州学校健康政策数据库

州学校健康政策数据库由美国州教育委员会协会开发,并获CDC青少年与学校健康部门及Robert Wood Johnson基金会支持

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State School Health Policy Database

基本信息

模态
其他
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

州学校健康政策数据库

State School Health Policy Database

州学校健康政策数据库由美国州教育委员会协会开发,并获CDC青少年与学校健康部门及Robert Wood Johnson基金会支持。该库收录与学生健康相关法律和政策的简要说明,涵盖健康政策、健康教育课程、学校供餐计划、体育活动、应急响应、欺凌及设施安全等主题。它可供学校政策制定者比较各州策略与政策,也便于研究者和政策评估者追踪美国各地政策变化(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):用户可以查看与学生健康相关的法律和政策的简要描述。主题包括:健康政策、健康教育课程、学校供餐计划、体育活动、应急响应、欺凌和设施安全等。背景:州学校健康政策数据库由美国州教育委员会协会开发,并得到美国疾病控制与预防中心(CDC)青少年与学校健康部门(DASH)以及Robert Wood Johnson基金会的支持。该数据库对于有兴趣查看各州策略和政策的学校政策制定者,以及寻求追踪美国各地政策变化的研究者和政策评估者很有用。主题包括:健康政策、健康教育课程;学校供餐计划、学校食品环境、体育活动

【主题与分类】

主题标签:crisis management、drug use education、pregnancy prevention education、emotional health education、school food environment、vaccination、physical education、asthma awareness education、pesticide use、bullying。本站分类:症状、体征与临床所见。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A700059c8646f3837c6dfbd1431a908489ea90927d9f3053b04916a435abcfa19

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A700059c8646f3837c6dfbd1431a908489ea90927d9f3053b04916a435abcfa19

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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。

数据说明

用户可以查看与学生健康相关的法律和政策的简要描述。主题包括:健康政策、健康教育课程、学校供餐计划、体育活动、应急响应、欺凌和设施安全等。背景州学校健康政策数据库由全国州教育委员会协会开发,并得到疾病控制与预防中心(CDC)青少年和学校健康处(DASH)以及罗伯特·伍德·约翰逊基金会的支持。该数据库对于有兴趣查看各州策略和政策的学校政策制定者,以及寻求追踪美国各地政策变化的研究人员和政策评估者都很有用。主题包括:健康政策、健康教育课程、学校供餐计划、学校食品环境、体育活动、无毒品学校、欺凌、应急响应、烟草使用、空气质量、农药使用和设施安全。用户功能用户可以查看与学生健康相关的法律和政策的简要描述。在可能的情况下,还包含指向完整书面政策的超链接。

数据说明 该数据库定期更新,收录来自美国各地的新制定和修订的法律与政策。

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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