Ce projet propose une plateforme centralisée pour télécharger des modèles vierges de bordereaux de suivi de déchets (BSDD). Destiné aux entreprises et acteurs de la gestion des déchets, il facilite l'accès aux documents réglementaires nécessaires pour déclarer et suivre les flux de déchets. Les modèles sont générés périodiquement et mis à disposition sous forme de fichiers téléchargeables.

Ce projet propose un script Python pour télécharger par lot les données (fichiers et métadonnées) d'une collection hébergée sur Nakala, un entrepôt de données de recherche dédié aux Sciences Humaines et Sociales. Il permet de récupérer automatiquement les ressources publiques ou celles pour lesquelles l'utilisateur dispose des droits nécessaires, en générant des fichiers de sortie structurés (JSON, CSV) contenant les métadonnées et l'état des téléchargements. Le script est particulièrement utile pour les chercheurs et équipes académiques souhaitant archiver ou analyser des données issues de projets scientifiques.

FilePizza permet de partager des fichiers directement entre utilisateurs via une connexion peer-to-peer sécurisée, sans passer par un serveur intermédiaire. L'outil génère un lien temporaire que les destinataires peuvent utiliser pour télécharger le fichier directement depuis l'ordinateur de l'expéditeur. Idéal pour des transferts rapides, privés et sans stockage centralisé, il fonctionne dans un navigateur web et utilise le chiffrement automatique des données.

Le projet psc-extract permet d'extraire des données depuis une base MongoDB et de générer des fichiers à partir de ces données. Il s'agit également d'un serveur web qui expose les fichiers générés pour permettre leur téléchargement.

Outil permettant d'exporter des ressources iconographiques depuis une base de données. Il génère des fichiers CSV et XLSX contenant les métadonnées des images, télécharge les images associées dans différentes qualités, et les archive dans un dossier de sortie. Destiné aux institutions culturelles ou muséales pour la gestion et la diffusion de leurs collections visuelles.

Ce projet permet d'analyser et visualiser la couverture neigeuse dans les Alpes à partir de données satellites MODIS. Il offre aux utilisateurs la possibilité de sélectionner une date et un produit satellite, puis de télécharger et traiter les fichiers pour générer des cartes de neige. Initialement conçu comme un projet scolaire à l'ENSE3, il s'adresse aux étudiants, chercheurs et professionnels en environnement ou climatologie souhaitant étudier les variations saisonnières de la neige.

Ce projet permet de valider la conformité de fichiers JSON par rapport à un schéma prédéfini ou personnalisable. Initialement développé pour le projet In-Sylva France, il offre trois modes d'utilisation : en ligne de commande pour une validation automatisée, via une application web Flask pour une interface utilisateur, ou sous forme de conteneur Docker pour une intégration simplifiée. L'outil génère des rapports détaillés sur les erreurs de conformité et propose des fonctionnalités de téléchargement des résultats.

Ce projet permet de télécharger les données de forçage de surface WFDE5 depuis Copernicus et de les transformer en fichiers compatibles avec le modèle ORCHIDEE. Il génère deux versions de données corrigées : une corrigée par CRU et une autre par CRU pour les précipitations et GPCC pour le reste. Ces données sont essentielles pour les simulations climatiques et la recherche en sciences de l'environnement.

Module intégré à GeoNature permettant de créer, gérer et automatiser des exports de données naturalistes et environnementales. Il offre des interfaces pour configurer dynamiquement des exports à partir de vues de base de données, génère des fichiers dans divers formats (CSV, JSON, GeoJSON, GeoPackage, RDF Darwin-SW) et expose des API pour une consultation ou un téléchargement sécurisé. Les exports peuvent être publics ou restreints à des rôles spécifiques, avec une planification automatique et une suppression automatique des fichiers après une durée configurable.

Le projet Biocontainers vise à fournir des images Docker et Singularity pour des paquets Conda, avec une génération automatique au moment de la publication du paquet. Il offre des images ultra-minimales et pérennes, soutenues par bioconda/biocontainers/galaxy. Les images sont disponibles en téléchargement HTTP et via CernVM-FS, un système de fichier distribué qui télécharge à la demande.