非专业人士对失血量的视觉估计：基线数据
非专业人士视觉评估失血量的实验数据，包含125人观看78段视频后的失血量估计、误差、反应时间及伤情分类。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-03-23
资源简介
本数据集源自一项对照实验，旨在探究非专业人士通过视觉评估失血量的能力，并分析可能影响评估准确性与损伤严重程度分级的因素。实验共有125名非专业人士观看了78段展示出血个体的短视频，系统操控了受害者性别、失血量与拍摄视角。数据集包含失血量估计值、失血量误差、反应时长与伤情分类四类变量，以Excel表格形式呈现，每类变量对应一个工作表。每个工作表包含受试者编号、年龄、性别、视角以及针对24种性别-失血量组合的观察值。
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://researchdata.se/catalogue/dataset/2020-42-1
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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