加拿大烟草使用监测调查,2002年:第1周期,个人档案
该数据集为加拿大烟草使用监测调查(CTUMS)2002年第1周期的个人档案,由Statistics Canada代表Health Canada开展,旨在持续监测烟草使用及相关问题

基本信息
资源简介
加拿大烟草使用监测调查,2002年:第1周期,个人档案
Canadian Tobacco Use Monitoring Survey, 2002: Cycle 1, Person File
该数据集为加拿大烟草使用监测调查(CTUMS)2002年第1周期的个人档案,由Statistics Canada代表Health Canada开展,旨在持续监测烟草使用及相关问题。调查涵盖吸烟行为、烟草广告、成本、怀孕、生活方式、收入、婚姻状况等主题,可用于分析立法变化与反吸烟政策对吸烟行为的影响,支持公共卫生研究与政策评估(来源 DataONE,https://borealisdata.ca/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.5683/SP3/M7LNBN 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):自20世纪60年代以来,Statistics Canada代表Health Canada在临时基础上开展了吸烟调查。这些调查作为加拿大劳动力调查的补充以及随机数字拨号电话调查进行。1994年2月,立法变更获得通过,允许降低香烟税。由于没有该立法变更发生前夕的调查数据,Health Canada或其他感兴趣的分析人员难以准确衡量该变化的影响。由于Health Canada希望能够监测立法变更和反吸烟政策对吸烟行为的后果,加拿大烟草使用监测调查旨在为Health Canada及其合作伙伴/利益相关者提供关于烟草使用及相关问题的持续可靠数据。自1999年以来,已发布两个CTUMS文件,每
【主题与分类】
主题标签:Health、Social Sciences、Cigars、Advertising、Cost、Pregnancy、Tobacco use、Pipe、Age、Support。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A32de56b6f9ba0c20343b8c5e814bd00c25d9caaadb0b4e6784ca369370172411
使用许可:https://borealisdata.ca/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.5683/SP3/M7LNBN。
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- OpenDataLab:
数据说明
加拿大统计局自20世纪60年代以来,代表加拿大卫生部临时开展了吸烟调查。这些调查作为加拿大劳动力调查的补充以及随机数字拨号电话调查进行。1994年2月,立法变更获得通过,允许减少香烟税。由于在这一立法变更发生前没有即时调查数据,加拿大卫生部或其他感兴趣的分析师难以准确衡量该变更的影响。鉴于加拿大卫生部希望监测立法变更和反吸烟政策对吸烟行为的影响,加拿大烟草使用监测调查旨在为加拿大卫生部及其合作伙伴/利益相关者提供持续可靠的烟草使用及相关问题数据。自1999年以来,每年发布两份CTUMS文件:一份包含2月至6月收集的数据,另一份包含7月至12月的数据。此外,还有年度总结。该调查分为三个周期:周期1——2002年2月至6月进行;周期2——2002年7月至12月进行;年度周期——合并两个时间段。
每个周期包含两个文件:家庭数据和个人数据。该调查的主要目标是持续提供吸烟流行率数据,以便监测流行率的变化。这一目标不同于全国人口健康调查(NPHS)的目标,后者从纵向样本中收集吸烟数据,以衡量哪些个体正在改变其吸烟行为、可能导致改变的因素,以及与开始吸烟和吸烟持续时间相关的可能风险因素。由于NPHS每两年收集一次数据,并在完成收集周期后约一年发布数据,因此它无法满足加拿大卫生部对时间上连续覆盖、数据快速交付或对最高风险人群足够详细信息的需求。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




