COVID疫情期间亲密伴侣暴力幸存者韧性组合探索研究，美国，2022年
本数据集来自美国2022年一项针对亲密伴侣暴力（IPV）女性幸存者的网络调查研究，通过Qualtrics Panel Service收集了576名幸存者的定量数据
基本信息
资源简介
COVID疫情期间亲密伴侣暴力幸存者韧性组合探索研究，美国，2022年
Exploring Resilience Portfolios for Survivors of Intimate Partner Violence During the COVID Pandemic, United States, 2022
本数据集来自美国2022年一项针对亲密伴侣暴力（IPV）女性幸存者的网络调查研究，通过Qualtrics Panel Service收集了576名幸存者的定量数据。研究旨在基于Grych等人的韧性组合模型构建经济韧性概念模型，并考察疫情期间哪些经济韧性保护因素与IPV幸存者的健康和安全最为相关。数据涵盖COVID-19、经济行为、财务支持、亲密伴侣暴力、女性等主题，可用于分析经济韧性保护因素与幸存者健康安全结局之间的关联（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本研究旨在更好地理解COVID-19疫情期间对韧性和财务福祉最为关键的保护因素，尤其是对美国经历亲密伴侣暴力（IPV）的女性而言。本研究的具体目标是：（1）基于Grych等人开发的韧性组合模型，构建经济韧性的概念模型；（2）考察在COVID-19疫情期间，哪些经济韧性保护因素与IPV幸存者的健康和安全关联最为密切。该项目采用网络调查设计，于2022年7月通过Qualtrics Panel Service从576名幸存者处收集了定量数据。
【主题与分类】
主题标签：COVID-19、economic behavior、financial support、intimate partner violence、women。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.icpsr.umich.edu/web/NACJD/studies/38654
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.3886/icpsr38654
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在更深入地理解在COVID-19大流行期间对韧性和财务福祉最为关键的保护因素，尤其是对美国经历亲密伴侣暴力（IPV）的女性而言。本研究的具体目标是：(1) 基于Grych等人开发的韧性组合模型，构建经济韧性的概念模型；(2) 考察在COVID-19大流行期间，哪些经济韧性保护因素与IPV幸存者的健康和安全最为相关。该项目采用网络调查设计，于2022年7月通过Qualtrics Panel Service从576名幸存者处收集了定量数据。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
