未定名专著草稿、数据与资源,1923-1986
该数据集是哈佛公共卫生学院儿童健康与发育纵向研究记录中的一组纸质档案,时间跨度为1923至1986年。内容涵盖未定名专著的草稿、研究数据、已收集出版物及书目引文和笔记,由该研究项目工作人员在三十年随访研究期间为准备出版而生成和汇编

基本信息
资源简介
未定名专著草稿、数据与资源,1923-1986
Unidentified Monograph - Drafts, Data and Resources, 1923-1986
该数据集是哈佛公共卫生学院儿童健康与发育纵向研究记录中的一组纸质档案,时间跨度为1923至1986年。内容涵盖未定名专著的草稿、研究数据、已收集出版物及书目引文和笔记,由该研究项目工作人员在三十年随访研究期间为准备出版而生成和汇编。研究数据包括原始、分析、评估、编码和汇总数据,主要为数据表格、图表和IBM计算机打印输出。部分数据来自原始研究但经过重新处理。该数据集可用于了解儿童健康与发育的长期趋势、肥胖症等内分泌代谢疾病相关研究,以及历史医学档案的整理与利用(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集代表哈佛公共卫生学院儿童健康与发育纵向研究记录(1918-2015年,大部分为1930-1989年)中的一组纸质记录(一个“系列”),可在马萨诸塞州波士顿的弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心现场访问。该系列由哈佛公共卫生学院儿童健康与发育纵向研究的工作人员在三十年随访研究期间为准备出版一部未定名专著而生成和汇编,包括手稿草稿、研究数据、已收集的出版物以及书目引文和笔记。研究数据包括原始、分析、评估、编码和汇总数据,主要由数据表格、图表和IBM计算机打印输出组成。部分数据来自原始研究,但被重新
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Social Sciences、Anthropometry.、Blood pressure.、Child development.、Children – Health and hygiene.、Diseases – Longitudinal studies.、Health surveys – United States.、Human growth – Longitudinal studies.、Human reproduction.。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://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/DFF7ND
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.7910/dvn/dff7nd
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集代表了哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究记录(1918-2015年,其中1930-1989年为大部分内容)中的一组纸质记录(“系列”),可在马萨诸塞州波士顿的弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心现场访问。该系列包括手稿草稿、研究数据、收集的出版物以及书目引用和笔记,由哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究的工作人员在为期三十年的后续研究中准备一部未确定名称的专著出版过程中生成和汇编。
研究数据包括原始、分析、评估、编码和汇总数据,主要由数据表、图表和IBM计算机打印输出组成。部分数据来自原始研究,但在三十年后续研究的记录中被重新使用并保留。
主题包括:人体测量数据;肥胖;饮食与营养;母乳喂养;胆固醇;血压;疾病;过敏;视力;听力;烟草使用;生殖;以及社会功能等。该系列还包含偶尔出现的幻灯片、生长曲线图,以及为出版准备的图像和图表照片底片与照片。常见的研究者包括伊莎贝尔·瓦拉迪安(生于1920年)。部分论文为德语、意大利语和西班牙语。</p> <p>数据和相关记录可根据下文所述的管理访问条件,在医学史中心现场查阅。</p> <p>原始馆藏资料访问管理条件:本数据空间所代表的系列包含纵向患者信息,这些信息自馆藏中最新记录日期起限制访问80年,以及哈佛大学记录,自记录创建之日起限制访问50年。研究人员应联系<a href="https://
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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