发展性语言障碍双语儿童注意力研究数据

数据包括直接语言评估、家长报告工具(涉及注意力技能、语言发展和双语语言暴露)以及基于计算机的处理速度、持续注意和注意控制评估

DANS Data Station Social Sciences and HumanitiesDANS Data Station Social Sciences and Humanities
dataverse
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音频分类Social Sciencesdevelopmental language disorderattentionbilingual cognition
Attention in bilingual children with developmental language disorder

基本信息

模态
音频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

发展性语言障碍双语儿童注意力研究数据

Attention in bilingual children with developmental language disorder

该数据集伴随发表于 Journal of Speech, Language, and Hearing Research 的论文《Attention in Bilingual Children with Developmental Language Disorder》发布,采集自 175 名 6 至 8 岁儿童,这些儿童仅接触英语或同时接触西班牙语和英语。数据包括直接语言评估、家长报告工具(涉及注意力技能、语言发展和双语语言暴露)以及基于计算机的处理速度、持续注意和注意控制评估。可用于研究发展性语言障碍与双语经验对儿童注意力的影响(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这些数据伴随文章《Attention in Bilingual Children with Developmental Language Disorder》发布,该文发表于 Journal of Speech, Language, and Hearing Research。数据采集自 175 名 6 至 8 岁儿童,这些儿童仅接触英语或同时接触西班牙语和英语。数据包括直接语言评估、家长报告工具(关于注意力技能、语言发展和双语语言暴露)以及基于计算机的处理速度、持续注意和注意控制评估。

【主题与分类】

主题标签:Social Sciences、developmental language disorder、attention、bilingual cognition。本站分类:耳及乳突疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ssh.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/DANS-ZYM-SH62

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源站:https://doi.org/10.17026/DANS-ZYM-SH62

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

这些数据随文章《发展性语言障碍双语儿童的注意力》一同发表,该文章刊登于《言语、语言与听力研究杂志》。数据收集自175名6至8岁儿童,这些儿童仅接触英语或同时接触西班牙语和英语。数据包括直接语言评估、家长报告工具(关于注意力技能、语言发展和双语语言暴露)以及基于计算机的处理速度、持续注意力和注意力控制评估。

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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