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Pew Research Center's Religion & Public Life Project|宗教研究数据集|社会调查数据集
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该数据集包含关于宗教信仰和公共生活的调查数据，涵盖了多个国家和地区的宗教信仰分布、宗教与政治、社会态度等方面的信息。
提供机构：
www.pewforum.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集的构建基于广泛的调查研究，涵盖了全球多个国家和地区的宗教信仰与公共生活相关的问题。通过多阶段抽样方法，确保样本的代表性和广泛性。调查内容包括宗教信仰、宗教实践、宗教与政治的关系等多个维度，数据收集过程严格遵循科学研究的标准，确保数据的准确性和可靠性。
特点
该数据集的特点在于其全面性和多样性，不仅涵盖了多种宗教信仰的分布情况，还深入探讨了宗教与社会、政治、经济等多个领域的互动关系。数据集中的信息经过精细分类和编码，便于研究人员进行多维度的分析和比较。此外，数据集还提供了详细的元数据，帮助用户更好地理解和使用数据。
使用方法
研究人员可以通过该数据集进行宗教信仰与公共生活相关问题的深入分析，例如宗教信仰对政治参与的影响、宗教多样性与社会稳定的关系等。数据集提供了多种数据格式和分析工具，支持定量和定性研究。用户可以根据研究需求选择合适的数据子集，并结合其他数据源进行综合分析。此外，数据集还提供了详细的使用指南和代码示例，帮助用户快速上手。
背景与挑战
背景概述
Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集由Pew研究中心于2007年创建，旨在深入探讨宗教信仰与公共生活之间的复杂关系。该数据集汇集了来自全球多个国家和地区的调查数据，涵盖了宗教信仰、宗教实践、宗教与政治、宗教与社会等多个维度。主要研究人员包括Alan Cooperman和Greg Smith等，他们通过大规模的问卷调查和深度访谈，收集了大量关于宗教信仰与公共生活互动的宝贵数据。这一数据集不仅为宗教社会学、政治学和公共政策研究提供了丰富的实证资料，还对理解全球化背景下宗教多样性和宗教变迁具有重要意义。
当前挑战
Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，宗教信仰的多样性和复杂性使得数据收集和分类变得极为困难，尤其是在涉及多宗教和多文化背景的调查中。其次，宗教信仰与公共生活的互动涉及敏感话题，如何在确保受访者隐私和数据真实性的前提下进行有效调查，是一个重大挑战。此外，数据集的跨文化适用性和全球代表性问题也需进一步探讨，以确保研究结果的普遍性和可靠性。
发展历史
创建时间与更新
Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集由Pew研究中心于2007年创建，旨在深入研究宗教与公共生活的关系。该数据集定期更新，最近一次重大更新发生在2021年，以反映全球宗教信仰和实践的最新趋势。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是其在2014年发布的全球宗教景观研究，该研究覆盖了全球198个国家和地区的宗教信仰分布，为全球宗教多样性提供了详尽的数据支持。此外，2017年发布的美国宗教景观研究进一步深化了对美国本土宗教动态的理解，成为政策制定和学术研究的重要参考。
当前发展情况
当前，Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集已成为全球宗教研究领域的核心资源，其数据被广泛应用于社会学、政治学和宗教学等多个学科。该数据集不仅为学者提供了丰富的实证数据，还为政策制定者提供了关于宗教与社会互动的深刻见解，推动了跨文化理解和宗教自由的全球对话。
发展历程
- Pew Research Center's Religion & Public Life Project首次发表，旨在研究宗教信仰与公共生活的关系。
- 项目发布首个重要报告，探讨美国宗教多样性和宗教自由的现状。
- 项目扩展至全球范围，发布全球宗教景观调查，分析全球宗教信仰的分布和趋势。
- 项目发布关于宗教与政治关系的深入研究，探讨宗教信仰对政治态度和行为的影响。
- 项目发布关于宗教与社会价值观的研究，分析宗教信仰与社会道德观念的关联。
- 项目发布关于宗教与科技进步的研究，探讨宗教信仰在现代科技社会中的角色和变化。
- 项目发布关于宗教与移民问题的研究，分析宗教信仰在移民群体中的作用和影响。
- 项目发布关于宗教与气候变化的研究，探讨宗教信仰在应对气候变化中的作用和态度。
常用场景
经典使用场景
Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集在社会科学研究中广泛应用于分析宗教信仰与公共生活之间的关系。该数据集通过大规模的调查和访谈，收集了关于宗教信仰、宗教实践、宗教对个人和社会的影响等多方面的数据。研究者利用这些数据，可以深入探讨宗教信仰如何影响个体的政治立场、社会行为以及文化认同，从而为理解现代社会的宗教动态提供重要依据。
实际应用
在实际应用中，Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集被广泛用于政府和非政府组织的政策制定和评估。例如，政府机构可以利用这些数据来制定针对特定宗教群体的社会服务政策，确保政策的包容性和有效性。非政府组织则可以利用该数据集来设计宗教和谐项目，促进不同宗教信仰者之间的理解和合作。此外，媒体和教育机构也常引用该数据集的调查结果，以提高公众对宗教多样性和社会互动的认识。
衍生相关工作
基于Pew Research Center's Religion & Public Life Project数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有学者利用该数据集进行了宗教信仰与心理健康关系的研究，发现宗教信仰对心理健康有显著的积极影响。此外，还有研究探讨了宗教信仰与经济行为的关系，揭示了宗教背景对消费行为和储蓄习惯的影响。这些衍生研究不仅丰富了宗教社会学的理论框架，也为实际应用提供了新的视角和方法。
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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
中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
国家人口健康科学数据中心 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Wafer Defect
该数据集包含了七个主要类别的晶圆缺陷，分别是：BLOCK ETCH、COATING BAD、PARTICLE、PIQ PARTICLE、PO CONTAMINATION、SCRATCH和SEZ BURNT。这些类别涵盖了晶圆在生产过程中可能出现的多种缺陷类型，每一种缺陷都有其独特的成因和表现形式。数据集不仅在类别数量上具有多样性，而且在样本的多样性和复杂性上也展现了其广泛的应用潜力。每个类别的样本均经过精心标注，确保了数据的准确性和可靠性。
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