gmpj/philpapers-survey-2020|哲学研究数据集|调查分析数据集
收藏数据集概述
数据集名称
- 名称: PhilPapers Survey 2020
- 别名: 无
数据集描述
- 描述: 该数据集包含2020年由PhilPapers网站对专业哲学家进行的关于各种哲学主题的调查结果。数据集旨在提供对当代哲学家观点和意见的洞察,涵盖了认识论、形而上学、伦理学等多个哲学领域。
数据集特征
- 特征列表:
- a_priori_knowledge
- abstract_objects
- aesthetic_value
- aim_of_philosophy
- analytic_synthetic_distinction
- eating_animals_and_animal_products
- epistemic_justification
- experience_machine
- external_world
- footbridge
- free_will
- gender
- god
- knowledge_claims
- knowledge
- laws_of_nature
- logic
- meaning_of_life
- mental_content
- meta_ethics
- metaphilosophy
- mind
- moral_judgment
- moral_motivation
- newcombs_problem
- normative_ethics
- perceptual_experience
- personal_identity
- philosophical_progress
- political_philosophy
- proper_names
- race
- science
- teletransporter
- time
- trolley_problem
- truth
- vagueness
- zombies
- philosophical_methods
- 数据类型: 所有特征的数据类型均为float32。
数据集使用
- 使用目的:
- 分析当代哲学家对不同哲学主题的观点和意见。
- 与之前的PhilPapers调查结果进行比较,识别哲学思想的趋势和变化。
- 进行关于当前哲学状态和专业哲学家中哲学观点分布的研究。
- 使用限制: 禁止商业使用。
数据集结构
- 格式: JSON
- 结构: 每个键值对代表一个哲学问题及其对应答案选项的响应百分比。
数据集创建
- 收集和处理: 通过在线问卷收集,参与者为专业哲学家。数据收集时间为2020年10月15日至11月16日,共收到1,785份回复。
- 数据生产者: 参与PhilPapers Survey 2020的专业哲学家。
数据集限制
- 样本限制: 样本仅包括选择参与的专业哲学家,可能不代表所有哲学家的观点或哲学视角的多样性。
- 问题和选项限制: 问题和答案选项可能未涵盖所有相关的哲学主题或观点。
数据集引用
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BibTeX引用: bibtex @article{bourgetchalmers2023, title={Philosophers on Philosophy: The 2020 PhilPapers Survey}, author={Bourget, David and Chalmers, David J.}, journal={Philosophers Imprint}, volume={23}, number={11}, year={2023}, doi={10.3998/phimp.2109} }
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APA引用: Bourget, D. & Chalmers, D. J., (2023) "Philosophers on Philosophy: The 2020 PhilPapers Survey", Philosophers Imprint 23: 11. doi: https://doi.org/10.3998/phimp.2109
中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)
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1901.1-2023.12。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
NIH Chest X-rays
Over 112,000 Chest X-ray images from more than 30,000 unique patients
kaggle 收录
中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录