2型糖尿病成人体育锻炼与自我调节疲劳：特质正念与应对方式的解释性序列混合方法研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23116995

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 1.1 MB。

数据说明

本数据集包含手稿《2型糖尿病成人的体育锻炼与自我调节疲劳：特质正念与应对方式的解释性序贯混合方法研究》的数值源数据以及图表构建值。该存档包括支持图1–2、正文表1–7、补充表S1–S4以及包含完整敏感性分析结果的附加文件3的数据。每个对象归档包含相应的输入数据、生成脚本、输出和README文档。FILENAME_MAPPING.tsv记录了包文件名、源路径、SHA-256校验和及文件大小。该数据集包括处理后的参与者特征数据、量表摘要、描述性统计、相关性、模型拟合指数、路径估计、敏感性分析结果、定性样本与主题表、联合展示数据以及经来源核实的引文。这些脚本可从所提供的处理后输入中复现所报告的图表。

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。