Zim (2013):津巴布韦15-49岁女性与男性VMMC二月预测试活动
源站描述显示,PSI计划通过大众媒体活动提升男性包皮环切知识并促使男性获取服务,同时面向女性伴侣,鼓励其劝说伴侣接受包皮环切以降低宫颈癌风险;活动广告在正式推出前需进行预测试,主要研究目标包括考察受众对广告信息的理解、喜好、情感反应、可信度与适宜性、偏好信息及说服效果等

基本信息
资源简介
Zim (2013):津巴布韦15-49岁女性与男性VMMC二月预测试活动
Zim (2013): VMMC Pretest February Campaign among women and men aged 15-49 years in Zimbabwe.
该数据集来自search.dataone.org,为PSI在津巴布韦面向15-49岁女性与男性开展的VMMC(男性自愿包皮环切)二月预测试活动相关数据,主题标签涵盖HIV、General population、USAID、DFID、Pretest、VMC与Qualitative。源站描述显示,PSI计划通过大众媒体活动提升男性包皮环切知识并促使男性获取服务,同时面向女性伴侣,鼓励其劝说伴侣接受包皮环切以降低宫颈癌风险;活动广告在正式推出前需进行预测试,主要研究目标包括考察受众对广告信息的理解、喜好、情感反应、可信度与适宜性、偏好信息及说服效果等。该数据可用于定性评估健康传播信息在目标人群中的接受度与传播效果(来源 DataONE,h。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):PSI打算开展一些大众媒体活动,以提高对男性包皮环切的认识并促使男性获取该服务。该活动还将针对女性伴侣,鼓励她们劝说自己的伴侣去接受男性包皮环切,从而保护她们免受宫颈癌侵害。PSI希望在全面推出活动广告之前对其进行预测试。主要研究目标(预测试)1.考察受众对广告内容中所含信息的理解。特别是考察目标受众的理解和含义。2.探究受众对广告内容的喜欢/不喜欢之处。3.评估对信息的情感反应。4.评估广告内容和信息对目标受众的可信度、相关性和适宜性。5.确定受众偏好的信息并提出任何必要的修改建议。6.确定该信息是否会说服目标受众去g
【主题与分类】
主题标签:HIV、General population、USAID、DFID、Pretest、VMC、Qualitative。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2e57d92a38b3a9a5bfc41a6d69db3b4f1d8f4409f7544d2efeb381e022949d62
使用许可:https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/2.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN1/22707。
下载信息
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使用方式
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- 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
PSI计划开展一些大众媒体宣传活动,以增加对男性包皮环切术的了解,并促使男性获取该服务。该活动还将针对女性伴侣,鼓励她们说服伴侣接受男性包皮环切术,从而保护她们免受宫颈癌的威胁。PSI希望在全面推广之前对活动广告进行预测试。主要研究目标(预测试)1.考察受众对广告 executions 中所含信息的理解程度。特别是考察目标受众的理解和意义解读。2.探究受众对 execution 的喜好/厌恶。3.评估对信息的情感反应。4.评估 executions 内容和信息对目标受众的可信度、相关性和适当性。5.确定受众偏好的信息,并提出任何必要的修改建议。6.确定该信息是否能说服目标受众接受包皮环切术。目标受众与地理范围——居住在农村和城市地区(哈拉雷、东马绍纳兰和马斯温戈)的15-18岁男性。——居住在农村和城市地区(哈拉雷、东马绍纳兰和马斯温戈)的19-25岁男性和女性。
-26至35岁的男性和女性,居住在农村和城市地区(哈拉雷、东马绍纳兰省和马斯温戈)。受访者将首先对广告进行个人评估,然后参与小组讨论,讨论他们的评分。
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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