恰加斯心肌病研究活动与协作模式的科学计量学分析数据
文件中的 labels 工作表描述用于识别研究文献的文献数据库变量；documents 工作表记录每篇文献的 PMID、标题、作者、来源期刊、出版年份、医学主题词、Web of Science 文章标识及被引次数
基本信息
资源简介
恰加斯心肌病研究活动与协作模式的科学计量学分析数据
Scientometrics analysis of research activity and collaboration patterns in Chagas cardiomyopathy
该数据集来自 search.dataone.org，是一个 XLSX Excel 文件，包含 Gregorio González-Alcaide 及其合作者在《Scientometrics analysis of research activity and collaboration patterns in Chagas cardiomyopathy》一文中使用的数据。文件中的 labels 工作表描述用于识别研究文献的文献数据库变量；documents 工作表记录每篇文献的 PMID、标题、作者、来源期刊、出版年份、医学主题词、Web of Science 文章标识及被引次数。数据可用于分析恰加斯心肌病领域的研究产出、国际合作与协。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：一个 XLSX Excel 文件，提供 Gregorio González-Alcaide 及其合作者在文章《Scientometrics analysis of research activity and collaboration patterns in Chagas cardiomyopathy》中使用的数据。工作表“labels”描述了文献数据库的变量，这些变量可用于识别开展该研究所用的文献。工作表“documents”呈现以下数据：PMID：PubMed 标识符。TI：期刊文章标题。AU：文献作者。SO：来源/期刊标题。PY：出版年份。MH：医学主题词（用于描述 MEDLINE 中每篇期刊文章主题的生物医学术语受控词表）。UT-WOS：Web of Science 中的文章标识符（仅存在于 Web of Science 索引的文章中）。TC：Web of Science 核心合集中的被引次数。
【主题与分类】
主题标签：Bibliometrics、Social Network Analysis、Scientific production、International collaboration、Endemic countries、Medicine, Health and Life Sciences、Chagas cardiomyopathy。本站分类：心血管系统疾病/心肌病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A5fff4e0898e49ac03cee3e994156f0a6f17e4501b2378e0ba9206fcbfbb255f7
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
一个XLSX Excel文件，提供了Gregorio González-Alcaide及其合作者在文章“恰加斯心肌病研究活动与协作模式的科学计量学分析”中使用的数据。工作表“labels”描述了文献数据库的变量，这些变量用于识别进行研究所使用的文档。工作表“documents”呈现了以下数据：PMID：PubMed标识符。TI：期刊文章标题。AU：文档作者。SO：来源/期刊标题。PY：出版年份。MH：医学主题词（生物医学术语的控制词汇），用于描述MEDLINE中每篇期刊文章的主题。UT-WOS：Web of Science中的文章标识符（仅存在于Web of Science索引的文章中）。TC：Web of Science核心合集中的被引次数。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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