澳大利亚、印度和尼日利亚蛇咬急救信息网页质量评估数据集
本数据集包含对澳大利亚、印度和尼日利亚90个蛇咬急救网页的质量评估，涵盖德尔菲法检查表和JAMA标准评分。
基本信息
资源简介
澳大利亚、印度和尼日利亚蛇咬急救信息网页质量评估数据集
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的文本数据集，收录 1 个文件、合计 132.03 KB，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《Dataset: Quality Assessment of webpages on Snakebite First-Aid Information Across Australia, India, and Nigeria》。源站首次发布：2026-07-13。
【数据内容】
源站原始描述：The dataset contains a comprehensive evaluation of the quality of online snakebite first-aid webpages retrieved through Google searches conducted for Australia, India, and Nigeria. A total of 90 webpages (30 per country) were assessed using a pre-developed, Delphi-derived 20-item quality checklist and the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria. In addition to quality assessment scores, the dataset includes detailed information on webpage characteristics, geographic…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据集包含对通过针对澳大利亚、印度和尼日利亚开展的 Google 搜索获取的在线蛇咬伤急救网页质量的全面评估。共评估了 90 个网页（每个国家 30 个），使用预先制定的、源自德尔菲法的 20 项质量清单以及《美国医学会杂志》（JAMA）基准标准。除质量评估得分外，该数据集还包括关于网页特征、地理来源、急救建议覆盖范围以及是否存在过度建议或不符合清单的建议的详细信息。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 132.03 KB。数据集 DOI：10.17632/rpsfj8zbp7.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/rpsfj8zbp7
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://data.mendeley.com/datasets/rpsfj8zbp7
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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