非洲前50位眼科医生文献计量数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/mz38h7bpjg

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 15.6 KB。

数据说明

该数据集支持一项文献计量研究，旨在识别和分析与非洲医学院校关联的最多产的眼科研究人员。为构建该数据集，我们首先编制了一份包含100多所已知设有眼科系或眼科学院的非洲医学院校的综合名单。利用Scopus，我们执行了一项结构化检索策略，将通用眼科术语（如“cataract”、“glaucoma”、“myopia”、“diabetic retinopathy”）与每个机构名称相结合。我们通过两个筛选阶段手动审查并核实了所得作者隶属关系和出版物相关性，以确保仅纳入当前或过去与非洲医学院校有机构关联的活跃眼科研究人员。该数据集包含50位排名靠前的研究人员，并包括关键文献计量指标，如Scopus Author ID、所属机构、国家、性别、h指数、总被引次数、发表数量和活跃发表时间跨度。我们还收集了额外的非排名属性以进行更深入的学术画像——即SciVal Topic prominence、最高学历和学术职称。

该数据集最后更新于2025年3月31日，并以结构化的Excel格式存储，以便于统一引用和分析。该数据集为深入了解非洲眼科研究的地理分布、科研产出及学科领域集中情况提供了宝贵见解。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。