carefed-H12104-29-11-2017 调查数据
数据集包含一个 400KB 的 PDF 调查问卷文件和一个 64KB 的 Excel 数据集文件。由于伦理条件限制，该数据集不开放获取，如需讨论研究可联系 Christine Taylo
基本信息
资源简介
carefed-H12104-29-11-2017 调查数据
Survey data from carefed-H12104-29-11-2017
该数据集来自“Feeding and Support of Children with Cerebral Palsy: a Cross-Sectional Survey of Caregivers”研究，包含定量与定性调查数据，以去标识化的 Excel 表格形式提供，并附有数据录入编码和调查问卷。数据通过在线 Qualtrics 链接及纸质副本收集，参与者来自 Cerebral Palsy Alliance NSW and ACT Register。数据集包含一个 400KB 的 PDF 调查问卷文件和一个 64KB 的 Excel 数据集文件。由于伦理条件限制，该数据集不开放获取，如需讨论研究可联系 Christine Taylo。
【数据集背景】
源站首次发布：2025。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：数据由调查数据组成，已去标识化并保存在 Excel 电子表格中。数据来自研究“Feeding and Support of Children with Cerebral Palsy: a Cross-Sectional Survey of Caregivers”。它包含定量和定性数据。数据录入的编码以及调查问题均在电子表格中给出。数据通过在线 Qualtrics 链接以及发送给没有电子邮件地址的参与者的纸质副本收集。参与者来自 Cerebral Palsy Alliance NSW and ACT Register。2 个文件：一个 pdf 文件 400KB [调查]；一个 excel 文件 64KB [数据集]。由于伦理条件，该数据集不开放获取。如需讨论研究，请联系 Christine Taylor ORCID 0000-0002-7138-2929。
【主题与分类】
主题标签：cerebral palsy、feeding、caregiver、survey、social support、4205 - Nursing。本站分类：神经系统疾病/脑性瘫痪。
【获取与许可】
源站页面：https://research-data.westernsydney.edu.au/published/2f72dc80fe2011ef932c89d13fd01544
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.26183/nr53-dz78
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
数据由调查数据组成，已去标识化并保存在Excel电子表格中。数据来自研究“脑瘫儿童的喂养与支持：照护者横断面调查”。包含定量和定性数据。电子表格中给出了数据输入的编码以及调查问卷的问题。数据通过在线Qualtrics链接以及发送给没有电子邮件地址的参与者的纸质副本收集。参与者来自新南威尔士州和澳大利亚首都领地脑瘫联盟登记处。2个文件：一个PDF文件400KB[调查问卷]；一个Excel文件64KB[数据集]。由于伦理条件限制，该数据集不开放获取。如需讨论本研究，请联系Christine Taylor，ORCID 0000-0002-7138-2929。
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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