Data-Gouv-FR/horizon-europe-collaborations-dans-les-projets-laureats-hors-financements-erc-et-marie-curie

该数据集提供了Horizon Europe项目中获奖项目（不包括ERC和Marie-Curie资助）的国家间合作信息。合作以多个国家-合作国家对的形式呈现，每个项目ID对应这样的对。关键指标包括：参与国家及其合作国家的参与者数量、项目是否由该国协调（以1/0表示）、基于项目ID计算的共同项目数量。数据集旨在分析欧洲研究项目中的国际合作模式。This dataset presents the collaborations between countries in the awarded projects of Horizon Europe, excluding ERC and Marie-Curie funding. Collaborations are presented as multiple Country - Collaborator Country pairs for each project identifier. Available indicators for each Country - Collaborator Country pair in the joint project include: the number of participants from the country and the collaborator country, whether the project is coordinated by the country (1/0), and the number of joint projects calculated from the project identifier.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集聚焦于欧盟“地平线欧洲”框架下除去欧洲研究委员会（ERC）和玛丽·居里行动计划资助以外的获奖项目中的合作网络。其构建基础源于法国公开数据门户data.gouv.fr，通过整合官方发布的获奖项目协作信息而成。数据集以Parquet格式存储，将每一个原始表格资源映射为Hugging Face数据集中的一个子集配置，并统一采用“train”划分。核心数据以“国家-合作国家”的成对结构呈现，每个项目标识符对应多个合作组合，通过参与者数量、是否由该国协调以及共同项目数量等指标描述跨国科研协作的强度与格局。

特点

该数据集的显著特征在于其精细化的跨国合作度量方式。它不仅记录了合作关系的存在，还量化了参与规模（参与方与协作方各自的人数）和协调角色（二元变量表示是否主导）。所有协作关系均基于项目ID进行关联与计数，形成了层次丰富的网络透视。数据集排除了ERC与玛丽·居里项目，专注于常规合作框架下的协作模式，适用于研究资助生态中特定节点的合作偏好分析。同时，其提供法语元数据标签与多格式支持（CSV和Parquet），兼顾了开放数据的可及性与大规模分析的效率需求。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷调用该数据集，选择“fr-esr-all-signed-projects-collaborations”配置快速加载Parquet格式的训练分割。加载后，数据集以表格形式呈现，支持利用Pandas等工具对“国家-合作国家”对进行聚合、筛选与可视化分析。研究人员可据此绘制合作网络图谱，计算国家间的协作密度，或结合项目标识符关联其他相关数据集（如项目信息与参与实体），以深入剖析欧洲科研资助中的合作模式与动态演变。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Horizon Europe - Collaborations dans les projets lauréats (hors financements ERC et Marie-Curie)”，由法国高等教育与研究部于2023年通过data.gouv.fr平台发布，专注于欧洲地平线计划中除欧洲研究委员会和玛丽·居里行动之外的中标项目合作网络。核心研究问题在于揭示参与机构所在国家间的协作模式，通过量化各国参与者数量、协调角色及共同项目数量，为政策制定者与科研管理提供跨国合作的空间与动态分析工具。该数据集补充了欧洲科研合作生态的空白领域，对理解非高层级科研项目的协同效应、优化资源分配具有重要参考价值，并推动开放科学数据在政策评估中的应用。

当前挑战

该领域面临的挑战在于，除焦点项目外，欧洲科研合作网络中存在大量被忽视的次级协作，数据需要精准剥离ERC与Marie-Curie项目以避免结构性偏差。构建过程中，数据集整合了多來源的异构表格，需通过统一标识符关联项目与参与国，并处理缺失数据（如未明确协调国的条目）。此外，跨国协作定义的多义性（如同一机构参与不同国家项目）要求算法分辨合作关系而非单纯地域归属，而每年更新时需同步适配欧盟分类体系变更，确保时间序列的连贯性。

常用场景

经典使用场景

在欧盟科研政策评估与跨国合作网络分析的领域中，该数据集描绘了非ERC与玛丽·居里行动资助框架下获奖项目的国别协作图景。其核心价值在于通过提供“国家-合作国”配对结构，记录每个共同项目中双方的参与者数量、协调权归属以及合作频次。这一结构化数据为构建欧洲研究区内的跨国合作网络、分析合作强度与地理分布奠定了量化基础，成为研究欧盟多层次治理工具如何促进跨境知识流动的经典入口。

解决学术问题

该数据集主要回应了学术界关于欧洲研究资助政策效果评估与科研合作不平等性研究的关键问题。通过揭示特定资助计划下各国参与程度的差异，研究者可探讨核心国家与边缘国家在科研合作中的角色分配，以及协调权分布所反映的权力不对称现象。这有助于揭示欧盟一体化进程中科研协同的隐性机制，为优化国际科研合作政策提供实证依据，被广泛应用于科技社会学与创新政策分析领域。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列聚焦欧盟科研合作动态的经典工作，例如关于合作网络演化与科研产出关系的计量分析，以及利用协调权指标构建的科研权力中心探测模型。同时，它与同一数据生态中的其他数据集（如“参与实体信息”“项目评估综述”）形成互补，推动了欧洲研究区一体化程度的多维评估研究。这些工作不仅丰富了跨国科学合作的实证库，也为后续开发国际合作预测算法提供了训练素材。