武装冲突儿童受害者数据集
该数据集收录了武装冲突中儿童受害者的临床病史与认知表现信息，涵盖男孩和女孩两类人群。数据集可用于研究武装冲突对儿童神经系统及认知功能的影响，支持社会科学与医学交叉领域的分析，例如探索临床病史与认知表现之间的关联，或用于相关风险预测与回归建模（来源 DOI 解析）
基本信息
资源简介
武装冲突儿童受害者数据集
Child_victims of armed conflict 数据集收录了武装冲突中儿童受害者的临床病史与认知表现信息，涵盖男孩和女孩两类人群。该数据集由 JBS Bonilla 撰写，来源于 DANS Data Station Social Sciences and Humanities，发布时间为 2022 年，来源站为 doi.org。数据集的主题标签包括社会科学、儿童受害者、临床病史、认知表现和武装冲突。整体而言，该数据集可用于研究武装冲突对儿童神经系统及认知功能的影响，支持社会科学与医学交叉领域的分析，例如探索临床病史与认知表现之间的关联，或用于相关风险预测与回归建模。本站将其归类于神经系统疾病 / 其他类别，为相关领域的研究者提供了一个聚焦于武装冲突背景下儿童临床与认知信息的资料集合。
【数据集背景】
该数据集关注的是武装冲突中的儿童受害者这一特定人群。武装冲突作为一种极端的社会事件，可能对儿童的身心发展产生深远影响，涉及神经系统及认知功能等多个方面。数据集以男孩和女孩两类人群为对象，旨在记录其临床病史与认知表现，从而为理解冲突环境对儿童健康的影响提供数据基础。其主题标签涵盖社会科学、儿童受害者、临床病史、认知表现和武装冲突，体现了该数据集在社会科学与医学交叉领域的定位。来源站为 doi.org，作者为 JBS Bonilla，机构为 DANS Data Station Social Sciences and Humanities，发布时间为 2022 年。
【数据内容】
数据集包含武装冲突中儿童受害者的临床病史和认知表现信息。源站描述指出，这些信息涉及男孩和女孩两类人群。临床病史方面，数据集记录相关临床历史信息；认知表现方面，数据集记录认知功能相关的表现信息。数据集的主题标签包括社会科学、儿童受害者、临床病史、认知表现和武装冲突。本站分类为神经系统疾病 / 其他。关于具体的变量名称、测量工具、样本量、年龄范围、数据格式等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 doi.org，作者为 JBS Bonilla，所属机构为 DANS Data Station Social Sciences and Humanities，发布时间为 2022 年。关于数据的具体采集方法、采集地点、采集时间跨度、样本招募方式、伦理审批信息等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于研究武装冲突对儿童神经系统及认知功能的影响，支持社会科学与医学交叉领域的分析。具体而言，可用于探索临床病史与认知表现之间的关联，或用于相关风险预测与回归建模。其主题标签涵盖社会科学、儿童受害者、临床病史、认知表现和武装冲突，本站分类为神经系统疾病 / 其他，因此适用于神经系统疾病相关研究以及社会科学领域的交叉分析。关于其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供关于该数据集具体使用方法的说明，包括数据获取方式、文件格式、变量说明、分析工具或操作步骤等。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估与限制说明的信息，包括样本代表性、数据完整性、缺失值情况、偏倚风险或使用注意事项等。
【引用与许可】
该数据集作者为 JBS Bonilla，机构为 DANS Data Station Social Sciences and Humanities，发布时间为 2022 年，来源站为 doi.org。关于具体的引用格式、许可协议或使用条款，源站未提供。
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.17026/DANS-XH2-TFBG
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
本文包含有关武装冲突中男女儿童受害者的临床病史和认知表现的信息。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
