数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.16989202

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

切尔诺贝利¹³⁷Cs与土耳其全国肿瘤死亡率——数据与分析代码

通过土耳其全国范围内明显的切尔诺贝利–肿瘤死亡率梯度，区分生态学研究中的空间混杂与辐射效应

本仓库为上述研究的可重复性汇编。它包含省级分析数据集（土耳其81个省，2018–2024年合并数据，53个变量）以及一个单一、自包含的Python流程，可重新生成文章中的每一张表格和每一幅图。

简要总结。 模型估算的切尔诺贝利来源铯-137（¹³⁷Cs）与省级肿瘤死亡率之间呈现出的正相关关系，被证明用空间混杂解释比用辐射解释更为合理。

证据是一个证伪框架：剂量核对、序贯（分层）混杂因素调整、阴性对照结局、序贯调整的顺序不变（Shapley）分解、带bootstrap的惩罚回归、显式空间回归（空间误差模型和空间滞后模型，并辅以拉格朗日乘数诊断和空间滞后影响）、历史吸烟所致残余混杂分析、E值，以及⁹⁰Sr共线性检查。

— ## 仓库内容 ```.├── README.md 本文件├── CHANGELOG.md 版本历史├── CITATION.cff 如何引用（Citation File Format）├── .zenodo.json Zenodo 存档元数据├── requirements.txt 精确的 Python 依赖项（Python 3.12）├── LICENSE-CODE-MIT.txt 代码许可证（MIT）├── LICENSE-DATA-CC-BY-4.0.txt 数据许可证（CC BY 4.0）├── data/│ ├── data.xlsx 分析数据集（工作表 ‘data’；81 × 53）│ └── data_dictionary.csv 码本：变量、描述、单位、来源、备注├── code/│ └── chernobyl_neoplasm_analysis.py 单文件分析流程└── results/ 参考输出（由脚本重新生成） ├── ALL_RESULTS.xlsx 39 个结果工作表 ├── Fig2_dose_reconciliation.png 剂量核对 ├── Fig3_negative_control.png 阴性对照结局 ├── Fig4_

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。