five

Global Health Security Index (GHSI)|公共卫生安全数据集|国家能力评估数据集

收藏
www.ghsindex.org2024-10-24 收录
公共卫生安全
国家能力评估
下载链接:
https://www.ghsindex.org/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
全球卫生安全指数(GHSI)是一个综合性的评估框架,旨在评估各国预防、检测和应对公共卫生事件的能力。该指数涵盖了六个核心领域:预防、检测、快速响应、卫生系统、遵守国际规范和风险环境。数据集包括了全球195个国家的评分和详细指标。
提供机构:
www.ghsindex.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
全球健康安全指数(Global Health Security Index, GHSI)数据集的构建基于对全球195个国家的深入评估。该数据集由Johns Hopkins Center for Health Security、The Nuclear Threat Initiative (NTI) 和 The Economist Intelligence Unit (EIU) 联合开发。评估过程涵盖了六个核心领域:预防、检测、响应、恢复、卫生系统和技术创新。每个领域进一步细分为多个指标,通过专家访谈、文献回顾和公开数据收集,最终形成一个综合评分体系。
特点
GHSI数据集的特点在于其全面性和权威性。它不仅提供了每个国家的总体健康安全评分,还详细列出了各子领域的得分,使研究者和政策制定者能够深入了解各国在公共卫生安全方面的优势与不足。此外,该数据集定期更新,确保信息的时效性和准确性,为全球公共卫生政策的制定和实施提供了重要参考。
使用方法
GHSI数据集的使用方法多样,适用于学术研究、政策分析和公共卫生管理等多个领域。研究者可以通过该数据集进行跨国比较,识别公共卫生安全的关键因素和潜在风险。政策制定者则可以利用这些数据,制定针对性的政策和措施,提升国家的健康安全水平。此外,国际组织和非政府机构也可以利用GHSI数据集,评估和监测全球公共卫生安全状况,推动国际合作与资源分配。
背景与挑战
背景概述
全球健康安全指数(Global Health Security Index, GHSI)是由约翰霍普金斯大学、核威胁倡议组织和经济学人智库于2019年联合创建的一个综合性数据集。该数据集旨在评估和比较全球各国在应对传染病和其他公共卫生威胁方面的准备情况。GHSI通过收集和分析来自195个国家的数据,涵盖了预防、检测、响应和恢复等多个维度,为政策制定者和研究人员提供了一个量化工具,以识别和改善全球健康安全领域的薄弱环节。该数据集的发布引起了广泛关注,对全球公共卫生政策的制定和实施产生了深远影响。
当前挑战
GHSI数据集在构建过程中面临了多方面的挑战。首先,数据来源的多样性和质量不一,导致数据整合和标准化成为一个复杂的问题。其次,不同国家在数据收集和报告方面的能力差异显著,影响了数据的可比性和准确性。此外,GHSI的评估框架需要不断更新以应对新兴的健康威胁和变化的政策环境。最后,如何确保数据的安全性和隐私保护,特别是在涉及敏感公共卫生信息时,也是一个重要的挑战。这些挑战不仅影响了GHSI的实际应用效果,也对全球健康安全领域的研究提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
Global Health Security Index (GHSI) 数据集由Johns Hopkins Center for Health Security、The Nuclear Threat Initiative (NTI) 和The Economist Intelligence Unit (EIU) 于2019年共同创建。该数据集自创建以来,未有公开的更新记录。
重要里程碑
GHSI数据集的创建标志着全球公共卫生安全评估进入了一个新的量化时代。其首次全面评估了195个国家的公共卫生安全能力,涵盖了预防、检测、响应和恢复等多个维度。这一数据集的发布引起了国际社会的广泛关注,成为各国政府和国际组织评估和提升公共卫生安全能力的重要参考。此外,GHSI的发布也促进了全球范围内对公共卫生安全问题的深入讨论和合作。
当前发展情况
目前,GHSI数据集已成为全球公共卫生安全领域的重要参考资源。它不仅为各国政府提供了量化评估自身公共卫生安全能力的工具,还为国际组织和研究机构提供了宝贵的数据支持。在COVID-19大流行期间,GHSI数据集被广泛用于评估各国的疫情应对能力和公共卫生体系的有效性。未来,随着全球公共卫生安全形势的不断变化,GHSI数据集有望进一步扩展其评估维度,纳入更多新兴风险因素,从而为全球公共卫生安全提供更为全面和前瞻性的指导。
发展历程
  • 首次发表,由约翰霍普金斯大学健康安全中心与经济学人智库合作开发,旨在评估全球各国在公共卫生安全方面的准备情况。
    2019年
  • 首次应用,在COVID-19大流行期间,GHSI被广泛用于分析各国应对疫情的能力和准备程度,成为公共卫生政策制定的重要参考工具。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在全球公共卫生领域,Global Health Security Index (GHSI) 数据集被广泛用于评估和比较各国在应对传染病和其他健康威胁方面的准备情况。该数据集通过综合分析各国的法律框架、疾病监测系统、应急响应能力等多个维度,为政策制定者和研究人员提供了一个全面的视角,以识别和改进全球卫生安全体系中的薄弱环节。
衍生相关工作
基于 GHSI 数据集,许多后续研究工作得以展开。例如,有研究利用该数据集分析了不同国家在新冠疫情中的表现,揭示了卫生安全指数与疫情控制效果之间的关联。此外,GHSI 还激发了关于如何改进全球卫生安全评估方法的讨论,推动了新的评估模型和工具的开发。这些衍生工作不仅丰富了全球卫生安全领域的知识体系,也为未来的政策制定提供了科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球公共卫生领域,Global Health Security Index (GHSI) 数据集的最新研究方向主要集中在评估和提升国家层面的卫生安全能力。研究者们利用GHSI数据,深入分析各国在应对传染病、生物恐怖主义和公共卫生紧急事件中的准备情况和响应能力。通过多维度的指标体系,研究不仅揭示了各国在卫生安全方面的优势和不足,还为政策制定者提供了科学依据,以优化资源配置和提升应急响应效率。此外,GHSI数据集还被广泛应用于跨国比较研究,探讨不同国家在卫生安全领域的合作潜力与挑战,从而推动全球卫生安全治理体系的完善。
相关研究论文
  • 1
    The Global Health Security Index: A Call to ActionJohns Hopkins Center for Health Security · 2019年
  • 2
    Assessing Global Health Security: The Global Health Security IndexJohns Hopkins Center for Health Security · 2020年
  • 3
    Global Health Security Index: A Tool for Strengthening National Health SecurityJohns Hopkins Center for Health Security · 2021年
  • 4
    The Global Health Security Index and COVID-19: Insights and ImplicationsJohns Hopkins Center for Health Security · 2021年
  • 5
    Global Health Security Index: A Comprehensive Assessment of National Health SecurityJohns Hopkins Center for Health Security · 2022年
以上内容由AI搜集并总结生成
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

HAM10000

HAM10000数据集是一个全面收集的皮肤镜图像集合,用于皮肤病变分类,广泛应用于医学影像和机器学习领域。该数据集包含多种皮肤病变,旨在推动皮肤病学研究,特别是皮肤癌的诊断。数据集由10,000张高分辨率的皮肤病变图像组成,来源多样,有助于训练稳健的机器学习模型,使其能够很好地泛化到未见过的数据。数据集的主要挑战是其显著的不平衡性。

github 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

Amazon电影评论数据集

该数据集包含从1997年8月至2012年10月期间,Amazon用户对253,059种产品的7,911,684条评论。数据集被添加了真实标签,这些标签是通过爬取/抓取Amazon.com获得的,用于分类产品。

github 收录

电商直播间互动率数据评价检测数据

1.了解观众兴趣和需求:通过分析互动率数据,商家可以了解观众对直播内容和商品的兴趣和需求,从而调整直播策略和商品陈列方式,提高观众的购买转化率。 2.评估主播能力和带货效果:互动率数据可以用来评估主播的能力和带货效果。如果一个主播能够有效地引导观众互动,可能说明该主播的能力较强。商家可以根据互动率数据来评估不同主播的能力和带货效果,从而更好地选择合作对象。 3.检测数据真实性:互动率数据可以反映观众在直播间中的真实活跃度和参与度,帮助商家检测数据的真实性。如果互动率数据与实际数据存在较大偏差,可能说明数据存在异常或问题,商家需要进一步调查和处理,以保障市场的公平和公正。 4.发现潜在问题:通过分析互动率数据,商家可以发现直播间中可能存在的问题。 5.优化售后服务:如果一个直播间的互动率很低,可能说明观众在购买商品后遇到了一些问题,商家需要优化售后服务,提高客户满意度和忠诚度。数据处理:将收集到的各电商直播间互动率数据进行归集,将电商直播间互动率数据计算数值与电商直播间互动率数据评定标准值对比判定该电商直播间互动率是否达标,(互动人数/进房人数*100%=互动率),互动率标准数值的确定方式:结合该直播类型、直播类型和观众画像等因素综合考虑得出互动率的标准数值,为50%,当计算数值大于标准数值时互动率达标,当计算数值小于标准数值时互动率不达标

浙江省数据知识产权登记平台 收录

中国1km分辨率逐月平均气温数据集(1901-2024)

该数据为中国逐月平均温度数据,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。数据单位为0.1 ℃。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。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