Corredor Seco 粮食安全项目(ACS-PROSASUR)影响评估调查

该数据集支持 IFPRI 对洪都拉斯干旱走廊粮食安全与营养项目 ACS-PROSASUR 的影响评估,采用准实验双重差分设计,含2015-2017基线、2019中期和2025终期三轮调查,覆盖处理组与匹配对照组家庭及其儿童

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表格Agricultural SciencesSocial Sciencesfood securitynutritionagricultural productionpovertyHONDURASCENTRAL AMERICALATIN AMERICA AND THE CARIBBEANAMERICASImpact assessmentCOVID-19
Corredor Seco Food Security Project (ACS-PROSASUR) Impact Evaluation Survey

基本信息

模态
表格
大小
0.002691537 GB
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Corredor Seco 粮食安全项目(ACS-PROSASUR)影响评估调查

Corredor Seco Food Security Project (ACS-PROSASUR) Impact Evaluation Survey

该数据集支持 IFPRI 对洪都拉斯干旱走廊粮食安全与营养项目 ACS-PROSASUR 的影响评估,采用准实验双重差分设计,含2015-2017基线、2019中期和2025终期三轮调查,覆盖处理组与匹配对照组家庭及其儿童。家庭数据包含农业生产与销售、收入与贫困、粮食安全及改良耕作技术采用等指标;儿童数据包含发育迟缓、消瘦等人体测量和喂养实践,并与家庭面板链接。数据收集期经历COVID-19、热带风暴和粮食价格冲击,可用于评估项目效果及外部冲击对家庭结局的影响(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集支持 IFPRI 对 ACS-PROSASUR 的影响评估,该项目是2015/17-2022年在洪都拉斯干旱走廊实施的粮食安全与营养项目。评估采用准实验双重差分设计,包含三轮调查(2015-2017基线、2019中期、2025终期),覆盖处理组和匹配对照组家庭及其儿童。家庭数据集包括农业生产与销售、收入与贫困、粮食安全以及改良耕作技术采用等指标。儿童数据集包括人体测量指标(发育迟缓、消瘦)和儿童喂养实践,并与家庭面板链接。数据收集期间经历了COVID-19、热带风暴和粮食价格冲击,这些因素独立于项目影响了家庭结局。

【主题与分类】

主题标签:Agricultural Sciences、Social Sciences、food security、nutrition、agricultural production、poverty、HONDURAS、CENTRAL AMERICA、LATIN AMERICA AND THE CARIBBEAN、AMERICAS。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/Y5VDYS

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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。

数据集大小约 2.7 MB。

数据说明

该数据集支持IFPRI对ACS-PROSASUR的影响评估,该项目是在洪都拉斯干旱走廊实施的粮食安全与营养项目(2015/17-2022年)。评估采用准实验双重差分设计,包含三轮调查(2015-2017年基线、2019年中期、2025年终期),覆盖处理组和匹配对照组家庭及其子女。家庭数据集包括农业生产与销售、收入与贫困、粮食安全以及改良耕作方式采用情况等指标。儿童数据集包括人体测量指标(发育迟缓、消瘦)和儿童喂养实践,并与家庭面板数据关联。数据收集期间正值COVID-19、热带风暴和粮食价格冲击,这些因素独立于项目之外影响了家庭结果。

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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