Food and You 2:第1-9轮,2020-2024:特别许可访问
Food and You 调查(2010-2018年)和 Food and You 2(2020年起)是由食品标准局(FSA)委托开展的、针对居住在英格兰、威尔士和北爱尔兰的16岁及以上成年人的双年度横断面调查

基本信息
资源简介
Food and You 2:第1-9轮,2020-2024:特别许可访问
Food and You 调查(2010-2018年)和 Food and You 2(2020年起)是由食品标准局(FSA)委托开展的、针对居住在英格兰、威尔士和北爱尔兰的16岁及以上成年人的双年度横断面调查
Food and You 2: Waves 1-9, 2020-2024: Special Licence Access
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Food and You 调查(2010-2018年)和 Food and You 2(2020年起)是由食品标准局(FSA)委托开展的、针对居住在英格兰、威尔士和北爱尔兰的16岁及以上成年人的双年度横断面调查。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年:自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,包括双年度的 Public Attitudes Tracker 和年度的 Food Hygiene Rating Scheme (FHRS) Consumer Attitudes Tracker(这些研究不在 UKDS 保存)。从第4轮起,Food and You 纳入了新问题,涵盖食品的可负担性、选择、保障和可持续性。Food and You 2,2020年起:2018年,FSA 的 Advisory Committee for Soci
【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、横断面调查、FSA、UK Data Service。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/8815#doi
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
《食品与你调查》(2010-2018年)及《食品与你2》(2020年至今)是由英国食品标准局(FSA)委托开展的两年一次、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。《食品与你》提供了关于食品购买、储存、制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。
《食品与你》,2010-2018年
自2010年起,《食品与你》成为FSA的旗舰社会调查。此外,FSA还定期进行追踪调查,包括两年一次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)。
从第4波起,<span style=“font-style: italic;”>Food and You</span>纳入了新问题,涵盖食品的可负担性、选择、安全性和可持续性。</p><p><span style=“font-weight: bold;”>Food and You 2, 2020-</span><br>2018年,FSA的社会科学咨询委员会(ACSS)建议以一项新的“推送至网络”调查——<span style=“font-style: italic;”>Food and You 2</span>——取代Food and You和Public Attitudes Tracker。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<span style=“font-style: italic;”>Food and You</span>调查或Public Attitudes Tracker与<span style=“font-style: italic;”>Food and You 2</span>进行比较。因此,<span style=“font-style: italic;”>Food and You 2</span>, 2020标志着一个新数据时间序列的开端。Food and You 2将每两年收集一次数据。与以往的调查不同,除了标准的最终用户许可(EUL)研究之外,<span
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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