埃塞俄比亚SPIR项目中期调查数据集
该数据集来自埃塞俄比亚SPIR项目的中期调查，属于精神与行为障碍及其他类别。SPIR是2016至2021年实施的五年期发展粮食安全活动，支持PSNP4实施并提供生计、营养、性别和气候韧性等配套干预
基本信息
资源简介
埃塞俄比亚SPIR项目中期调查数据集
Strengthen PSNP4 Institutions and Resilience (SPIR), Ethiopia: Midline Survey
该数据集来自埃塞俄比亚SPIR项目的中期调查，属于精神与行为障碍及其他类别。SPIR是2016至2021年实施的五年期发展粮食安全活动，支持PSNP4实施并提供生计、营养、性别和气候韧性等配套干预。IFPRI采用整群随机对照试验设计开展定量影响评估，衡量多部门“毕业模式”干预组合在生计、粮食安全、儿童营养、妇女赋权、心理健康和亲密伴侣暴力等领域的因果效应。数据可用于评估社会保护与多部门干预对家庭福祉的影响（来源 DataONE，https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：埃塞俄比亚“加强PSNP4机构与韧性（SPIR）”发展粮食安全活动（DFSA）是一个为期五年（2016-2021年）的项目，支持生产性安全网计划第四阶段（PSNP4）的实施，并提供补充性的生计、营养、性别和气候韧性活动，以加强该计划并扩大其影响。IFPRI对SPIR进行了一项实验性定量影响评估，旨在衡量多部门“毕业模式”干预组合在改善多个领域成果方面的因果影响，包括生计、粮食安全、儿童营养、妇女赋权、心理健康和亲密伴侣暴力（IPV）。该影响评估采用整群随机对照试验设计，以了解SPIR不同干预组合对PSNP4家庭福祉的影响。
【主题与分类】
主题标签：women's empowerment、children、Social Sciences、AFRICA、resilience、food security、EAST AFRICA、climate change、domestic violence、ETHIOPIA。本站分类：精神与行为障碍。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A48abe43009db7332bb7300a691ad424cf7f612ee529650d1b7d3af8f7ab3fdf4
使用许可：https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/QDOZPM。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
“加强PSNP4机构与韧性”（SPIR）发展粮食安全活动（DFSA）是埃塞俄比亚一个为期五年的项目（2016-2021年），旨在支持“生产性安全网计划”第四阶段（PSNP4）的实施，并提供补充性的生计、营养、性别和气候韧性活动，以加强该计划并扩大其影响。IFPRI对SPIR开展了一项实验性定量影响评估，旨在衡量多部门“毕业模式”干预方案组合在改善多个领域成果方面的因果影响，这些领域包括生计、粮食安全、儿童营养、妇女赋权、心理健康和亲密伴侣暴力（IPV）。该影响评估采用整群随机对照试验（RCT）设计，以了解SPIR不同干预组合对PSNP4家庭福祉的影响。这些干预方案被组合成多部门毕业模式项目，并在kebele（村）层面随机分配到四个处理组。评估样本包括阿姆哈拉州和奥罗米亚州的192个kebele和15个woreda（区）。
基线调查于2018年3月至5月开展，共访谈了3，314户家庭。中期调查的实地工作于2019年8月至10月进行，并在原始样本基础上补充了748户家庭样本，以纳入更多2岁以下儿童，使中期调查的受访总样本量达到3，968户。终期调查于2021年2月至4月开展，终期调查的最终受访样本为3，912户家庭。调查工具包括三个部分——住户调查、女性调查和男性调查，各轮调查内容大体相似，但部分模块有所变化。
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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