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Data-Gouv-FR/projets-de-recherche-soutenus-par-le-pnr-est-2006-2023

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Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录
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资源简介:

该数据集描述了2006年至2023年间由PNR EST支持的研究项目信息,包括项目代码、缩写、法文和英文全称、开始日期、资助金额以及法文和英文摘要。

Projets de recherche soutenus par le PNR EST 2006-2023. This file describes information about the projects: code de convention, acronyme, titre complet du projet en français en anglais, date de début du projet, montant de subvention, résumés en français et anglais.

提供机构:
Data-Gouv-FR
搜集汇总
数据集介绍
Data-Gouv-FR/projets-de-recherche-soutenus-par-le-pnr-est-2006-2023 数据集图片
构建方式
该数据集名为“Projets de recherche soutenus par le PNR EST 2006-2023”,源自法国国家研究计划(PNR EST)在2006年至2023年间资助的研究项目。数据集通过整合官方资助记录构建而成,涵盖每个项目的核心元数据,包括协议代码、项目缩写、法英双语完整标题、起止日期、资助金额以及法英双语摘要。这些信息由相关管理机构系统化整理,并依据开放数据原则发布在data.gouv.fr平台上,旨在提供透明、可追溯的研究资助档案。
特点
数据集以结构化表格形式呈现,聚焦环境、公共卫生与工作领域的研究资助,具有明确的主题导向。其时间跨度长达十八年,覆盖了PNR EST框架下所有资助项目,具备较好的时间连续性和主题完整性。字段设计兼顾多语言需求,关键信息如标题和摘要均提供法语与英语版本,便于国际研究者使用。数据采用开放数据库许可(ODbL)发布,允许自由共享与再利用,凸显其公共开放属性。
使用方法
用户可通过Hugging Face数据集页面获得数据集的引用与描述信息,但由于该页面为空,实际数据需访问data.gouv.fr上的原始链接进行下载。下载后,数据以常见结构化格式(如CSV或Excel)存储,适合使用Python的Pandas、R语言的tidyverse或直接导入数据分析软件进行处理。研究者可基于协议代码、日期或资助金额等字段进行筛选与统计,分析不同时期或主题的研究资助趋势,或结合外部数据进行关联研究。
背景与挑战
背景概述
该数据集主要追踪2006至2023年间法国国家研究项目“PNR EST”所资助的科研项目,由法国公共数据平台data.gouv.fr发布,旨在提升环境、健康与劳动领域科研资助的透明度与可追溯性。数据集涵盖项目编号、名称、起止日期、资助金额及双语摘要等结构化信息,为政策分析、科研评估与跨学科合作提供了基础数据支撑。作为开放数据生态的一部分,该资源有助于揭示公共科研资金的流向与绩效,推动循证决策与学术诚信建设。
当前挑战
领域内核心挑战在于科研资助数据长期分散于不同机构,难以形成统一的时间序列与语义关联,阻碍了宏观资助趋势的量化分析。构建过程中,该数据集面临跨系统数据整合的困难,包括不同年份的编码标准差异、字段定义不一致以及法语与英语摘要的语义对齐问题;同时,部分早期项目信息可能存在缺失或格式不统一,增加了数据清洗与归一的难度,影响纵向比较的准确性与完整度。
常用场景
经典使用场景
该数据集汇集了法国国家环境与职业健康研究计划(PNR EST)在2006年至2023年间资助的所有研究项目信息,涵盖项目编号、缩写、双语标题、起止日期、资助金额及摘要等核心字段。其最经典的用途在于为分析法国公共健康与环境领域科研资助的长期趋势提供结构化数据支撑,研究者可据此追踪特定主题(如职业健康或环境暴露)的资金分配演变、跨学科合作模式及项目产出效率,从而构建宏观政策评估的基础框架。
解决学术问题
该数据集系统性地解决了环境与职业健康领域学术研究中的两大痛点:首先,它填补了法国国家层面关于PNR EST资助项目长期动态的公开数据空白,使学者能够量化不同时期的研究优先级变迁,并识别资金投入与科研成果(如政策影响或论文发表)之间的关联;其次,通过结构化项目摘要(法英双语),它支持自然语言处理技术应用于科研主题建模与新兴领域检测,为预测未来研究方向提供实证依据,显著提升政策制定者的循证决策能力。
衍生相关工作
基于此数据集已衍生出一系列经典工作:一方面,计量经济学模型被用于评估PNR EST资助对法国职业健康领域专利产出的因果效应,揭示资助规模与创新效率间的非线性关系;另一方面,自然语言处理技术被应用于摘要文本的主题聚类与时间序列分析,构建了环境健康研究热点的动态图谱。值得注意的是,该数据集还催生了开放的资助元数据标准,推动法国公共科研数据库的互操作性改革,为后续欧盟层面的政策分析项目提供了方法论模板。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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