健康工作坊记录,1992-1997
该数据集为哈佛公共卫生学院哈佛预防研究中心记录(1992-2003年,主体为1994-2003年)中的一组纸质系列记录,现藏于波士顿弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心,可现场查阅

基本信息
资源简介
健康工作坊记录,1992-1997
Wellness Workshops Records, 1992-1997
该数据集为哈佛公共卫生学院哈佛预防研究中心记录(1992-2003年,主体为1994-2003年)中的一组纸质系列记录,现藏于波士顿弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心,可现场查阅。记录涵盖Planet Health课程随机对照试验期间为教育工作者提供的健康工作坊所产生的行政、参与、评估、教学和宣传材料,包括讲师职位说明与咨询协议、工作坊日历、资助申请、费用报告与发票、会议纪要、行政信函,以及参与者签到表和证书。可用于研究儿童肥胖预防、教师培训及公共卫生研究资助等主题(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集代表哈佛公共卫生学院哈佛预防研究中心记录(1992-2003年,含1992和2003年;主体为1994-2003年)中的一组纸质记录(一个“系列”),可在马萨诸塞州波士顿的弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心现场查阅。该系列由在哈佛预防研究中心Planet Health课程随机对照试验期间为教育工作者提供的健康工作坊所产生的行政、参与、评估、教学和宣传记录组成。行政记录包括:工作坊讲师职位说明和咨询协议;工作坊日历;资助申请、费用报告和发票;会议纪要;以及行政信函。参与记录由参与者签到表和证书组成
【主题与分类】
主题标签:Obesity in children -- Prevention.、Teacher Training、Health Surveys、Diet, Food, and Nutrition、Medicine, Health and Life Sciences、Preventive Health Services、Exercise、Nutrition.、Health Behavior、Health behavior.。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A38af6519109f91c11d0906eac18bf1b0289ebddba80a2d9fdd95ef2e75393fc7
下载信息
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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
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- 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
本数据集代表了哈佛公共卫生学院哈佛预防研究中心记录(1992-2003年,含首尾;1994-2003年为主)中的一组纸质记录(一个“系列”),可在马萨诸塞州波士顿的弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心现场查阅。该系列包括为哈佛预防研究中心“星球健康”课程随机对照试验期间为教育工作者提供的健康研讨会所生成的行政、参与、评估、教学和宣传记录。行政记录包括:研讨会讲师职位描述和咨询协议;研讨会日历;资金申请、费用报告和发票;会议摘要;以及行政通信。参与记录包括参与者签到表和完成证书。评估记录包括参与者评估、空白评估表格及相关汇总数据。
教学记录包括:游戏和活动的说明与道具;带有营养信息内容的纸板食物模型;课程开发记录;以及收集的出版物。宣传记录包括工作坊传单和小册子。该系列还包括马萨诸塞州教育部专业发展积分提供者记录,包括:项目认证申请;积分授予说明;软件安装磁盘和手册;积分提供者名单;以及相关通信。工作坊主题包括:心血管健康;脂肪;饮食与营养;缺乏运动;身体健康;骨质疏松症;体育教育;以及压力管理。数据和相关记录可在医学史中心现场访问,须遵守下文所述的管理访问条件。原始馆藏资料的管理访问条件:本数据集所代表的系列包括人事和个人身份
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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