皮肤炎症场综述的可复现性审计轨迹与图表代码
该数据集是提交至 Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology 的一篇综述文章的可复现性包,综述本身是论证而非新数据集,因此可复现的是证据处理过程

基本信息
资源简介
皮肤炎症场综述的可复现性审计轨迹与图表代码
Audit trail and figure code for 'The cutaneous inflammatory field: a framework for relapse in inflammatory skin disease'
该数据集是提交至 Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology 的一篇综述文章的可复现性包,综述本身是论证而非新数据集,因此可复现的是证据处理过程。内容包括:对两篇综述项目全部 105 条参考文献(本综述 94 条)进行 Crossref 与 Europe PMC(DataCite 回退)的解析验证,记录标题相似度与年份一致性;对 40 条正文事实进行可复现抽样(固定种子 20261003),提取引用文献、DOI 与数量,并按句子 SHA-1 记录人工判定;以及用于证明 cutaneous inflammatory field 与 field-direc。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):提交至 Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology 的一篇综述文章的可复现性包。该综述是论证而非新数据集,因此本存档所复现的是证据处理:参考文献验证。两篇综述项目的全部 105 条参考文献(本综述 94 条)均针对 Crossref 与 Europe PMC(DataCite 回退)进行解析,并记录标题相似度与年份一致性(audit/ref_dual_source_audit.csv)。可追溯性测试。对 40 条正文事实进行可复现抽样(固定种子 20261003),包含引用文献、DOI 及从每个句子中提取的数量,以及按句子 SHA-1 记录的每条事实的人工判定(audit/)。新颖性检索。用于表明术语 cutaneous inflammatory field 与 field-directed-therapy 框架尚未见于文献的数据库查询与命中计数(se
【主题与分类】
主题标签:cutaneous inflammatory field、tissue-resident memory、field cancerization、inflammatory skin disease、reproducibility、reference verification。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23224328
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.23224328
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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:
数据集大小约 297.2 KB。
数据说明
提交给《欧洲皮肤病与性病学会杂志》的一篇综述文章的复现包。该综述是一种论证而非新数据集,因此本存档所复现的是证据处理过程:参考文献核验。两篇综述项目共105条参考文献(本综述94条)全部通过Crossref和Europe PMC(以DataCite为后备)解析,并记录了标题相似度与年份一致性(audit/ref_dual_source_audit.csv)。可追溯性检验。从正文中抽取40条事实的可复现样本(固定随机种子20261003),包含每条句子的引用参考文献、DOI及提取的数量,以及以句子SHA-1为键的每条事实的人工判定结果(audit/)。新颖性检索。用于表明术语“皮肤炎症场”及“场导向治疗”框架尚未见于文献的数据库查询与命中数(searches/novelty_searches.md),该表背后的原始查询输出(data/novelty_and_quant.json),以及表9背后的假设层面检索记录(data/hypothesis_novelty_searches.md)。图。
生成两幅综述图表的代码以矢量图形式呈现,采用1200 dpi线稿和矢量导出(scripts/make_figures.py)。两幅图表在首次提交后均经过重建(五张等分区域卡片、有序证据梯度),并嵌入TrueType字体而非Type 3字体以供生产使用。各版本的具体变更见版本说明。投稿检查。用于执行期刊字数限制、表格与图表交叉引用以及参考文献闭合性与排序的脚本(scripts/)。不包含稿件正文、第三方全文,也不包含任何凭证或个人数据。
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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