Data-Gouv-FR/pcri-actions-marie-curie-evolution-des-projets-evalues-et-signes-depuis-2002

该数据集展示了自2002年以来欧盟研究资助计划中玛丽·居里行动项目的评估和获奖项目的演变情况。数据按行动类型（如PF、DN）、国家、年份等进行细分。可用的指标包括：协调数量、参与者数量、欧元资助金额以及项目数量（基于project_id的唯一计数）。This dataset depicts the evolutionary trends of evaluated and awarded projects under the Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) of the European Union's research funding programs since 2002. The data is segmented by action type (e.g., PF, DN), country, year, and other relevant categories. Available metrics include: the number of coordinations, the number of participants, the euro-denominated funding amount, and the number of projects (based on the unique count of project_ids).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，聚焦于欧盟玛丽·居里行动计划自2002年FP6框架计划启动以来，项目评估与签约的演进历程。在构建上，数据集将原始表格资源转化为Hugging Face上的单一配置（fr-esr-msca-evolution-pcri），并存放于Parquet格式文件中，便于高效存储与读取。每个原始资源对应一个独立的子集配置，且包含统一的'train'分割，为研究者提供了结构规整、易于调用的数据基础。

特点

数据集的核心特色在于其细致的分类维度，涵盖行动类型（如PF、DN）、国家、年份等多个层面，并提供了协调数量、参与人数、资助金额及项目数量（基于唯一project_id计数）等关键指标。这种多维度的划分使得用户能够深入剖析玛丽·居里行动计划在不同时期、不同国家和行动类型下的执行成效与趋势。此外，数据集以法语为标注语言，遵循lov2许可证开放共享，确保了数据的合法性与可用性。

使用方法

使用该数据集时，用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载，仅需调用`load_dataset`函数并指定数据集标识符与配置名称即可。加载后，数据以标准的Dataset对象形式呈现，用户可直接访问其中的'train'分割进行探索与分析。建议研究者结合Python中的pandas等工具进行进一步的数据清洗、统计与可视化工作，同时可参照官方说明文档，关联其他法国公开研究数据集，以构建更全面的欧洲科研项目评估体系。

背景与挑战

背景概述

Marie Curie行动作为欧盟科研框架计划（FP）中极具影响力的人才流动与培养项目，自FP6启动以来（2002年）始终支撑着欧洲科研生态的活力。该数据集由法国高等教育与研究部通过data.gouv.fr平台发布，聚焦于历年项目评审与签署的动态演变，涵盖FP6至Horizon Europe阶段的申请与资助数据。其核心研究问题在于揭示项目获批率、资助规模及国际合作格局的长期趋势，为政策制定者、科研管理者以及学者提供量化依据。作为开源数据资源，该数据集强化了欧盟科研资助透明度的同时，也为计量科学学与科研绩效评估提供了宝贵的历史对照基线。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于整合并剖析跨越二十余年的Marie Curie行动数据，需克服不同计划周期（FP6至Horizon Europe）间数据标准不统一、资助规则变更以及参与国界定动态调整等复杂问题。在构建过程中，挑战集中于从分散的官方数据库中提取、清洗与对齐多维度变量，包括项目数量、协调与参与模式、资金分布等指标，并确保各年份与国家间数据的可比性。此外，数据仅涵盖欧盟资助框架内的项目信息，未能囊括各国补充性资助或非正式合作网络，限制了对其资助生态完整性的解读。

常用场景

经典使用场景

在科研政策与高等教育管理领域，追踪玛丽·居里行动计划自2002年以来的项目评估与签署演变，是该数据集的核心应用场景。研究者可利用其中按行动类型（如研究培训网络、个人资助）、国家及年份划分的详细指标，对欧盟科研资助的宏观趋势进行纵向剖析。通过分析协调项目数、参与方数量、资助金额及项目总数等关键变量，该数据集为理解欧洲研究区的构建与人才流动提供了定量基础。

实际应用

实际应用中，该数据常被欧洲各国的科研管理机构、大学战略规划部门及政策智库用于对标分析与绩效评估。例如，法国高等教育与研究部可借助此数据监控本国在玛丽·居里行动中的获资助参与度与成功率，从而调整国家层面的科研激励政策。此外，科研人员通过筛选年度与国别数据，还能识别潜在的国际合作伙伴，推动跨学科项目的申报与落地。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列聚焦于特定维度的专题工作，如‘玛丽·居里行动项目与参与实体清单’及‘合作网络分析’等关联数据集。这些衍生资源进一步细化了研究粒度，使学者能够从项目微观层面追踪科研合作的演化模式，或结合ERC等其它资助行动进行对比研究。相关成果已广泛应用于欧洲研究区一体化路径的实证文献中，成为政策评估领域的基础数据源。