尼日利亚洗手评估方法试点研究

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A4f18636a51c5f55cb4eaee4d13af04fbf9008bddfe12081873812d513868b97d

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。

数据说明

本研究旨在更深入地了解采用严格方法测量和评估洗手行为的可行性，以便为未来的评估提供依据。在试点这些方法的过程中，我们还旨在描述接受了Sunlight Villages试点项目的社区与未接触该项目的对照社区之间在洗手行为、知识、认知以及接触洗手信息方面的差异。我们在Sunlight Villages试点项目大约6周后，在一个有意选取的干预社区和一个有意选取的对照社区实施了一次性横断面调查和直接行为观察。经过培训的数据收集人员招募了至少有一名5岁以下儿童的女性主要照护者。在一部分家庭中，我们进行了结构化观察，以直接观察关键事件中的洗手行为。

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。