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Psychobiological effects of an eHealth psychoeducational intervention to informal caregivers of persons with dementia: a pilot study during the COVID-19 pandemic in Italy|心理健康干预数据集|痴呆症护理数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-26 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/8z3n9rkv2v
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Psychological and biological data for the paper entitled "Psychobiological effects of an eHealth psychoeducational intervention to informal caregivers of persons with dementia: a pilot study during the COVID-19 pandemic in Italy". The dataset include an excel data reporting for each subject, Neuropsychiatric inventory scale (NPI) at baseline, caregiver burden (Zarit Burden Interview) at baseline (T0_CB) and after the intervention (T1_CB), state anxiety (State-Trait Anxiety Inventory - State subscale) at baseline (T0_SA) and after the intervention (T1_SA), trait anxiety (State-Trait Anxiety Inventory - Trate subscale) at baseline (T0_TA) and after the intervention (T1_TA), depressive symptoms (Beck Depression Inventory-II) at baseline (T0_DS) and after the intervention (T1_DS), self-efficacy in obtaining respite (Revised Scale for Caregiving Self-efficacy - obtaining respite subscale) at baseline (T0_SE_OR) and after the intervention (T1_SE_OR), self-efficacy in responding to disruptive behaviours (Revised Scale for Caregiving Self-efficacy - responding to disruptive behaviours subscale) at baseline (T0_SE_RDB) and after the intervention (T1_SE_RDB), self-efficacy in controlling upsetting thoughts (Revised Scale for Caregiving Self-efficacy - controlling upsetting thoughts subscale) at baseline (T0_SE_CUT) and after the intervention (T1_SE_CUT), and cortisol total concentration at baseline (T0_CC_AUC) and after the intervention (T1_CC_AUC).
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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Photovoltaic power plant data
包括经纬度、电源板模型、NWP等信息。
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AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
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中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准，专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧，总计400,000个实例，从不同高度和视角（5至260米，0至90度）捕获，并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距，特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据，如高度、视角和速度，支持多模态系统的开发，以提高检测的准确性和速度。此外，数据集还包括多光谱图像，利用非可见光谱（如近红外和红边光谱）来增强人类检测能力。
arXiv 收录