Youth Smoking Survey, 2004 [Canada] 加拿大青少年吸烟调查
调查覆盖5至9年级学生,旨在提供全国吸烟流行率的基准数据,并详细记录购买行为、心理社会与环境因素、行为、知识及态度等信息
![Youth Smoking Survey, 2004 [Canada]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/86354.jpg)
基本信息
资源简介
Youth Smoking Survey, 2004 [Canada] 加拿大青少年吸烟调查
Youth Smoking Survey, 2004 [Canada]
该数据集为加拿大青少年吸烟调查(YSS)2004年数据,由University of Waterloo完成,经Borealis发布。调查覆盖5至9年级学生,旨在提供全国吸烟流行率的基准数据,并详细记录购买行为、心理社会与环境因素、行为、知识及态度等信息。由于全国层面数据稀少,该调查对评估预防措施效果具有重要价值。数据可用于分析青少年吸烟流行趋势、购买行为特征及健康风险因素,支持公共卫生政策制定与预防干预研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):YSS是一项独特且重要的调查,因为关于加拿大年轻人吸烟流行率的可靠数据较为稀少;对于最容易开始吸烟的5至9年级青少年而言尤其如此。一些关于吸烟流行率的信息通过学校调查常规获取;然而,全国层面的数据仅偶尔获得。针对多种精神活性物质的监测调查仅提供关于重要心理社会和环境因素的有限信息,且很少以能够评估预防工作影响的方式涉及行为、知识和态度。YSS的主要目标是提供5至9年级学生全国流行率的基准数据。除流行率外,YSS还提供了购买行为的详细快照,以及关于……的信息
【主题与分类】
主题标签:Social Sciences、Advertising、Attitudes、Billboards、Cancer、Education attainment、Educators、Heas of household、Health problems、Health risk factors。本站分类:化学诱发性障碍/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://borealisdata.ca/citation?persistentId=doi:10.5683/SP3/AQIZFV
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5683/SP3/AQIZFV
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
YSS是一项独特且重要的调查,因为关于加拿大年轻人吸烟流行率的可靠数据相对稀少;对于最容易开始吸烟的5至9年级青少年而言,情况尤其如此。一些关于吸烟流行率的信息通过学校调查常规获取;然而,全国层面的数据却很少获得。针对多种精神活性物质的监测调查仅提供关于重要心理社会和环境因素的有限信息,并且很少以能够评估预防工作影响的方式涉及行为、知识和态度。YSS的主要目标是提供5至9年级学生全国流行率的基准数据。除流行率外,YSS还提供了购买行为的详细概况,以及关于持续烟草营销影响的信息。这些信息对于评估加强对烟草的立法控制的必要性,以及增强公众对这些政策选择的支持至关重要。没有这类监测,我们的预防工作成效就无法衡量。
YSS还提供了一个独特的机会,以增进我们对吸烟行为(包括开始吸烟和戒烟)的心理社会相关因素的了解,以及烟草营销和购买控制影响的个体差异。关于酒精和其他药物使用的问题,也允许在全国范围内针对7至9年级(魁北克省为中学I至III)的青少年进行类似的报告。最后,在同类全国性调查中,同步收集家长数据与青少年回答是独一无二的。家长数据将有助于调查社会对青少年吸烟行为的影响,提供社会经济地位指标,并描述在私人住宅和汽车中接触烟草烟雾的可能性。参与学校收到了定制反馈
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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