危地马拉、萨尔瓦多和尼加拉瓜(2012):IUD与现代避孕方法TRaC研究第二轮
该数据集来自search.dataone.org,为TRaC调查第二轮,覆盖危地马拉、萨尔瓦多和尼加拉瓜三国育龄妇女。研究围绕IUD与现代避孕方法使用相关的机会、能力和动机(OAM)水平及其他指标,与2010年基线调查进行比较,以评估PASMO计划生育项目对主要关注指标的影响

基本信息
资源简介
危地马拉、萨尔瓦多和尼加拉瓜(2012):IUD与现代避孕方法TRaC研究第二轮
Guatemala, El Salvador and Nicaragua (2012): TRaC study on IUD and modern methods of contraception among women. Second Round.
该数据集来自search.dataone.org,为TRaC调查第二轮,覆盖危地马拉、萨尔瓦多和尼加拉瓜三国育龄妇女。研究围绕IUD与现代避孕方法使用相关的机会、能力和动机(OAM)水平及其他指标,与2010年基线调查进行比较,以评估PASMO计划生育项目对主要关注指标的影响。数据为定量调查,可用于分析避孕使用行为变化、评估生殖健康项目效果,并支持妇女健康相关研究(来源 DataONE,https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/23293 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究是TRaC调查的第二轮,为妇女健康项目(WHP)、Salin项目和荷兰双边项目提供信息。它将在育龄妇女的代表性样本中测量与IUD/现代避孕使用相关的机会、能力和动机(OAM)水平及其他指标,并将其与2010年进行的基线调查进行比较。结果将有助于评估PASMO的计划生育项目是否对主要关注指标产生影响:积极的IUD/现代避孕OAM等。(TRaC指标见附录8)。该调查旨在回答以下研究问题。在监测方面:从2010年到2012年,IUD/现代避孕使用OAM因素是否发生了任何变化?(萨尔瓦多、危地马拉和尼加拉瓜:WHP项目)。什么类型的计划生育服务(
【主题与分类】
主题标签:Modern contraceptive use、Quantitative、WHP、WRA、IPC、TRaC、Reproductive Health。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A03d112034f59a2d7346ef6d1e84a71c482ad75e8c7c0ecc0f5212f0bbbd4fd2f
使用许可:https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/23293。
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究属于TRaC调查的第二轮,为妇女健康项目(WHP)、Salin项目及荷兰双边项目提供信息。该研究将在育龄妇女的代表性样本中,测量与宫内节育器/现代避孕方法使用相关的机会、能力和动机(OAM)水平及其他指标,并将其与2010年开展的基线调查进行比较。研究结果将有助于评估PASMO的家庭计划项目是否对主要关注指标产生了效果:积极的宫内节育器/现代避孕方法OAM等。(TRaC指标见附录8)。该调查旨在回答以下研究问题。在监测方面:2010年至2012年间,宫内节育器/现代避孕方法使用OAM因素是否发生了变化?(萨尔瓦多、危地马拉和尼加拉瓜:WHP项目)。妇女使用何种类型的家庭计划服务(私营、公共、其他)(以上次咨询服务提供者时测量)(萨尔瓦多、危地马拉和尼加拉瓜:SALIN项目)。妇女对HIV和宫颈癌的认知水平及其预防行为是否发生了变化?
(荷兰双边)在评价方面:所观察到的关注指标的任何变化是否与PSI/PASMO项目相关?(萨尔瓦多、危地马拉和尼加拉瓜:WHP项目)。
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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