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？
United States Department of Justice Databases|法律数据集|犯罪统计数据集
收藏www.justice.gov2024-10-25 收录
下载链接：
https://www.justice.gov/data
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含美国司法部的各种数据库，涵盖了法律案件、犯罪统计、司法程序等相关信息。
提供机构：
www.justice.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
United States Department of Justice Databases数据集的构建基于美国司法部多年来的执法和司法活动记录。该数据集通过整合联邦、州和地方各级法院的公开判决、案件记录、法律文书以及执法部门的行动报告，形成了一个全面且多层次的法律数据库。数据收集过程严格遵循法律和隐私保护规定，确保信息的准确性和合法性。
特点
该数据集的特点在于其广泛性和深度。它涵盖了从刑事到民事、从联邦到地方的各类法律案件，提供了丰富的案例分析和法律研究素材。数据集中的信息经过标准化处理，便于跨时间和跨地区的比较分析。此外，数据集还包含了执法机构的操作数据，为研究执法效率和司法公正提供了宝贵的资源。
使用方法
使用United States Department of Justice Databases数据集，研究人员可以进行多维度的法律和社会科学研究。例如，通过分析特定类型的案件，可以评估法律政策的有效性；通过比较不同地区的执法数据，可以探讨司法公正的实现情况。数据集支持多种数据分析工具和编程语言，如Python和R，用户可以根据研究需求进行定制化分析。此外，数据集还提供了详细的元数据和使用指南，帮助用户快速上手并有效利用数据。
背景与挑战
背景概述
美国司法部数据库（United States Department of Justice Databases）是由美国司法部维护的一系列数据集，旨在提供关于美国法律体系和司法实践的详尽信息。这些数据集涵盖了从犯罪统计到法律执行的各种数据，为学术研究、政策制定和公众监督提供了宝贵的资源。自创建以来，这些数据集已成为研究美国司法系统运作和效果的重要工具，对法学、社会学和公共政策等多个领域产生了深远影响。
当前挑战
尽管美国司法部数据库提供了丰富的数据资源，但在其构建和使用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的标准化和一致性问题使得跨数据库的分析变得复杂。其次，数据隐私和安全问题在处理敏感信息时尤为突出，需要严格的数据保护措施。此外，数据的及时更新和准确性也是一大挑战，特别是在涉及动态变化的司法环境中。这些挑战不仅影响了数据的有效利用，也对相关领域的研究提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
United States Department of Justice Databases（美国司法部数据库）的创建时间可以追溯到20世纪中叶，具体时间因不同子数据库而异。这些数据库随着时间的推移不断更新，以反映法律和司法实践的最新发展。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括1970年代的犯罪统计数据库（UCR）的建立，该数据库成为美国犯罪数据的标准来源。1990年代，随着互联网的普及，司法部开始在线发布数据，使得公众和研究人员能够更便捷地访问这些信息。2000年后，数据集的更新频率显著提高，涵盖了从刑事司法到民事法律的广泛领域，极大地丰富了研究资源。
当前发展情况
当前，United States Department of Justice Databases已成为全球法律和犯罪学研究的重要资源。其数据不仅用于学术研究，还广泛应用于政策制定和法律实践。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，该数据集的分析和应用方式也在不断创新，为司法决策提供了更为精准和科学的依据。此外，数据集的开放性和透明度也在逐步提高，促进了公众对司法系统的理解和信任。
发展历程
- 美国司法部首次发布其数据库，旨在提供关于犯罪统计和司法程序的详细信息。
- 数据库扩展至包括联邦监狱系统的数据，增加了对囚犯人口和监狱设施的详细记录。
- 引入新的数据分析工具，使得研究人员和政策制定者能够更深入地分析犯罪趋势和司法效率。
- 数据库开始整合州级和地方级的司法数据，提供了一个更全面的全国性视角。
- 推出在线数据访问平台，公众和研究人员可以更便捷地获取和分析数据。
- 数据库进一步扩展，包括了关于毒品执法和刑事司法改革的相关数据。
- 引入人工智能和机器学习技术，以提高数据分析的准确性和效率，同时增强了数据的安全性和隐私保护措施。
常用场景
经典使用场景
在司法领域，United States Department of Justice Databases（美国司法部数据库）被广泛用于分析和预测犯罪趋势。通过整合联邦、州和地方各级执法机构的犯罪数据，该数据集为研究人员提供了丰富的信息资源，用于探索犯罪模式、犯罪热点以及犯罪与社会经济因素之间的关系。
解决学术问题
该数据集解决了司法研究中长期存在的数据碎片化问题，使得跨区域、跨时间的犯罪分析成为可能。通过提供标准化和结构化的犯罪数据，它促进了犯罪学、社会学和公共政策等多个学科的交叉研究，为制定更有效的犯罪预防策略提供了科学依据。
衍生相关工作
基于该数据集，许多经典研究工作得以开展，如犯罪地理信息系统（GIS）的应用、犯罪预测模型的构建以及犯罪与社会经济因素的关联分析。这些研究不仅深化了对犯罪行为的理解，还为后续的司法改革和政策制定提供了重要的理论支持。
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
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
www.nlm.nih.gov 收录
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
马达加斯加岛 – 世界地理数据大百科辞条
马达加斯加岛在非洲的东南部，位于11o56′59″S - 25o36′25″S及43o11′18″E - 50o29′36″E之间。通过莫桑比克海峡与位于非洲大陆的莫桑比克相望，最近距离为415千米。临近的岛屿分别为西北部的科摩罗群岛、北部的塞舌尔群岛、东部的毛里求斯岛和留尼汪岛等。在google earth 2015年遥感影像基础上研发的马达加斯加海岸线数据集表明，马达加斯加岛面积591,128.68平方千米，其中马达加斯加本岛面积589,015.06平方千米，周边小岛面积为2,113.62平方千米。马达加斯加本岛是非洲第一大岛，是仅次于格陵兰、新几内亚岛和加里曼丹岛的世界第四大岛屿。岛的形状呈南北走向狭长纺锤形，南北向长1,572千米；南北窄，中部宽，最宽处达574千米。海岸线总长16,309.27千米, 其中马达加斯加本岛海岸线长10,899.03千米，周边小岛海岸线长5,410.24千米。马达加斯加岛属于马达加斯加共和国。全国共划分22个区，119个县。22个区分别为：阿那拉芒加区，第亚那区，上马齐亚特拉区，博爱尼区，阿齐那那那区，阿齐莫-安德列发那区，萨瓦区，伊达西区，法基南卡拉塔区，邦古拉法区，索非亚区，贝齐博卡区，梅拉基区，阿拉奥特拉-曼古罗区，阿那拉兰基罗富区，阿莫罗尼马尼亚区，法土法韦-非图韦那尼区，阿齐莫-阿齐那那那区，伊霍罗贝区，美那贝区，安德罗伊区和阿诺西区。首都安塔那那利佛（Antananarivo）位于岛屿的中东部。马达加斯加岛是由火山及喀斯特地貌为主。贯穿海岛的是巨大火山岩山体-察腊塔纳山，其主峰马鲁穆库特鲁山（Maromokotro）海拔2,876米，是全国最高峰。马达加斯加自然景观垂直地带性分异显著，是热带雨林和热带草原广布的地区。岛上大约有20多万种动植物，其中包括马达加斯加特有物种狐猴（Lemur catta）、马达加斯加国树猴面包树（Adansonia digitata L.）等。
国家对地观测科学数据中心 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录