asia-Pacific Region, several international 
28
population.\r\n\r\nIn the Asia-Pacific Region, several international 
            
29
and national POPs monitoring programmes on air and human milk are 
29
and national POPs monitoring programmes on air and human milk are 
            
30
available. For the air, passive sampling was conducted in Fiji in 
30
available. For the air, passive sampling was conducted in Fiji in 
            
31
collaboration with RECETOX (Centre of Excellence in Environmental 
31
collaboration with RECETOX (Centre of Excellence in Environmental 
            
32
Chemistry and Ecotoxicology, Brno, Czech Republic). In POPs Monitoring 
32
Chemistry and Ecotoxicology, Brno, Czech Republic). In POPs Monitoring 
            
33
Project in East Asian Countries which is initiated by Japan, sampling 
33
Project in East Asian Countries which is initiated by Japan, sampling 
            
34
was operated in ten countries (Cambodia, Indonesia, Japan, Republic of 
34
was operated in ten countries (Cambodia, Indonesia, Japan, Republic of 
            
35
Korea, Lao PDR, Malaysia, Mongolia, Philippines, Thailand and 
35
Korea, Lao PDR, Malaysia, Mongolia, Philippines, Thailand and 
            
36
Vietnam). In China and Japan, some ambient POPs air monitoring 
36
Vietnam). In China and Japan, some ambient POPs air monitoring 
            
37
programmes are performed. For human milk, China (including Hong Kong 
37
programmes are performed. For human milk, China (including Hong Kong 
            
38
SAR of China), Fiji, Kiribati, Philippines and Tonga have been 
38
SAR of China), Fiji, Kiribati, Philippines and Tonga have been 
            
39
involved in 3rd or 4th round WHO human milk survey. China, India and 
39
involved in 3rd or 4th round WHO human milk survey. China, India and 
            
40
Japan also have some national POPs monitoring programmes on human milk 
40
Japan also have some national POPs monitoring programmes on human milk 
            
41
and/or blood.\r\n\r\nIn addition to data on core media, the monitoring 
41
and/or blood.\r\n\r\nIn addition to data on core media, the monitoring 
            
42
data on non-core media, such as water, were also collected.\r\n\r\nThe 
42
data on non-core media, such as water, were also collected.\r\n\r\nThe 
            
43
region collaborated with the following programmes and strategic 
43
region collaborated with the following programmes and strategic 
            
44
partners to obtain data on core media: \r\n\u2022 Chemicals in 
44
partners to obtain data on core media: \r\n\u2022 Chemicals in 
            
45
Environment (Ministry of the Environment, Japan)\r\n\u2022 China 
45
Environment (Ministry of the Environment, Japan)\r\n\u2022 China 
            
46
National POPs Monitoring\r\n\u2022 Environmental Survey of Dioxins 
46
National POPs Monitoring\r\n\u2022 Environmental Survey of Dioxins 
            
47
(Ministry of the Environment, Japan)\r\n\u2022 GMP UNEP - WHO Milk 
47
(Ministry of the Environment, Japan)\r\n\u2022 GMP UNEP - WHO Milk 
            
48
Survey\r\n\u2022 POPs Monitoring Project in East Asian 
48
Survey\r\n\u2022 POPs Monitoring Project in East Asian 
            
49
Countries\r\n\u2022 UNU (United Nations University, Japan)\r\n\u2022 
49
Countries\r\n\u2022 UNU (United Nations University, Japan)\r\n\u2022 
            
50
PFOS in water around Bangkok, data in paper of Boontanon et al. 
50
PFOS in water around Bangkok, data in paper of Boontanon et al. 
            
51
(2013)\r\n\r\n\r\n## Lineage\r\n\r\nThe POPs Global Monitoring Plan 
51
(2013)\r\n\r\n\r\n## Lineage\r\n\r\nThe POPs Global Monitoring Plan 
            
52
Data Warehouse (GMP DWH) has been developed by the Stockholm 
52
Data Warehouse (GMP DWH) has been developed by the Stockholm 
            
53
Convention Regional Centre in the Czech Republic through the Research 
53
Convention Regional Centre in the Czech Republic through the Research 
            
54
Centre for Toxic Compounds in the Environment, Brno, Czech Republic 
54
Centre for Toxic Compounds in the Environment, Brno, Czech Republic 
            
55
(RECETOX) and the Institute of Biostatistics and Analyses, Masaryk 
55
(RECETOX) and the Institute of Biostatistics and Analyses, Masaryk 
            
56
University, Brno, Czech Republic, under the guidance of the GMP Global 
56
University, Brno, Czech Republic, under the guidance of the GMP Global 
            
57
Coordination Group, and based on Chapter 6 of the Guidance on the 
57
Coordination Group, and based on Chapter 6 of the Guidance on the 
            
58
Global Monitoring Plan for Persistent Organic Pollutants relevant to 
58
Global Monitoring Plan for Persistent Organic Pollutants relevant to 
            
59
data handling (UNEP/POPS/COP.6/INF/31).\r\n\r\nThe GMP Data Warehouse 
59
data handling (UNEP/POPS/COP.6/INF/31).\r\n\r\nThe GMP Data Warehouse 
            
60
(DWH) is designed to work with data from a wide range of heterogeneous 
60
(DWH) is designed to work with data from a wide range of heterogeneous 
            
61
sources, such as national monitoring programmes or large international 
61
sources, such as national monitoring programmes or large international 
            
62
monitoring networks.\r\nThe data reporting model involves compiling 
62
monitoring networks.\r\nThe data reporting model involves compiling 
            
63
and archiving primary GMP data within a \u201cregional data 
63
and archiving primary GMP data within a \u201cregional data 
            
64
repository\u201d in the GMP DWH. In addition, the GMP DWH compiles and 
64
repository\u201d in the GMP DWH. In addition, the GMP DWH compiles and 
            
65
archives aggregated data, including supplementary data, in cases where 
65
archives aggregated data, including supplementary data, in cases where 
            
66
no primary data is made available.\r\n\r\nOnly reliably reported 
66
no primary data is made available.\r\n\r\nOnly reliably reported 
            
67
concentration values can be accepted for any spatial or temporal 
67
concentration values can be accepted for any spatial or temporal 
            
68
comparison. Therefore, a multilevel evaluation procedure based on the 
68
comparison. Therefore, a multilevel evaluation procedure based on the 
            
69
annually aggregated concentration values is proposed in order to 
69
annually aggregated concentration values is proposed in order to 
            
70
maintain a high predictive value of the GMP records while avoiding 
70
maintain a high predictive value of the GMP records while avoiding 
            
71
bias in the concentration values.\r\n\r\nCompatible data records 
71
bias in the concentration values.\r\n\r\nCompatible data records 
            
72
stored in the GMP DWH are considered by members of the respective 
72
stored in the GMP DWH are considered by members of the respective 
            
73
regional organization group and validated for further use in the 
73
regional organization group and validated for further use in the 
            
74
publication.",
74
publication.",
            
n
75
  "num_resources": 1,
n
75
  "num_resources": 2,
            
76
  "num_tags": 2,
76
  "num_tags": 2,
            
77
  "organization": {
77
  "organization": {
            
78
    "approval_status": "approved",
78
    "approval_status": "approved",
            
79
    "created": "2022-10-05T15:55:42.861710",
79
    "created": "2022-10-05T15:55:42.861710",
            
80
    "description": "GMP Data Warehouse provides on-line software tools 
80
    "description": "GMP Data Warehouse provides on-line software tools 
            
81
supporting the implementation of the Stockholm Convention on 
81
supporting the implementation of the Stockholm Convention on 
            
82
Persistent Organic Pollutants, especially the effectiveness evaluation 
82
Persistent Organic Pollutants, especially the effectiveness evaluation 
            
83
by providing comparable, harmonised and reliable information on 
83
by providing comparable, harmonised and reliable information on 
            
84
persistent organic pollutants levels globally in core environmental 
84
persistent organic pollutants levels globally in core environmental 
            
85
matrices: air, human tissues (breast milk, blood), and water.",
85
matrices: air, human tissues (breast milk, blood), and water.",
            
86
    "id": "33d38ce5-45db-4f08-9a3a-d24d4c98a6cc",
86
    "id": "33d38ce5-45db-4f08-9a3a-d24d4c98a6cc",
            
87
    "image_url": "2022-10-05-155542.842603sc-logo.svg",
87
    "image_url": "2022-10-05-155542.842603sc-logo.svg",
            
88
    "is_organization": true,
88
    "is_organization": true,
            
89
    "name": "global-monitoring-plan-data-warehouse",
89
    "name": "global-monitoring-plan-data-warehouse",
            
90
    "state": "active",
90
    "state": "active",
            
91
    "title": "Global Monitoring Plan Data Warehouse",
91
    "title": "Global Monitoring Plan Data Warehouse",
            
92
    "type": "organization"
92
    "type": "organization"
            
93
  },
93
  },
            
94
  "owner_org": "33d38ce5-45db-4f08-9a3a-d24d4c98a6cc",
94
  "owner_org": "33d38ce5-45db-4f08-9a3a-d24d4c98a6cc",
            
95
  "private": false,
95
  "private": false,
            
96
  "relationships_as_object": [],
96
  "relationships_as_object": [],
            
97
  "relationships_as_subject": [],
97
  "relationships_as_subject": [],
            
98
  "resources": [
98
  "resources": [
            
99
    {
99
    {
            
100
      "cache_last_updated": null,
100
      "cache_last_updated": null,
            
101
      "cache_url": null,
101
      "cache_url": null,
            
102
      "created": "2022-10-06T06:24:07.424969",
102
      "created": "2022-10-06T06:24:07.424969",
            
103
      "description": "The GMP Data Warehouse (GMP DWH) is an online 
103
      "description": "The GMP Data Warehouse (GMP DWH) is an online 
            
104
tool developed for handling persistent organic pollutants (POPs) 
104
tool developed for handling persistent organic pollutants (POPs) 
            
105
monitoring data generated in the frame of the Global Monitoring Plan 
105
monitoring data generated in the frame of the Global Monitoring Plan 
            
106
(GMP) under the Stockholm Convention on POPs.",
106
(GMP) under the Stockholm Convention on POPs.",
            
107
      "format": "HTML",
107
      "format": "HTML",
            
108
      "hash": "",
108
      "hash": "",
            
109
      "id": "5c42b541-9a4d-4578-91fd-ef1209ca43ce",
109
      "id": "5c42b541-9a4d-4578-91fd-ef1209ca43ce",
            
110
      "last_modified": null,
110
      "last_modified": null,
            
111
      "metadata_modified": "2022-10-06T06:24:07.410897",
111
      "metadata_modified": "2022-10-06T06:24:07.410897",
            
112
      "mimetype": null,
112
      "mimetype": null,
            
113
      "mimetype_inner": null,
113
      "mimetype_inner": null,
            
114
      "name": "GMP2 Data Warehouse Asia and Pacific - Data 
114
      "name": "GMP2 Data Warehouse Asia and Pacific - Data 
            
115
Visualisations",
115
Visualisations",
            
116
      "package_id": "d6e1e180-8e9c-4298-8c40-fbfffe90f6a4",
116
      "package_id": "d6e1e180-8e9c-4298-8c40-fbfffe90f6a4",
            
117
      "position": 0,
117
      "position": 0,
            
118
      "resource_type": null,
118
      "resource_type": null,
            
119
      "size": null,
119
      "size": null,
            
120
      "state": "active",
120
      "state": "active",
            
121
      "url": 
121
      "url": 
            
122
mp.org/2014/data-selection/progress/ad8f5bc1f4eb9d9aa849efc51300fcfe",
122
mp.org/2014/data-selection/progress/ad8f5bc1f4eb9d9aa849efc51300fcfe",
            
123
      "url_type": null
123
      "url_type": null
            
t
t
124
    },
            
125
    {
            
126
      "cache_last_updated": null,
            
127
      "cache_url": null,
            
128
      "created": "2022-10-06T06:25:10.256022",
            
129
      "description": "Map representation of GMP2 dataset for Asia and 
            
130
Pacific region.",
            
131
      "format": "WFS",
            
132
      "hash": "",
            
133
      "id": "32cbb355-d1c5-450d-b546-d512100fac60",
            
134
      "last_modified": null,
            
135
      "metadata_modified": "2022-10-06T06:25:10.243789",
            
136
      "mimetype": null,
            
137
      "mimetype_inner": null,
            
138
      "name": "GMP2 Data Warehouse Asia and Pacific - WFS",
            
139
      "package_id": "d6e1e180-8e9c-4298-8c40-fbfffe90f6a4",
            
140
      "position": 1,
            
141
      "resource_type": null,
            
142
      "size": null,
            
143
      "state": "active",
            
144
      "url": 
            
145
i.cz/geoserver/ows?service=wfs&version=2.0.0&request=GetCapabilities",
            
146
      "url_type": null
            
124
    }
147
    }
            
125
  ],
148
  ],
            
126
  "state": "draft",
149
  "state": "draft",
            
127
  "tags": [
150
  "tags": [
            
128
    {
151
    {
            
129
      "display_name": "global monitoring plan",
152
      "display_name": "global monitoring plan",
            
130
      "id": "65050f73-03b8-45a9-ad1a-65437f125807",
153
      "id": "65050f73-03b8-45a9-ad1a-65437f125807",
            
131
      "name": "global monitoring plan",
154
      "name": "global monitoring plan",
            
132
      "state": "active",
155
      "state": "active",
            
133
      "vocabulary_id": null
156
      "vocabulary_id": null
            
134
    },
157
    },
            
135
    {
158
    {
            
136
      "display_name": "gmp",
159
      "display_name": "gmp",
            
137
      "id": "5fb76f87-c5dc-4695-b0e6-719ef23f479c",
160
      "id": "5fb76f87-c5dc-4695-b0e6-719ef23f479c",
            
138
      "name": "gmp",
161
      "name": "gmp",
            
139
      "state": "active",
162
      "state": "active",
            
140
      "vocabulary_id": null
163
      "vocabulary_id": null
            
141
    }
164
    }
            
142
  ],
165
  ],
            
143
  "title": "GMP2: Asia and Pacific",
166
  "title": "GMP2: Asia and Pacific",
            
144
  "type": "dataset",
167
  "type": "dataset",
            
145
  "url": "",
168
  "url": "",
            
146
  "version": ""
169
  "version": ""
            
147
}
170
}