Datasets:

ERHT28

/

mi_flyte_test

like 0

maalfrid_2ef707df4b11863168f6306a0828cd1901698374_2

maalfrid_legemiddelverket

no

0.664

Fortsatt netto økning av antall apotekkonsesjoner med 48. Ved årsskiftet 2016-2017 var det 889 apotekkonsesjoner. Driftsresultatet utgjorde 3,3 % av driftsinntektene mot (3,3 % i 2015 og 5,6 % i 2014). Vareforbrukets andel av driftsinntektene var 70,0 % mot 69,0 % i 2015. Personalkostnadenes andel av driftsinntektene var 17,5 % og er redusert med 0,7 % fra 2015. Lokalkostnader på 3,2 % er uforandret, mens andre driftskostnader utgjorde 4,8 % (en reduksjon fra 4,9 % året før). Totalomsetningen økte med 7,3 % fra 2015 til 2016 (primærapotek 7,3 % og sykehusapotek 7,1 %). 29 % av primærapotekene hadde negativt driftsresultat, noe som er det samme som i 2015. Tabellen på neste side viser utviklingen i en del sentrale nøkkeltall for primærapotek fra 2002 til 2016. I beregningene av de økonomiske nøkkeltallene har vi valgt kun å se på de apotekene som har hatt et helt driftsår i 2016. Dermed blir ikke oppstartskostnader for nye apotek samt ekstraordinære inntekter for apotek som er solgt i løpet av året, regnet med. Boots Norge AS har regnskapsår som avviker fra kalenderåret, med regnskapsperiode fra 1. september 2015 til 31. august 2016.

maalfrid_4837e19a9d1f99582305b6d6cbb02d00afbeebd2_14

maalfrid_fylkesmannen

no

0.804

E-sykemelding TELMA NVP Telesår – sårsykepleie Egenbehandlingsplaner (splege.no) Chatbot (splege) Vær din egen spesialist (splege) Bortfall av oppgaver.

maalfrid_2b94c8b28abeb884883052532370088c39981408_2

maalfrid_geonorge

no

0.861

Norge digitalt arealplanløsning skal ha et komplett innhold av plandata fra alle landets kommuner. Norge digitalt arealplanløsning skal være kontinuerlig oppdatert gjennom bruk av geosynkronisering eller andre mekanismer for datadistribusjon og kobling til kommunale planregistre Tilbudet gjennom Norge digitalt utvikles i takt med brukerbehov og det videre arbeidet med arkitektur for dataflyt, integrasjon og samhandling på området.

wikipedia_download_nbo_Ejler Eriksen Bølle_518196

wikipedia_download_nbo

no

0.876

'''Ejler Eriksen Bølle til Nakkebølle''' (– død 1534) var en dansk riksråd. Han var sønn av Erik Madsen Bølle og Anne Sivertsdatter (Blaa). Omkring 1503 giftet han seg med Anne Bild som var jomfru hos dronning Christine. De fikk to døtre. 1507–10 var han lensmann (lensherre) på dronningens livseeiegods Tranekjær på Langeland. I 1523 ble han utnevnt til riksråd, mens han i 1534 ble fanget på Nakkbølle på Fyn og tvunget til å love Christian II troskap. Etter hans død i 1534 arvet datteren Susanne Bølle gården.

maalfrid_7a53378653334ffc67cdc0e52f69549721483dbf_30

maalfrid_nav

no

0.583

Utland ---- Ukjent 19 997 20 203 20 462 20 562 20 816 21 808 22 488 Kilde: NAV Ved kommunesammenslåinger o.l. endres i del tilfeller kommunenummeret. Statistikk før endring føres på det tidligere nummeret og etter endring på det nye nummeret.

maalfrid_55d8f77f56350f9ec461bc2a1df3d43bfd34c858_0

maalfrid_ssb

no

0.896

Prosent Orkdal Figur Yrkesaktive og over, etter Prosent. og Figur for boligstandard og disponering av bil. Prosent.

maalfrid_8acc1065d84d94b641c6554ff98357c9e404994c_6

maalfrid_ssb

no

0.78

9. oktober 1997 Side 03.05rforskede lovbruda, 1r96. Foi - L/vorudd etterforsket av politiet etter op g og avgjørelse. 1996. F-litidistrikt 2 Oppklaringsprosent for lovbruddstype. 1996. Politidistrikt 3 03.03.20 Deltaljomsetroingsindeksen, august 1997 Detaljomsetning. Verdlindeks , 1995=100 Detaljomsetning. Volumindeks. 1995=100 Detaljomsetning. Volumindeks. Sesongjustert. 1995 , i 00 Produksjonsindeks fo L-k4=11-Lien, august Produksjonsindeks. 1995=100. Manedstall etter næring og varC. Sesongjustert Produksjonsindeks. 1995=100. Periodetall etter næring og varetype. Sesongjustert Produksjonsindeks. 1995=100. Månedstall etter næring og varetype. Ukekorrigert 14 Produksjonsindeks. 1995=100. Periodetall etter næring og varetype. Ukekorrigert 15 Produksjonsindeks. 1995=100. Periodetali etternæring og varetype. Raserier 16 Produksjonsindeks. 1995=100. anedsta II etter næring og varetype. Ukekcs.).rrigerte, sesongjusterte og trendserier 17 q2,03.10 Månedh59 eilaktrisirtetsstabstik_k, a.ugust Produksjon, import, eksport og forbruk av elektrisk .kraft. GWh. Foreløpige tall 19 11.01,10 Fat grinter ti I utvildingshjeRp_ tali fra OECD, 0 -tentilgeutviklingshjelp i iv. 20 10.04.10 Lancit3ruksvikarordningeri, '1996 Landbruksvikarvirksornhet 1996. ikens statistikk nr.

maalfrid_b32c0f84c75605800953847986be5de0709e7c09_11

maalfrid_met

en

0.931

when the measured values were compared with the interpolated values it was found that the interpolated values were systematically lower than the measured values in the cases when the measured precipitation values were above 10 mm/day. If daily precipitation was less than 5 mm then there was no systematic difference between the interpolated and measured values. The data used in this comparison consisted of measurements made at about 70 stations in 1.1.2000-31.12.2000. The spatial variation of monthly precipitation sum values is smaller than that of the daily values. Earlier we have interpolated monthly precipitation sum values using the same method and same grid. When we calculated mean annual precipitation sums for each grid square based on 1.1.1991-31.12.2000 data, it was found that the values were on average 17 % higher if the monthly data was used as input in the interpolation. In this sense it is good to remember that if long term mean values are calculated based on interpolated daily precipitation data they tend to be systematically smaller compared with the case when monthly or annual data is used as input in the interpolation. In Norway a residual interpolation approach is applied to estimate daily high resolution temperature grids. The method is the same as used for deriving the Nordic monthly mean temperature maps (Tveito et al., 2000). Residual interpolation is based on the assumption that the spatial distribution of temperature can be described by two components; a deterministic and a stochastic (Tveito and Førland, 1999). It is known that temperature is highly influenced by local and regional physiographical conditions like terrain, and vicinity to the sea or lakes. This influence, denoted as the deterministic component can be described by establishing relations between observed temperatures and variables describing these physiographical characteristics. The relations can be established a priori, or by statistical methods like linear regression. When removing the influence of these variables from the observed temperatures, the remaining residuals can be regarded as a stochastic field. These values are analysed by e.g. geostatistical methods, and the spatial interpolation of the residuals might be done by any spatial interpolation method. Within the NORDKLIM project Tveito et al. (2000) established models for Fennoscandia for deriving mean monthly temperature maps for the current standard normal period 1961–1990. These models are based on an investigation of mean monthly temperatures from 1152 stations in Denmark, Finland, Norway and Sweden, and the deterministic component includes five independent predictors: Altitude of grid cell or point to be estimated Mean altitude within a 20 km circle Lowest altitude within a 20 km circle Latitude Longitude Models are established for each month using linear regression, and the coefficients and their significance show large variations between the different months and seasons. For establishing the daily grids of temperature the same method is applied. Despite developed for monthly mean values, it shows also to perform satisfactorily for most cases. The method fails however during some specific weather types, like e.g. inversion situations.