系统评价数据:改善社会经济弱势学龄儿童身心健康的学校供餐项目-86869

该数据集源自一项即将开展的系统评价,考察学校供餐项目对社会经济弱势人群的影响,汇总了38项研究、79篇文献中的非穷尽结局指标,涵盖学业成绩、出勤/缺勤、贫血、BAZ、行为、辍学、入学、铁蛋白、食物不安全、HAZ、身高、血红蛋白、IQ、数学成绩、工作记忆(数字广度)、肥胖、阅读成绩、发育迟缓、消瘦、维

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蛋白质Systematic ReviewSchool mealsMedicine, Health and Life SciencesSocial Sciences
Systematic Review Data: School feeding programs for improving the physical and psychological health of school children experiencing socioeconomic disadvantage

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

系统评价数据:改善社会经济弱势学龄儿童身心健康的学校供餐项目

Systematic Review Data: School feeding programs for improving the physical and psychological health of school children experiencing socioeconomic disadvantage

该数据集源自一项即将开展的系统评价,考察学校供餐项目对社会经济弱势人群的影响,汇总了38项研究、79篇文献中的非穷尽结局指标,涵盖学业成绩、出勤/缺勤、贫血、BAZ、行为、辍学、入学、铁蛋白、食物不安全、HAZ、身高、血红蛋白、IQ、数学成绩、工作记忆(数字广度)、肥胖、阅读成绩、发育迟缓、消瘦、维生素B12、WAZ、体重和WHZ,并按性别和相对社会弱势(经济指标或营养不良)划分子组,数据转换记录于若干列和备注部分。可用于营养与代谢疾病、肥胖症及社会弱势儿童健康干预效果的综合分析(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集源自一项即将开展的系统评价。该评价考察学校供餐项目对社会经济弱势人群的影响。它汇总了来自38项研究和79篇文献的非穷尽结局指标列表。结局指标包括学业成绩、出勤/缺勤、贫血、BAZ、行为、辍学、入学、铁蛋白、食物不安全、HAZ、身高、血红蛋白、IQ、数学成绩、工作记忆(数字广度)、肥胖、阅读成绩、发育迟缓、消瘦、维生素B12、WAZ、体重和WHZ。还按性别和相对社会弱势(通过经济指标或营养不良衡量)纳入了亚组。任何数据转换均在若干列和备注部分中注明。

【主题与分类】

主题标签:Systematic Review、School meals、Medicine, Health and Life Sciences、Social Sciences。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A577c1eb558e1ca300a29df6ac16dea597cd31db62560bc6a6f3644d26c561a61

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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

该数据集源自一项即将进行的系统评价。该评价考察学校供餐计划对社会经济弱势群体的影响。它汇集了来自38项研究和79篇出版物的非穷尽性结局列表。这些结局包括学业成绩、出勤/缺勤、贫血、BAZ、行为、辍学、入学、铁蛋白、粮食不安全、HAZ、身高、血红蛋白、智商、数学成绩、工作记忆(数字广度)、肥胖、阅读成绩、发育迟缓、消瘦、维生素B12、WAZ、体重和WHZ。还按性别和相对社会弱势(通过经济指标或营养不良衡量)纳入了亚组。任何数据转换均在若干列和注释部分中注明。

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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