Doctoral Theses in France (1985-2025): A Linked Dataset of PhDs, Academic Networks, and Institutions
Dieser Beitrag stellt einen umfassenden, verknüpften Datensatz über in Frankreich zwischen 1985 und 2025 verteidigte Dissertationen vor, der durch die Integration und Bereinigung nationaler sowie externer Metadatenquellen strukturierte Informationen auf Ebene der Promotionen, Personen und Institutionen bereitstellt, um Analysen zu akademischen Netzwerken, Betreuungspraktiken und der Entwicklung des Forschungssystems zu ermöglichen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie wollen die Geschichte des französischen Bildungssystems verstehen, aber Sie haben nur verstreute, unleserische Notizen aus den letzten 40 Jahren. Genau an diesem Punkt setzen William Aboucaya und Dastan Jasim an.
In ihrem Papier stellen sie einen riesigen, digitalisierten Schatzkasten vor: Eine Datenbank, die fast alle Doktorarbeiten (Promotionen), die zwischen 1985 und 2025 in Frankreich verteidigt wurden, zusammenfasst, bereinigt und mit neuen Informationen anreichert.
Hier ist die Erklärung des Projekts, übersetzt in einfache Sprache und mit ein paar bildhaften Vergleichen:
1. Das Problem: Ein riesiges Puzzle ohne Bild
Stellen Sie sich die ursprüngliche Datenbank „Thèses.fr" wie einen riesigen, chaotischen Schrank voller Aktenordner vor. Jeder Ordner ist eine Doktorarbeit.
- Das Gute: Es gibt die Ordner. Man weiß, wer die Arbeit geschrieben hat und wann sie fertig wurde.
- Das Schlechte: Viele Ordner sind unvollständig. Manche Namen sind falsch geschrieben, bei manchen fehlt das Geburtsdatum, und bei den älteren Ordnern (aus den 80ern und 90ern) weiß man oft gar nicht, wer die Jury war, die die Arbeit geprüft hat. Es ist wie ein Puzzle, bei dem viele Teile fehlen oder verwechselt wurden.
2. Die Lösung: Der digitale Restaurator
Die Autoren haben diesen Schrank nicht nur durchsucht, sondern ihn komplett renoviert. Sie haben einen mehrstufigen Prozess entwickelt, den man sich wie eine hochmoderne Restaurierungswerkstatt vorstellen kann:
- Bereinigung (Die Putzfrau): Sie haben die Daten gesäubert. Namen wurden korrigiert (manchmal stand der Vorname hinter dem Nachnamen), und falsche Identifikationsnummern wurden durchsucht und ersetzt.
- Detektivarbeit (Die Spürnasen): Da viele Daten über das Geschlecht oder das Alter der Professoren fehlten, haben sie eine KI-gestützte „Namens-Detektiv-Software" eingesetzt. Diese schaut sich den Vornamen an und sagt mit hoher Wahrscheinlichkeit: „Das ist wahrscheinlich eine Frau" oder „Das ist wahrscheinlich ein Mann". So haben sie Lücken gefüllt, die vorher leer waren.
- Anreicherung (Der Koch): Sie haben die rohen Daten mit zusätzlichen Zutaten angereichert. Sie haben Informationen von anderen Bibliotheken und offiziellen Verzeichnissen hinzugefügt, um sicherzustellen, dass „Prof. Martin" in Paris wirklich derselbe „Prof. Martin" ist, der in Lyon forscht.
3. Das Ergebnis: Ein lebendiges Netzwerk
Das Ergebnis ist keine trockene Liste mehr, sondern ein soziales Netzwerk-Modell.
Stellen Sie sich eine Doktorarbeit nicht als einsames Buch vor, sondern als eine große Party, bei der ein Gast (der Doktorand) von einem Gastgeber (dem Betreuer) eingeladen wird. Aber es gibt noch viele andere Gäste:
- Die Jury (die Prüfer), die kommen, um zu sehen, ob der Gast gut vorbereitet ist.
- Die Institutionen (die Universitäten), die das Haus stellen.
Die neue Datenbank zeigt nun nicht nur, wer auf der Party war, sondern auch:
- Wie oft haben diese Leute schon zusammen Partys gefeiert? (Das zeigt, wie stark ihre akademischen Freundschaften sind).
- Wer ist der „Super-Connector"? (Wer sitzt in fast jeder Jury?).
- Wie hat sich die Zusammensetzung der Gäste über die Jahre verändert? (Gab es früher mehr Männer? Sind die Gruppen internationaler geworden?).
4. Warum ist das wichtig?
Früher war es schwer, solche Fragen zu beantworten, weil die Daten zu zerstreut waren. Mit diesem Werkzeug können Forscher jetzt:
- Karten zeichnen: Sie können sehen, wie Wissenschaftler in Frankreich miteinander verbunden sind.
- Geschichte schreiben: Sie können nachvollziehen, wie sich die akademische Welt verändert hat (z. B. wie die Rolle der Betreuer oder die Zusammensetzung der Juries sich gewandelt hat).
- Zukunft planen: Man kann erkennen, welche Universitäten gut zusammenarbeiten und wo Lücken im System sind.
Zusammenfassung
Kurz gesagt: Die Autoren haben aus einem chaotischen Haufen alter Akten einen klaren, durchsuchbaren und vernetzten Atlas der französischen Wissenschaft gemacht. Sie haben die Daten so aufbereitet, dass man nicht nur was geforscht wurde, sondern auch wer mit wem zusammenarbeitet und wie sich das akademische Ökosystem über 40 Jahre hinweg entwickelt hat, leicht verstehen kann.
Es ist wie der Unterschied zwischen einem Stapel loser Zettel und einer interaktiven Landkarte, auf der man die Wege der Wissenschaftler nachverfolgen kann.
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