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收藏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
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
PRBench
PRBench是一个大规模专家标注的专业领域高风险推理基准测试数据集,当前版本覆盖法律和金融领域。包含1,100个专家编写的跨金融和法律领域的对话,19,356个专家策划的评估标准(每个任务10-30条),覆盖114个国家、47个美国司法管辖区和25个专业主题,并包含最具挑战性任务的硬子集(Finance-300, Legal-250)。
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GLUCOBENCH
GLUCOBENCH是由德克萨斯A&M大学统计系和电气与计算机工程系共同创建的一个综合数据集,旨在为连续血糖监测(CGM)数据的预测模型提供标准化的评估平台。该数据集包含五个公开的CGM数据集,涵盖不同规模和人口特征,数据量从5个到超过200个患者不等。数据集的创建过程包括数据预处理、插值和分割,确保数据质量。GLUCOBENCH主要应用于糖尿病管理领域,旨在通过提高血糖轨迹预测的准确性和不确定性量化,改善糖尿病患者的治疗效果和自主管理能力。
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CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)
CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件,所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注,包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略,首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理,然后依据触发词字典进行预标注,经领域专家审核后形成事件模式。随后,通过人工分批、迭代标注并持续修正,直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集,对推动相关研究具有显著意义。
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