Common Loon多环芳烃与健康数据,2016,Louisiana

除为每只鸟佩戴环志外,还获取了组织样本,用于测定多环芳烃(PAH)、健康与免疫抑制参数以及多种形态学特征。本站分类:化学诱发性障碍/其他

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Common Loon Polycyclic Aromatic Hydrocarbon (PAH) and Health Data, 2016, Louisiana

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

Common Loon多环芳烃与健康数据,2016,Louisiana

该数据集英文名为 Common Loon Polycyclic Aromatic Hydrocarbon (PAH) and Health Data, 2016, Louisiana,来源于 search.dataone.org,本站将其归类为“化学诱发性障碍 / 其他”。数据集记录了2016年在美国路易斯安那州沿海捕获的19只普通潜鸟(Gavia immer)的相关信息。研究人员在2016年2月25日至3月6日期间完成捕获工作,除为每只鸟佩戴环志外,还采集了组织样本,用于测定多环芳烃(PAH)、健康与免疫抑制参数,并记录多种形态学特征。该数据集围绕普通潜鸟这一生物类群,将污染物暴露测定与个体健康状态评估相结合,主题涉及生物区系、普通潜鸟、多环芳烃、体重、健康评估、深水地平线溢油事件以及 Gavia immer 等关键词,可为相关环境健康研究提供基础数据支撑。

【数据集背景】

该数据集聚焦于普通潜鸟(Gavia immer)在多环芳烃暴露背景下的健康状况。多环芳烃是一类与石油污染密切相关的化合物,而数据集主题标签中出现了“Deepwater Horizon Oil Spill”(深水地平线溢油事件),表明其关注背景与墨西哥湾地区的石油污染事件存在关联。数据集被本站归入“化学诱发性障碍 / 其他”分类,说明其用途偏向于考察化学暴露因素与生物健康障碍之间的关系。源站描述指出,研究在2016年于路易斯安那州沿海捕获普通潜鸟并开展采样,目的是获取PAH测定、健康与免疫抑制参数以及形态学特征等多方面信息。

【数据内容】

数据集的核心内容来自19只普通潜鸟的捕获与采样工作。每只鸟均佩戴了环志标签,同时获取了组织样本。基于这些样本,数据集涵盖以下方面的信息:多环芳烃(PAH)测定数据、健康与免疫抑制参数、以及多种形态学特征。主题标签中明确列出了“body mass”(体重)和“health assessment”(健康评估),说明体重等形态指标与健康评估内容属于数据集的组成部分。数据集的英文名称同时包含“Polycyclic Aromatic Hydrocarbon (PAH)”与“Health Data”,与上述内容范围一致。

【采集与来源】

数据采集时间为2016年2月25日至3月6日,采集地点为路易斯安那州沿海。采集对象为普通潜鸟,共19只。采集方式包括为每只鸟佩戴环志标签,以及获取组织样本用于后续测定。数据来源站为 search.dataone.org。除上述时间、地点、对象数量与采集方式外,源站未提供更多关于采集流程、样本处理或检测方法的细节。

【适用场景】

基于数据集的内容构成,其适用场景包括:考察普通潜鸟体内多环芳烃暴露水平与健康、免疫抑制参数之间的关联;结合体重等形态学特征开展个体健康状况评估;为涉及石油污染背景(如深水地平线溢油事件)的生态与野生动物健康研究提供参考数据;以及作为化学诱发性障碍相关研究的辅助数据来源。源站未提供该数据集在其他具体应用场景中的使用说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据格式、字段结构、访问方式或分析建议等均未说明。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、误差范围、样本代表性或使用限制的说明。已知样本量为19只普通潜鸟,采集时间集中于2016年2月25日至3月6日,地点限于路易斯安那州沿海;除此之外,源站未提供其他质量与限制相关信息。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac116e8929cd1d79f7eb15351688daf7ff8d0e2f48d9d90bcbea346d2f40651e7

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    • 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。

数据说明

2016年2月25日至3月6日期间,在路易斯安那州沿海地区捕获了19只普通潜鸟(Gavia immer)。除为每只鸟佩戴环志标签外,还采集了组织样本,用于检测多环芳烃(PAH)、健康和免疫抑制参数,以及各种形态特征。

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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