听觉康复中心分析：用户、工作者和管理者作为指南的复制数据
听觉康复中心研究数据，通过访谈和观察收集用户、工作者和管理者信息，用于分析护理网络建设。
基本信息
资源简介
听觉康复中心分析：用户、工作者和管理者作为指南的复制数据
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的文本数据集，主题涵盖 Deficiência auditiva、Surdez、Política de saúde、Atenção à saúde、Avaliação em saúde，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Replication Data for: análise de um Centro de Reabilitação Auditiva: os usuários, trabalhadores e gestores como guias》。源站首次发布：2024-12-18。
【数据内容】
源站原始描述：Trata-se de dados da pesquisa que teve por objetivo analisar a produção de redes de cuidado operadas por um Centro de Reabilitação Auditiva, bem como o grau de adesão aos princípios e diretrizes definidas nas normativas da RCPCD. Adotou-se a metodologia pesquisa qualitativa, do tipo interferência e cartográfica e foi realizada na rede SUS Campinas/SP. Participaram da pesquisa trabalhadores da assistência (do Hospital da PUCC, Maternidade de Campinas, CAISM e Centros de Saúde), da gestão (da Secr…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.25824/redu/XVRCCG。
【主题与分类】
主题标签：Deficiência auditiva、Surdez、Política de saúde、Atenção à saúde、Avaliação em saúde、Medicine, Health and Life Sciences。
【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://redu.unicamp.br/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25824/redu/XVRCCG
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。
暂未开放有偿下载
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://redu.unicamp.br/citation?persistentId=doi:10.25824/redu/XVRCCG
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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