有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
ELSA|老龄化研究数据集|健康调查数据集
收藏www.elsa-project.ac.uk2024-10-24 收录
下载链接：
https://www.elsa-project.ac.uk/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
ELSA（English Longitudinal Study of Ageing）是一个纵向研究项目，旨在调查英国50岁及以上人群的健康、经济状况和社会关系。数据集包括参与者的健康状况、生活方式、经济状况、社会网络等多方面的信息。
提供机构：
www.elsa-project.ac.uk
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
ELSA数据集的构建基于对大规模电子健康记录（EHR）的深度挖掘与分析。通过采用先进的自然语言处理技术，研究人员从海量的临床文本中提取出结构化的健康信息，并将其标准化为可用于机器学习模型的格式。这一过程不仅涉及文本的预处理，还包括对医学术语的规范化处理，以确保数据的一致性和准确性。
使用方法
ELSA数据集适用于多种医学研究和应用场景，包括但不限于疾病预测模型的开发、个性化治疗方案的优化以及健康管理系统的构建。研究人员可以通过访问ELSA数据集的官方平台，获取经过预处理和标准化的数据，并利用这些数据进行深度学习模型的训练和验证。在使用过程中，建议结合具体的医学背景知识，对数据进行进一步的分析和解释，以确保研究结果的科学性和可靠性。
背景与挑战
背景概述
ELSA（English Longitudinal Study of Ageing）数据集是由英国伦敦大学学院（UCL）于2002年发起的一项长期追踪研究，旨在探讨老龄化过程中的健康、经济和社会因素。该研究的核心问题包括老年人的健康状况、经济保障、社会参与及其相互关系，对老年学、公共卫生和社会政策领域产生了深远影响。ELSA通过定期收集和更新参与者的数据，为研究人员提供了丰富的纵向数据资源，有助于揭示老龄化过程中的动态变化和潜在机制。
当前挑战
ELSA数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据收集的长期性和复杂性要求高度的数据管理和维护，确保数据的准确性和一致性。其次，老龄化研究涉及多维度的变量，如健康、经济和社会因素，如何有效整合和分析这些数据是一个重大挑战。此外，随着时间的推移，参与者的流失和数据缺失问题也需得到妥善处理，以保证研究的连续性和代表性。最后，如何将ELSA的研究成果转化为实际政策和干预措施，以改善老年人的生活质量，是该数据集面临的另一重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
ELSA数据集创建于2002年，由英国老龄化纵向研究（English Longitudinal Study of Ageing）发起，旨在长期跟踪英国老年人口的健康与经济状况。该数据集定期更新，最近一次主要更新发生在2018年，涵盖了2016年至2018年的数据。
重要里程碑
ELSA数据集的重要里程碑包括其在2008年发布的第二波数据，这一版本首次引入了详细的心理健康测量，极大地丰富了研究者对老年人心理健康状况的理解。2012年的第四波数据更新，则进一步扩展了社会网络和家庭关系的调查，为老龄化社会学研究提供了宝贵的数据支持。此外，2018年的第六波数据更新，不仅增加了新的健康指标，还引入了数字化生活方式的调查，反映了时代变迁对老年人生活的影响。
当前发展情况
当前，ELSA数据集已成为老龄化研究领域的核心资源，其数据被广泛应用于健康经济学、社会学和公共卫生等多个学科。ELSA的持续更新和扩展，不仅为政策制定者提供了科学依据，也推动了跨学科研究的深入发展。未来，ELSA计划引入更多关于技术适应性和环境因素的数据，以全面反映老龄化社会的复杂性，并继续在全球老龄化研究中发挥引领作用。
发展历程
- ELSA数据集首次发表，标志着英国老龄化纵向研究项目的启动。
- ELSA数据集首次应用于学术研究，探讨老龄化与健康的关系。
- ELSA数据集发布第二波数据，增加了对社会经济因素的调查。
- ELSA数据集发布第三波数据，引入了更多关于心理健康的测量。
- ELSA数据集发布第四波数据，扩展了对数字技术使用情况的调查。
- ELSA数据集发布第五波数据，重点关注新冠疫情对老年人生活的影响。
常用场景
经典使用场景
在语言学和计算语言学领域，ELSA数据集被广泛用于评估和改进自然语言处理（NLP）系统。该数据集包含了大量的英语句子及其对应的语义标注，使得研究者能够精确地分析和比较不同NLP模型的性能。通过ELSA，研究者可以深入探讨句法分析、语义角色标注和机器翻译等核心任务，从而推动NLP技术的进步。
解决学术问题
ELSA数据集在解决自然语言处理中的多个学术问题上发挥了关键作用。它为研究者提供了一个标准化的测试平台，用于评估和比较不同句法分析和语义角色标注算法的准确性和效率。此外，ELSA还帮助揭示了现有NLP模型在处理复杂句子和多义词时的局限性，从而激发了新的研究方向和技术创新。
实际应用
在实际应用中，ELSA数据集被广泛用于开发和优化各种NLP应用，如智能客服、自动翻译和文本摘要系统。通过利用ELSA提供的丰富语义信息，这些应用能够更准确地理解和生成自然语言，从而提升用户体验和系统性能。ELSA还为语言教育软件提供了宝贵的资源，帮助学生更好地理解和掌握英语语法和语义。
数据集最近研究
最新研究方向
在老龄化研究领域，ELSA（English Longitudinal Study of Ageing）数据集近期聚焦于探索老年人口的健康与福祉。研究者们利用ELSA的纵向数据，深入分析了老年人的心理健康、认知功能和社会参与度，旨在揭示这些因素如何随时间变化及其对整体生活质量的影响。此外，ELSA数据集还被用于评估政策干预对老年人经济状况和生活满意度的长期效果，为制定更有效的老年政策提供了科学依据。
相关研究论文
- 1The English Longitudinal Study of Ageing: Waves 0-8, 1998-2018University College London · 2019年
- 2The English Longitudinal Study of Ageing: Insights into the Health and Well-being of Older AdultsUniversity College London · 2020年
- 3Socioeconomic Inequalities in Health and Well-being Among Older Adults: Evidence from the English Longitudinal Study of AgeingUniversity of Manchester · 2021年
- 4The Impact of Retirement on Cognitive Function: Evidence from the English Longitudinal Study of AgeingUniversity of Southampton · 2022年
- 5Financial Strain and Mental Health in Older Adults: Evidence from the English Longitudinal Study of AgeingUniversity of Cambridge · 2023年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国知识产权局专利数据库
该数据集包含了中国知识产权局发布的专利信息，涵盖了专利的申请、授权、转让等详细记录。数据内容包括专利号、申请人、发明人、申请日期、授权日期、专利摘要等。
www.cnipa.gov.cn 收录
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
arXiv 收录
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。
hugging_face 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
arXiv 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录