澳大利亚儿童听力评估障碍与促进因素相关数据集
包含调查数据和访谈转录，用于研究澳大利亚儿童听力评估的障碍与促进因素。
基本信息
资源简介
澳大利亚儿童听力评估障碍与促进因素相关数据集
【一句话概览】
本数据集是 Research Data Australia 公开的文本数据集，主题涵盖 Speech pathology、hearing、barriers、enablers，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），CC BY-NC-ND 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Associated data set for enablers and barriers to accessing hearing assessments for children in Australia》。源站首次发布：2024-11-04。
【数据内容】
源站原始描述：The data set on the shared research drive contains two folders: survey data and interviews. The survey data folder contains SPSS raw data of survey results and excel documents with codes for thematic analysis conducted on qualitative survey responses. The interviews folder contains word documents of de-identified transcripts for each interview participant, as well as the contact details of all participants and their corresponding participant number
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：共享研究驱动器上的数据集包含两个文件夹：调查数据和访谈。调查数据文件夹包含调查结果的 SPSS 原始数据，以及包含对定性调查回答进行主题分析所用编码的 Excel 文档。访谈文件夹包含每位访谈参与者的去标识化转录稿 Word 文档，以及所有参与者的联系方式及其对应的参与者编号。
【主题与分类】
主题标签：Speech pathology、hearing、barriers、enablers。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://researchdata.edu.au/associated-set-enablers-children-australia/3398959
使用许可：CC BY-NC-ND 4.0。
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://researchdata.edu.au/associated-set-enablers-children-australia/3398959
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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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