NRS-14621 | 受益人去世后终止的案件档案——无遗属赔偿

Name: NRS-14621 | 受益人去世后终止的案件档案——无遗属赔偿
Creator: NSW State Archives Collection

新南威尔士州档案馆藏矽肺赔偿案件中受益人去世后终止的档案，共20箱文本记录。

NSW State Archives Collection

Research Data Australia

文本HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

NRS-14621 | Case files terminated on death of beneficiary - "No Awards to Dependants"

基本信息

模态

文本

创建/更新时间

2026-10-10

资源简介

NRS-14621 受益人去世后终止的案件档案——无遗属赔偿

【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 HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY，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《NRS-14621》。源站首次发布：2026-09-24。

【数据内容】

源站原始描述：Case files where, upon the death of the beneficiary, no further action was required of the Committee (either because the beneficiary left no dependants, or, in the event of a claim being lodged, certification by the Medical Authority that death was not reasonably attributable to silicosis resulted in a rejection of that claim). Case files are similar in content to those of series 4-7. (5/3301-19). 20 boxes. Note: This description is extracted from Concise Guide to the State Archives of New South…

【主题与分类】

主题标签：HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY。

【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/nrs-14621-case-awards-dependants/180806

原始链接

https://researchdata.edu.au/nrs-14621-case-awards-dependants/180806

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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/nrs-14621-case-awards-dependants/180806

标准获取流程：

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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。

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))