five

Canadian beef producer survey, 2020

收藏
DataONE2022-02-08 更新2024-06-08 收录
下载链接:
https://search.dataone.org/view/sha256:6d33c71e70111670617af977e35cca8ae8334203898d995b79131fe0c5614ecc
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
These data were collected through an online panel-based survey. The survey was designed to better understand Canadian beef producers grazing practices (continuous, rotational or adaptive such as Holistic Management, Adaptive Multipaddock or regenerative grazing), their reported well-being, mindsets (management priorities, systems thinking, etc) and demographics. The panel was recruited and run by Kynetec which is a specialist agricultural polling firm, who recruited for the study from their proprietary Canadian Producer Database. The survey was stratified across the four largest beef-producing provinces, roughly proportionally to farm numbers: Alberta (n=85), Saskatchewan (n=45), Manitoba (n=35) and Ontario (n=35). No criteria were applied on the amount of beef production, and respondents could also have other commodities. However, all participants had to be over 18, either the sole or joint decision-maker on their property (not secondary), have beef as part of their gross farm sales in 2018, and they had to graze cattle rather than simply feed them. Participants were rewarded with $25. Confidence interval is estimated at 6.9%.The dataset contains two files: the study questionnaire (text) and survey responses (tabular).
创建时间:
2023-12-28
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

中国劳动力动态调查

“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。

中国学术调查数据资料库 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

BDD100K

数据集推动了视觉的进步,但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究,以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题,而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K,包含 10 万个视频和 10 个任务,以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性,这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集,我们为异构多任务学习建立了一个基准,并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明,现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。

OpenDataLab 收录

DIPSEER: A Dataset for In-Person Student Emotion and Engagement Recognition in the Wild

DIPSEER是一个用于识别学生情绪和参与度的数据集,包含图像、标签和传感器数据。

github 收录

China Air Quality Historical Data

该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据,涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数(AQI)等信息。数据按小时记录,提供了详细的空气质量监测数据。

www.cnemc.cn 收录