医学学员肿瘤沟通技能教学策略比较效果复现包
本仓库包含了一项系统综述与频率学派网络荟萃分析的研究级提取数据、分析数据集、R代码、README文件及数据字典,该研究比较了面向医学学习者的肿瘤学沟通技能教学策略

基本信息
资源简介
医学学员肿瘤沟通技能教学策略比较效果复现包
本仓库包含了一项系统综述与频率学派网络荟萃分析的研究级提取数据、分析数据集、R代码、README文件及数据字典,该研究比较了面向医学学习者的肿瘤学沟通技能教学策略
Reproducibility package for comparative effectiveness of instructional strategies for oncology communication skills among medical learners
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本仓库包含了一项系统综述与频率学派网络荟萃分析的研究级提取数据、分析数据集、R代码、README文件及数据字典,该研究比较了面向医学学习者的肿瘤学沟通技能教学策略。
【主题与分类】
主题标签:研究数据、分析数据集、R代码、数据字典、肿瘤学、医学教育、系统评价、网络荟萃分析。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22718465
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.22718465
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- 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:
数据集大小约 58.9 KB。
数据说明
本仓库包含了一项系统综述与频率学派网络荟萃分析的研究级提取数据、分析数据集、R代码、README文件及数据字典,该研究比较了面向医学学习者的肿瘤学沟通技能教学策略。
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。
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