Food and You 2:第1-7轮,2020-2023

Food and You 提供关于食品购买、储存、制备和食用方式的不同态度、报告行为和知识的流行程度数据。从第4轮起,Food and You 纳入了新问题,涵盖食品可负担性、选择、安全和可持续性

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时间序列食物过敏免疫系统疾病食物消费行为食品安全态度调查横断面调查
Food and You 2: Waves 1-7, 2020-2023

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-07
版本
9th Edition

资源简介

Food and You 2:第1-7轮,2020-2023

Food and You 提供关于食品购买、储存、制备和食用方式的不同态度、报告行为和知识的流行程度数据。从第4轮起,Food and You 纳入了新问题,涵盖食品可负担性、选择、安全和可持续性

Food and You 2: Waves 1-7, 2020-2023

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Food and You Surveys(2010-2018)和 Food and You 2(2020- )是由 Food Standards Agency 委托开展的两年一次横断面调查,调查对象为居住在英格兰、威尔士和北爱尔兰的16岁及以上成年人。Food and You 提供关于食品购买、储存、制备和食用方式的不同态度、报告行为和知识的流行程度数据。Food and You,2010-2018:从2010年起,Food and You 成为 FSA 的旗舰社会调查。此外,FSA 还开展了定期追踪调查,包括两年一次的 Public Attitudes Tracker 和年度 Food Hygiene Rating Scheme (FHRS) Consumer Attitudes Tracker(这些研究未保存在 UKDS)。从第4轮起,Food and You 纳入了新问题,涵盖食品可负担性、选择、安全和可持续性。Food and You 2,2020- :2018年,FSA 的社会科学咨询委员会(ACS

【主题与分类】

主题标签:食物过敏、免疫系统疾病、食物消费行为、食品安全、态度调查、横断面调查。本站分类:免疫系统疾病/食物过敏。

【获取与许可】

源站页面:https://datacatalogue.ukdataservice.ac.uk/studies/study/8814#doi

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    • 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。

数据说明

<p><span style=“font-style: italic;”>《食品与你调查》</span>(2010-2018年)及<span style=“font-style: italic;”>《食品与你2》</span>(2020年起)是由食品标准局委托进行的双年度横断面调查,对象为居住在英格兰、威尔士和北爱尔兰的16岁及以上成年人。<span style=“font-style: italic;”>《食品与你》</span>提供了关于食品购买、储存、准备和食用方式的不同态度、报告行为及知识的普及程度数据。</p><p><span style=“font-weight: bold;”>《食品与你》,2010-2018年</span><br>自2010年起,<span style=“font-style: italic;”>《食品与你》</span>成为食品标准局的旗舰社会调查。此外,食品标准局还定期进行追踪调查,包括双年度的公众态度追踪和年度食品卫生评级计划(FHRS)消费者态度追踪(这些研究未保存在UKDS)。</p>

从第4波开始,《食品与你》增加了涵盖食品可负担性、选择、保障和可持续性的新问题。</p><p><span style=“font-weight: bold;”>《食品与你2》,2020年至今</span><br>2018年,英国食品标准局(FSA)社会科学咨询委员会(ACSS)建议将《食品与你》和《公众态度追踪调查》替换为一项新的“推送至网络”调查——《食品与你2》。该调查于2019年委托开展,数据收集于2020年7月启动。由于调查方法存在差异,无法将早期的《食品与你》调查或《公众态度追踪调查》与《食品与你2》进行比较。因此,《食品与你2》(2020年)是一个新数据时间序列的起点。《食品与你2》的数据将每两年收集一次。与之前的调查不同,除了标准的最终用户许可(EUL)研究之外,还……

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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