学术工作者职业心理社会风险与心理健康数据集
该数据库聚焦于高等教育机构中学术工作者与大学人员的职业心理社会风险、心理健康及工作条件研究。它包含与心理社会风险因素、组织条件、工作要求、职业压力以及学术工作环境相关心理健康指标有关的定量信息
基本信息
资源简介
学术工作者职业心理社会风险与心理健康数据集
该数据集名为 Occupational Psychosocial Risks and Mental Health in Academic Workers，收录于精神与行为障碍 / 其他分类之下，来源站为 osf.io。它聚焦于高等教育机构中学术工作者与大学人员的职业心理社会风险、心理健康及工作条件研究，包含与心理社会风险因素、组织条件、工作要求、职业压力以及学术工作环境相关心理健康指标有关的定量信息。该数据库在旨在分析心理社会健康、强化预防策略并促进大学情境下组织福祉的研究项目中建立，可为关注高校教职工职业心理健康的研究者提供专门的数据资源。
【数据集背景】
该数据库围绕高等教育机构中学术工作者与大学人员的职业心理社会风险、心理健康及工作条件展开研究。其建立背景与研究目标密切相关：它是在旨在分析心理社会健康、强化预防策略并促进大学情境下组织福祉的研究项目中开发形成的。这表明该数据集并非泛泛的职业健康数据集合，而是针对大学与高等教育机构这一特定工作场景，关注学术工作环境中的心理社会因素与心理健康状况。其关注对象包括学术工作者与大学人员，研究主题涵盖职业心理社会风险、心理健康以及工作条件等方面。
【数据内容】
该数据库包含定量信息，涉及多个与职业心理健康相关的维度。具体而言，其内容覆盖心理社会风险因素、组织条件、工作要求、职业压力，以及与学术工作环境相关的心理健康指标。这些信息共同构成了对高校学术工作者职业心理社会风险与心理健康状况的量化描述框架。数据内容围绕学术工作环境中的心理社会风险与心理健康指标展开，可用于分析组织条件、工作要求与职业压力等因素同心理健康之间的关联。
【采集与来源】
该数据库的来源站为 osf.io。其开发依托于旨在分析心理社会健康、强化预防策略并促进大学情境下组织福祉的研究项目。除上述信息外，源站未提供关于具体采集方法、样本来源、采集时间、采集工具或数据规模的进一步说明。
【适用场景】
该数据库适用于高等教育机构中学术工作者与大学人员职业心理社会风险、心理健康及工作条件相关的研究。其定量信息可用于分析心理社会风险因素、组织条件、工作要求、职业压力与心理健康指标之间的关系，也可服务于旨在强化预防策略和促进大学情境下组织福祉的研究项目。对于关注高校教职工职业心理健康、组织行为与职业压力研究的用户，该数据集具有针对性的应用价值。
【使用方法】
源站未提供关于该数据集具体使用方法、数据结构、变量说明、访问方式或分析流程的详细信息。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量控制、样本代表性、数据完整性、覆盖范围或使用限制的详细信息。
【引用与许可】
源站未提供关于该数据集引用方式与许可条款的详细信息。
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
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
该数据库聚焦于高等教育机构中学术工作者及大学教职员工的职业心理社会风险、心理健康和工作条件研究。它包含与学术工作环境相关的心理社会风险因素、组织条件、工作要求、职业压力及心理健康指标的定量信息。该数据库是在旨在分析心理社会健康、加强大学环境中的预防策略和组织福祉的研究项目中开发的。
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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