气候变化归因腹泻负担预测：系统综述

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab9fab7b19a2df35aaa8265027e68b8595913733a3a5523f898b83128dcb39d34

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

该数据集支持题为“气候变化归因腹泻负担的预测：一项系统综述”的系统综述。它汇编了已发表研究中在未来气候变化情景下腹泻病结局的预测，以相对于基线的百分比变化表示。该数据集的结构便于在不同气候情景、时间段、病原体类型和发展轨迹之间进行比较性可视化与分析。关键变量包括研究与预测元数据（年份、time_period、地点、region_type、climate_scenario、hazard）、疾病与人口特征（outcome、pathogen、pathogen_type、age），以及未来发展的假设指标（adaptation、vulnerability、Exposure，以及合并的Adaptation_Vulnerability）。结局数据记录为baseline_cases、additional_cases、projected_cases，以及推导出的percent_change。当原始出版物直接报告了百分比变化时，则直接提取该数据。

W…， ， # 气候变化归因腹泻负担的预测：系统综述箱线图及相关数据 数据集DOI：10.5061/dryad.gqnk98t00 ## 数据与文件结构说明 在本研究中，我们总结了气候变化归因的腹泻病预测，评估了研究方法和结果，并审查了适应策略的证据。我们检索了Web of Science和PubMed数据库中与腹泻、痢疾以及截至2024年2月的预测气候变化相关的术语，并纳入了对未来气候相关腹泻负担进行预测的研究。我们总结了未来腹泻病相对于研究基线的预测百分比变化范围，并按经济背景、病原体、时间段和排放情景进行了分层。我们评估了纳入研究的建模方法和证据质量。本数据集包括我们模型中纳入的研究数据，以及生成箱线图的代码。

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。