行动中的对话：面向利益相关方关于畜牧相关人畜共患病的建设性对话

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源站：https://doi.org/10.17026/DANS-Z7U-KQX2

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数据说明

项目描述：集约化畜牧业在荷兰是一个有争议的话题，尤其是在人类健康方面。Q热疫情使这一话题在社会议程上占据了重要位置。政府对疫情暴发的应对引发了大量批评，也损害了公众对政府机构的信任。自2010年以来，大量已发表的研究表明，健康风险与居住在集约化畜牧业附近有关。围绕相关法规以及养殖场可能扩建而与各相关方举行的会议，往往以相互不信任和意见分歧为特征。相关方对健康风险的认知和利益诉求存在差异，这经常导致紧张关系，并阻碍建设性对话。在我们的研究中，我们通过访谈相关方以及分析这些公开会议期间相关方之间的互动，梳理了这些不同的认知、利益、价值观和关切。

在子项目1中，梳理了所有相关方对集约化畜牧业健康风险的视角。在子项目2中，研究了这些视角如何在与他人的沟通中变得相关，以及哪些道德层面发挥作用。我们的研究结果已被用于开发一项面向专业人员的培训，旨在优化与相关方就集约化畜牧业进行建设性对话的条件（子项目3）。数据集涉及子项目1。子项目1的问题设定：不同利益相关方对集约化畜牧业健康风险及相关问题的视角或心智模型是什么？基于经验和信息，人们会形成对风险的心智表征，其中包含所有知识、见解、信念和i

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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