COVID-19第一波后基于移动与行为的预警系统访谈数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17026/DANS-Z3C-54EQ

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

在COVID-19大流行期间，传染病模型日益指导政策制定，但也引发了关于模型在政策制定中作用的讨论。关于政策制定者和公共行政部门如何处理模型不确定性及相关模糊性的问题，目前知之甚少。与广泛提及的证据-政策鸿沟不同，本文认为基于证据的政策制定是政策咨询过程中不同角色共同参与的协作努力。预测能否指导政策，取决于科学知识生产者与将其转化为政治行动者之间的信任关系。我们对荷兰地区灾害与危机应对公共实体案例中参与政策咨询过程的工作人员进行了深度访谈。结果揭示了高度专业化角色之间的任务分担。知识生产者倾向于使用模型结果，且相比关注政策影响者更关心不确定性问题。与顾问之间的信任关系会影响政策制定者是否考虑模型。日期：2022-09-21

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。