中国(2006):云南省蒙自市女性性工作者安全套使用HIV/AIDS TRaC研究 第二轮

源站描述显示,这是一项针对云南省蒙自市女性性工作者(FSW)的追踪调查,采用热点整群抽样,于11月收集了495名FSW的数据

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表格BCCHIV/AIDSUSAID, CDCCondom useTRaCFSWCondoms
China (2006): HIV/AIDS TRaC Study Examining Condom Use among Female Sex Workers in Mengzi, Yunnan Province. Second Round.

基本信息

模态
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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

中国(2006):云南省蒙自市女性性工作者安全套使用HIV/AIDS TRaC研究 第二轮

China (2006): HIV/AIDS TRaC Study Examining Condom Use among Female Sex Workers in Mengzi, Yunnan Province. Second Round.

该数据集来自 search.dataone.org,属于感染 / 艾滋病毒/艾滋病分类,英文名为 China (2006): HIV/AIDS TRaC Study Examining Condom Use among Female Sex Workers in Mengzi, Yunnan Province. Second Round.。源站描述显示,这是一项针对云南省蒙自市女性性工作者(FSW)的追踪调查,采用热点整群抽样,于11月收集了495名FSW的数据。调查旨在识别与描述FSW在与商业性伴及固定性伴使用安全套方面的特征,理解与HIV风险行为相关的机会、能力和动机因素,监测行为关键决定因素与逻辑框架指标变化,测量关键指标及推。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):追踪调查是通过定期收集HIV/AIDS及其他不良健康结局风险人群的横截面数据,为项目规划提供信息的工具。本次针对女性性工作者(FSW)的调查旨在:1)识别并描述FSW在与商业性伴坚持使用安全套以及与固定性伴使用安全套方面的细分人群;2)了解与HIV风险行为相关的机会、能力和动机因素;3)随时间监测行为的关键决定因素和逻辑框架指标;4)测量关键指标及推广行为相对于PSI/China活动暴露的变化;5)利用研究数据改进正在开展的、旨在降低FSW中HIV/AIDS风险的社会营销与行为改变传播项目。采用热点整群抽样,于11月在蒙自收集了495名FSW的数据。

【主题与分类】

主题标签:BCC、HIV/AIDS、USAID, CDC、Condom use、TRaC、FSW、Condoms。本站分类:感染/艾滋病毒/艾滋病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A33c3640115ec3f1369b7f7685ab8b831b5da6c6d70c6f0e963360f917f4553df

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A33c3640115ec3f1369b7f7685ab8b831b5da6c6d70c6f0e963360f917f4553df

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

追踪调查是通过定期从HIV/AIDS及其他不良健康结局高风险人群的横断面中收集数据,为项目规划提供信息的工具。本项针对女性性工作者(FSW)的调查旨在:1) 根据与商业性伴侣持续使用安全套的情况及与固定性伴侣使用安全套的情况,识别并描述FSW的不同群体;2) 了解与HIV风险行为相关的机会、能力和动机因素;3) 随时间监测行为的关键决定因素和逻辑框架指标;4) 测量关键指标及推广行为相对于接触PSI/中国活动的变化;5) 利用研究数据改进正在进行的、针对FSW降低HIV/AIDS风险的社会营销和行为改变传播活动。2006年11月和12月,采用热点场所整群抽样方法,在蒙自对495名FSW进行了数据收集。研究问卷收集了FSW在与性伴侣持续使用安全套方面的机会、能力和动机数据。

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。

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