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Habilitation Register of German Universities 2000-2020
No full textThe Habilitation Register of German Universities 2000-2020 covers a total of 24,714 habilitations at German universities for the period 2000-2020 and is intended to broaden and deepen empirical research on doctoral graduates and their subsequent career paths. Unlike dissertations, habilitations are not subject to mandatory publication in Germany. Aggregated data, separated for example by subject or federal state, are available on the GENESIS portal of the Federal Statistical Office of Germany. However, there is no complete database at the individual level with detailed information on the names of habilitated persons as well as on the year, university and subject of habilitation. Building on the Habilitation Register 1981-2014 by Bode and Bünstorf (2021), the present Habilitation Register 2000-2020 serves to systematically close this data gap by compiling and linking information from various data sources. Further additions as well as continuations for additional years are possible at any time.Das Habilitiertenregister deutscher Universitäten 2000-2020 umfasst insgesamt 24.714 Habilitationen an deutschen Universitäten für den Zeitraum 2000-2020. Es soll dazu dienen, die empirische Forschung zu Promovierten und ihren späteren Karriereverläufen zu erweitern und zu vertiefen. Anders als Dissertationen unterliegen Habilitationen in Deutschland keiner Veröffentlichungspflicht. Aggregierte Daten, separiert nach beispielsweise Fach oder Bundesländern, sind im GENESIS-Portal des Statistischen Bundesamts abrufbar. Es existiert allerdings keine vollständige Datenbank auf der individuellen Ebene mit detaillierten Angaben zu den Namen der Habilitierten sowie zu Jahr, Universität und Fach der Habilitation. Aufbauend auf dem Habilitiertenregister 1981-2014 von Bode und Bünstorf (2021) dient das vorliegende Habilitiertenregister 2000-2020 dazu, diese Datenlücke systematisch zu schließen, in dem Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammengetragen und verknüpft wurden. Weitere Ergänzungen sowie Fortführungen um weitere Jahre sind jederzeit möglich
Online Panel Survey of Gender Equality and Socioeconomic Consequences of the COVID-19 Pandemic
No full textThe survey focuses on the COVID-19 crisis and its impacts on gender equality regarding the labour market situation, work–life balance and the role that recovery measures and public policies may have had in supporting women and men. The survey provides new knowledge on the multifaceted impacts of the COVID-19 pandemic from a socioeconomic point of view. The survey covered the following main research topics: changes in household arrangements concerning paid work and unpaid care, changes in work arrangements since the start of the pandemic, work–life balance (including the use of available institutional instruments to deal with the work–life balance challenges since the start of the pandemic). The respondents were selected using a quota sample from an online access panel (mainly Cint). In the survey period 28.06.2021 to 25.07.2021, 42300 people between the ages of 20 and 64 living in the 27 EU Member States were surveyed in online interviews (CAWI).General information: region; household size; relationship to the people in the household; number of children in the household younger than 1 year old, 1 to 2 years old, 3 to 6 years old, 7 to 11 years old, 12 to 17 years old, and 18 years and older; did anyone move into or out of the household for a period lasting at least 1 months since the start of the pandemic (no change, return of adult children, parents or other relatives moved in, the respondent moved in with parents or other relatives, respondent moved in with partner, partner left the shared home, respondent left the shard home, other); respondent provides unpaid care towards children or grandchildren that are not living in the household; respondent provides unpaid care towards older people or people with limitations due to health problems and/ or with disabilities; distribution of the following tasks: shopping for groceries, housework chores, financial and administrative matters, management and planning of tasks; satisfaction with the current distribution between respondent and partner/ spouse of the housework chores and tasks; change of the distribution of housework chores and tasks since the start of the pandemic; distribution of the following tasks before the pandemic started: shopping for groceries, housework chores, financial and administrative matters, management and planning of tasks; hours per week the respondent is involved in household chores and tasks nowadays and before the pandemic started; satisfaction with the amount of time for household chores and tasks; person in the household nowadays generally providing care for older people or people with limitations due to health problems and/ or with disabilities; satisfaction with the current distribution with the respondent and partner/ spouse; change or distribution since the start of the pandemic; person in the household that generally provided care for older people with limitations before the pandemic started; hours per week the respondent is involved in caring for older people nowadays and before the pandemic started; satisfaction with the amount of time the respondent currently spends in caring for older people; distribution of childcare of children between 0 and 11 years in the household nowadays (care and supervision, assistance with school tasks and/ or homeschooling, playing or doing activities, managing schedules and activities); satisfaction with the current distribution of childcare between respondent and partner/ spouse; change of distribution since the start of the pandemic; distribution of childcare (for children and grandchildren 0-11 years old, and between 12 and 17 years) before the pandemic started; hours per week the respondent is involved in childcare nowadays and before the pandemic started (for children and grandchildren 0-11 years old, and between 12 and 17 years); satisfaction with the amount of time currently spend in childcare in the last 2 working weeks, and before the start of the pandemic.
Paid work: main job; sector; employment contract; working in private/ public or other sector; kind of employment in main job before the pandemic started; working hours per week nowadays and before the pandemic started; frequency of working from home nowadays, and before the pandemic started; sharing of space for working/ of equipment to do the work with other members of the household; working hours without being interrupted by children, by partner/ spouse or other relative, by another person, and by the need to accomplish housework tasks; working times set before the start of the pandemic; changes in working time arrangements since the start of the pandemic (e.g. reduced working times/changed working schedule to take care of children and/ or relatives, etc.); extent of changes of work experience since the start of the pandemic (e.g. prospects for career advancement in the near future have decreased, it became easier to combine family/ personal life and work obligations, expectation to work as much or even more than before the start of the pandemic, etc.); feeling at work over the last two weeks: how well handled the responsibilities and daily demands, performed without mistakes, got things done on time, and kept focus and concentration on tasks.
Well-being: how often during the last two weeks felt lonely, guilty, stressed, depressed, tired, and anxious; main job: how often in the last two weeks kept worrying about work when not working, felt too tired after work to do some of the household activities which need to be done, found that job prevented from giving the time wanted to the family, found it difficult to concentrate on the job because of family responsibilities, found that family responsibilities prevented from giving the time to the job, found that the job prevented from giving the time wanted for oneself); frequency of different activities in the last two weeks (attended a course or public event not job related, practiced sports, participated in voluntary organizations activity, attended religious services, spent time on hobbies, socialized outside the immediate household or co-workers).
Services and support: frequency of utilization of the following services and other external resources for childcare (nowadays and before the pandemic started): day-care centre/ school, after-school programme(s) and other extracurricular activities, nanny or babysitter, nurse or social worker, grandparents or other relatives, other adults (e.g. neighbors, friends, etc.); frequency of utilization of the following external services and resources for the care of older people or people with limitations due to health problems and/ or with disabilities (nowadays and before the pandemic started): residential long-term care facilities/ institutions, day-care centre, home-based personal care workers, domestic cleaners and helpers, nurse and/ or healthcare assistants, social workers, relatives, neighbors, friends; impact on unpaid care burden due to governmental measures to limit the spread of COVID-19 (partial or full closure of schools and/ or childcare services, move to online schooling and/ or lectures, partial or full closure of day-care services for older people or people with limitations to health problems and/ or with disabilities, limitation of visits to care services, limitation of local movement, limitation of social contact, partial or full closure of restaurants and cafes/ bars, partial or full closure of public transport); receipt of different benefits and support since the start of the pandemic (e.g. unemployment benefit, governmental wage support, governmental financial support for parents and carers, etc.); to what extent did the receipt of leave or in-kind forms of support help to relieve the unpaid care workload; to what extent did the receipt of financial support help the personal economic situation.
Demography: sex; year of birth; born in the country of interview; country of birth (migration background); year of immigration; changes in personal income since the start of the pandemic; assessment of own contribution to the household income compared to partners contribution nowadays, and before the pandemic started; total household monthly income (income deciles); highest educational level; father and/ or mother born in the country; information on partner/ spouse: sex of partner/ spouse; partner is born in the country of interview; highest educational level of partner/ spouse; current situation of partner/ spouse; sector of partner’s main job; partner’s situation before the pandemic started; working hours per week of partner/ spouse nowadays and before the pandemic started; frequency of working from home nowadays and before the pandemic started.
Additionally coded were: case-ID; interview identifier for each country, interview duration; numeric country code; protocol order, region-ID; age of respondent; age classification; sex and age classification; households with minor children; education (ISCED) of respondent; weighting variable for ISCED; population size weight, weight.Die Erhebung konzentriert sich auf die COVID-19-Krise und ihre Auswirkungen auf die Gleichstellung der Geschlechter in Bezug auf die Arbeitsmarktsituation, die Vereinbarkeit von Beruf und Familie und die Rolle, die Konjunkturmaßnahmen und öffentliche Politiken bei der Unterstützung von Frauen und Männern gespielt haben könnten. Die Umfrage liefert neue Erkenntnisse über die vielschichtigen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie aus sozioökonomischer Sicht. Die Umfrage umfasste die folgenden Hauptforschungsthemen: Veränderungen in den Haushaltsvereinbarungen in Bezug auf bezahlte Arbeit und unbezahlte Betreuung Veränderungen in der Arbeitsorganisation seit dem Beginn der Pandemie, Vereinbarkeit von Beruf und Familie (einschließlich der Nutzung verfügbarer institutioneller Instrumente zur Bewältigung der Herausforderungen bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie seit Beginn der Pandemie). Die Befragten wurden anhand einer Quotenstichprobe aus einem Online-Access-Panel (hauptsächlich Cint) ausgewählt. Im Erhebungszeitraum vom 28.06.2021 bis zum 25.07.2021 wurden 42300 Personen im Alter zwischen 20 und 64 Jahren, die in den 27 EU-Mitgliedstaaten leben, in Online-Interviews (CAWI) befragt.Allgemeine Angaben: Region; Haushaltsgröße; Beziehung zu den Personen im Haushalt; Anzahl der Kinder im Haushalt jünger als 1 Jahr, im Alter von 1 bis 2 Jahren, 3 bis 6 Jahren, 7 bis 11 Jahren, 12 bis 17 Jahren und 18 Jahre und älter; ist seit Beginn der Pandemie jemand in den Haushalt eingezogen oder aus dem Haushalt ausgezogen (keine Veränderung, Rückkehr der erwachsenen Kinder, Einzug der Eltern oder anderer Verwandter, Einzug der befragten Person zu den Eltern oder anderen Verwandten, Einzug der befragten Person zum Partner, Auszug des Partners aus der gemeinsamen Wohnung, Auszug der Auskunftsperson aus der Teilwohnung, Sonstiges); befragte Person leistet unbezahlte Pflege für Kinder oder Enkelkinder, die nicht im Haushalt leben; befragte Person leistet unbezahlte Pflege für ältere Menschen oder Menschen mit gesundheitlichen Einschränkungen und/oder mit Behinderungen; Aufteilung der folgenden Aufgaben: Einkaufen von Lebensmitteln, Hausarbeit, Finanz- und Verwaltungsangelegenheiten, Verwaltung und Planung von Aufgaben; Zufriedenheit mit der derzeitigen Aufteilung der Hausarbeit und der Aufgaben zwischen der befragten Person und deren Partner/ Ehegatten; Veränderung der Aufteilung der Hausarbeit und der Aufgaben seit Beginn der Pandemie; Aufteilung der folgenden Aufgaben vor Beginn der Pandemie: Einkaufen von Lebensmitteln, Hausarbeit, Finanz- und Verwaltungsangelegenheiten, Verwaltung und Planung von Aufgaben; Stunden pro Woche, die die befragte Person derzeit und vor Beginn der Pandemie mit Hausarbeiten und Aufgaben im Haushalt beschäftigt ist bzw. war; Zufriedenheit mit dem Zeitaufwand für Hausarbeiten und Aufgaben im Haushalt; Person im Haushalt, die derzeit im Allgemeinen ältere Menschen oder Menschen mit gesundheitlichen Einschränkungen und/ oder mit Behinderungen betreut; Zufriedenheit mit der derzeitigen Aufteilung zwischen der befragten Person und dem Partner/ Ehepartner; Veränderung der Aufteilung seit Beginn der Pandemie; Person im Haushalt, die vor Beginn der Pandemie in der Regel die Betreuung älterer Menschen mit Einschränkungen übernommen hat; Stunden pro Woche, die die befragte Person derzeit und vor Beginn der Pandemie für die Betreuung älterer Menschen aufwendet bzw. aufgewendet hat; Zufriedenheit mit dem Zeitaufwand, den die befragte Person derzeit für die Betreuung älterer Menschen aufwendet; Aufteilung der Kinderbetreuung von Kindern zwischen 0 und 11 Jahren im Haushalt (Betreuung und Beaufsichtigung, Unterstützung bei Schulaufgaben und/oder Hausunterricht, Spielen oder Aktivitäten, Verwaltung von Terminen und Aktivitäten); Zufriedenheit mit der derzeitigen Aufteilung der Kinderbetreuung zwischen der befragten Person und deren Partner/ Ehegatten; Veränderung der Aufteilung seit Beginn der Pandemie; Aufteilung der Kinderbetreuung (für Kinder und Enkelkinder im Alter von 0-11 Jahren und zwischen 12 und 17 Jahren) vor Beginn der Pandemie; Stunden pro Woche, die die befragte Person derzeit und vor Beginn der Pandemie für die Kinderbetreuung aufwendet bzw. aufgewendet hat (für Kinder und Enkelkinder im Alter von 0 bis 11 Jahren und von 12 bis 17 Jahren); Zufriedenheit mit der Zeit, die in den letzten zwei Arbeitswochen und vor Beginn der Pandemie für die Kinderbetreuung aufgewendet wurde.
Bezahlte Arbeit: Hauptbeschäftigung; Sektor; Arbeitsvertrag; Arbeit im privaten/öffentlichen oder anderen Sektor; Art der Beschäftigung im Hauptberuf vor Beginn der Pandemie; Arbeitszeit pro Woche derzeit und vor Beginn der Pandemie; Häufigkeit der Arbeit von zu Hause aus derzeit und vor Beginn der Pandemie; gemeinsame Nutzung des Arbeitsraums/ der Arbeitsmittel mit anderen Haushaltsmitgliedern; Arbeitszeiten ohne Unterbrechung durch Kinder, Partner/ Ehepartner oder andere Verwandte, durch eine andere Person und durch die Notwendigkeit, Hausarbeit zu erledigen; vor Beginn der Pandemie festgelegte Arbeitszeiten; Änderungen der Arbeitszeitregelungen seit Beginn der Pandemie (z. B. reduzierte Arbeitszeiten/ geänderte Arbeitszeiten, um sich um Kinder und/oder Angehörige zu kümmern usw.); Ausmaß der Veränderungen der Arbeitserfahrung seit Beginn der Pandemie (z. B. haben sich die Aussichten auf einen beruflichen Aufstieg in naher Zukunft verringert, es ist einfacher geworden, Familie/Privatleben und berufliche Verpflichtungen miteinander zu vereinbaren, die Erwartung, genauso viel oder sogar mehr zu arbeiten als vor Beginn der Pandemie usw.); Gefühl bei der Arbeit in den letzten zwei Wochen: wie gut wurden die Verantwortlichkeiten und täglichen Anforderungen bewältigt, wurden keine Fehler gemacht, wurden die Dinge rechtzeitig erledigt und konnte man sich auf die Aufgaben konzentrieren.
Wohlbefinden: Häufigkeit folgender Gefühle in den letzten zwei Wochen: einsam, schuldig, gestresst, deprimiert, müde und ängstlich; Hauptberuf: wie oft in den letzten zwei Wochen Sorgen über die Arbeit gemacht, wenn nicht gearbeitet, wie oft nach der Arbeit zu müde gefühlt, um einige der notwendigen Tätigkeiten im Haushalt zu erledigen, wie oft festgestellt, dass die Arbeit daran hindert, der Familie die gewünschte Zeit zu widmen, wie oft festgestellt, dass familiäre Verpflichtungen daran hindern, der Arbeit die gewünschte Zeit zu widmen, wie oft festgestellt, dass die Arbeit daran hindert, sich selbst die gewünschte Zeit zu widmen; Häufigkeit verschiedener Aktivitäten in den letzten zwei Wochen (Besuch eines Kurses oder einer öffentlichen Veranstaltung, die nichts mit der Arbeit zu tun haben, Ausübung von Sport, Teilnahme an Aktivitäten von Freiwilligenorganisationen, Besuch von Gottesdiensten, Zeit für Hobbys, soziale Kontakte außerhalb des unmittelbaren Haushalts oder der Kollegen).
Dienstleistungen und Unterstützung: Häufigkeit der Inanspruchnahme der folgenden Dienstleistungen und anderen externen Ressourcen für die Kinderbetreuung (derzeit und vor Beginn der Pandemie): Kindertagesstätte/Schule, außerschulische Programme und andere außerschulische Aktivitäten, Kindermädchen oder Babysitter, Krankenschwester oder Sozialarbeiter, Großeltern oder andere Verwandte, andere Erwachsene (z. B. Nachbarn, Freunde usw.); Häufigkeit der Inanspruchnahme der folgenden externen Dienste und Ressourcen für die Pflege älterer Menschen oder Menschen mit gesundheitlichen Einschränkungen und/oder Behinderungen (derzeit und vor Beginn der Pandemie): stationäre Langzeitpflegeeinrichtungen, Tagesstätten, häusliche Pflegekräfte, Reinigungskräfte und Haushaltshilfen, Krankenschwestern und -pfleger und/ oder Gesundheitshelfer, Sozialarbeiter, Verwandte, Nachbarn, Freunde; Auswirkungen auf die unbezahlte Pflegebelastung aufgrund staatlicher Maßnahmen zur Eindämmung der Ausbreitung von COVID-19 (teilweise oder vollständige Schließung von Schulen und/oder Kinderbetreuungseinrichtungen, Umstellung auf Online-Schulunterricht und/oder Vorlesungen, teilweise oder vollständige Schließung von Tagesbetreuungseinrichtungen für ältere Menschen oder Menschen mit gesundheitlichen Einschränkungen und/oder Behinderungen, Einschränkung bei Pflegedienstbesuchen, Einschränkung der Bewegungsfreiheit vor Ort, Einschränkung sozialer Kontakte, teilweise oder vollständige Schließung von Restaurants und Cafés/Bars, teilweise oder vollständige Schließung des öffentlichen Nahverkehrs); Bezug von verschiedenen Leistungen und Unterstützungen seit Beginn der Pandemie (z. B. Arbeitslosengeld, staatliche Lohnunterstützung, staatliche finanzielle Unterstützung für Eltern und Pflegepersonen usw.); inwieweit hat der Bezug von Urlaub oder Sachleistungen dazu beigetragen, die unbezahlte Pflegearbeit zu entlasten; inwieweit hat der Bezug von finanzieller Unterstützung die persönliche wirtschaftliche Situation verbessert.
Demografie: Geschlecht; Geburtsjahr; geboren im Land der Befragung; Geburtsland (Migrationshintergrund); Jahr der Einwanderung; Veränderungen des persönlichen Einkommens seit Beginn der Pandemie; Einschätzung des eigenen Beitrags zum Haushaltseinkommen im Vergleich zum Beitrag des Partners derzeit und vor Beginn der Pandemie; monatliches Haushaltsgesamteinkommen (Einkommensdezile); höchster Bildungsgrad; Vater und/ oder Mutter im Land geboren; Angaben zum Partner/ Ehepartner: Geschlecht des Partners/ Ehegatten; Partner ist im Land der Befragung geboren; höchster Bildungsgrad des Partners/ Ehegatten; derzeitige Situation des Partners/ Ehegatten; Sektor der Hauptbeschäftigung des Partners; Situation des Partners vor Beginn der Pandemie; Wochenarbeitszeit des Partners/ Ehegatten derzeit und vor Beginn der Pandemie; Häufigkeit der Heimarbeit derzeit und vor Beginn der Pandemie.
Zusätzlich verkodet wurden: Fall-ID, Interview-Identifikator für jedes Land, Interviewdauer, numerischer Ländercode, Protokollreihenfolge, Region-ID, Alter des Befragten, Altersklassifizierung, Geschlechts- und Altersklassifizierung, Haushalte mit minderjährigen Kindern, Bildung (ISCED) des Befragten, Gewichtungsvariable für ISCED, Gewicht der Bevölkerungsgröße, Gewicht
wgtdistrim: Stata module for trimming extreme sampling weights
No full textStata module that implements Potter's (1990) weight distribution approach to trim extreme sampling weights. The basic idea is that the sampling weights are assumed to follow a beta distribution. The parameters of the distribution are estimated from the moments of the observed sampling weights and the resulting quantiles are used as cut-off points for extreme sampling weights. The process is repeated a specified number of times (10 by default) or until no sampling weights are more extreme than the specified quantiles.Stata module that implements Potter's (1990) weight distribution approach to trim extreme sampling weights. The basic idea is that the sampling weights are assumed to follow a beta distribution. The parameters of the distribution are estimated from the moments of the observed sampling weights and the resulting quantiles are used as cut-off points for extreme sampling weights. The process is repeated a specified number of times (10 by default) or until no sampling weights are more extreme than the specified quantiles
Replication code: Gummer et al. (2023): How to detect and influence looking up answers to political knowledge questions in web surveys.
No full text-
Code/Syntax: Navigating treacherous waters
No full textThe code/syntax describes the quantitative analysis presented in the named reference. Using a quantitative survey we explore the experiences of navigating dual careers for a sample of scientists who applied for a European Research Council (ERC) grant. The analysis differentiates between applicants for a Starting Grant (StG) and Advanced Grant (AdG). Main topics of the quantitative description are how many women scientists and men scientists have children and a partner and the employment status of the partner. We provide information how scientists with an employed partner rate the importance of their careers in the partnership and how difficult they find it to pursue two careers. We map characteristics of StG applicants with different dual career experiences. The quantitative description supplements the findings from qualitative interviews on the lived experiences of the scientists.The code/syntax describes the quantitative analysis presented in the named reference. Using a quantitative survey we explore the experiences of navigating dual careers for a sample of scientists who applied for a European Research Council (ERC) grant. The analysis differentiates between applicants for a Starting Grant (StG) and Advanced Grant (AdG). Main topics of the quantitative description are how many women scientists and men scientists have children and a partner and the employment status of the partner. We provide information how scientists with an employed partner rate the importance of their careers in the partnership and how difficult they find it to pursue two careers. We map characteristics of StG applicants with different dual career experiences. The quantitative description supplements the findings from qualitative interviews on the lived experiences of the scientists
Code/Syntax: Gleiches Studium, gleiche Chancen? Eine Mikrozensusanalyse zur Arbeitsmarktposition von Frauen mit m\ue4nnertypischem Studienfach
No full textEs werden die Do-Files zur Verfügung gestellt, mit denen die Ergebnisse des Artikels
"Konietzka, D. & Wen, S., 2023: Gleiches Studium, gleiche Chancen? Eine Mikrozensusanalyse zur Arbeitsmarktposition von Frauen mit männertypischem Studienfach. In: Zeitschrift für Soziologie, online first."
repliziert werden können.
Die Analysen verwenden die Scientific Use Files (SUF) des Mikrozensus aus den Jahren 1996, 2000, 2004, 2008, 2012 und 2016. Die Daten können über das Forschungsdatenzentrum des Statistischen Bundesamts unter https://www.forschungsdatenzentrum.de/de über die folgenden DOIs beantragt werden:
SUF 1996: DOI: 10.21242/12211.1996.00.00.3.1.0
SUF 2000: DOI: 10.21242/12211.2000.00.00.3.1.0
SUF 2004: DOI: 10.21242/12211.2004.00.00.3.1.0
SUF 2008: DOI: 10.21242/12211.2008.00.00.3.1.0
SUF 2012: DOI: 10.21242/12211.2012.00.00.3.1.0
SUF 2016: DOI: 10.21242/12211.2016.00.00.3.1.0 Es werden die Do-Files zur Verfügung gestellt, mit denen die Ergebnisse des Artikels
"Konietzka, D. & Wen, S., 2023: Gleiches Studium, gleiche Chancen? Eine Mikrozensusanalyse zur Arbeitsmarktposition von Frauen mit männertypischem Studienfach. In: Zeitschrift für Soziologie, online first."
repliziert werden können.
Die Analysen verwenden die Scientific Use Files (SUF) des Mikrozensus aus den Jahren 1996, 2000, 2004, 2008, 2012 und 2016. Die Daten können über das Forschungsdatenzentrum des Statistischen Bundesamts unter https://www.forschungsdatenzentrum.de/de über die folgenden DOIs beantragt werden:
SUF 1996: DOI: 10.21242/12211.1996.00.00.3.1.0
SUF 2000: DOI: 10.21242/12211.2000.00.00.3.1.0
SUF 2004: DOI: 10.21242/12211.2004.00.00.3.1.0
SUF 2008: DOI: 10.21242/12211.2008.00.00.3.1.0
SUF 2012: DOI: 10.21242/12211.2012.00.00.3.1.0
SUF 2016: DOI: 10.21242/12211.2016.00.00.3.1.0 </a
German state parliaments \u2013 Individual and contextual data
No full textThe data covers all Member of Parliaments (MPs) belonging to the 16 German state parliaments between 1990 and 2021. The data includes information at four levels: (1) MPs: the MP herself; such as sex, year of birth, party membership, or parliamentary roles; (2) Party: the party an MP belongs to, such as vote share, party positions, women in leadership positions, or government participation; (3) LP: the legislative period in which an observed MP is placed, such as turnout, information on all legislative parties, or information on the parliamentary presidency; and (4) State: the state in a given year, including political, social, and economic information.The data covers all Member of Parliaments (MPs) belonging to the 16 German state parliaments between 1990 and 2021. The data includes information at four levels: (1) MPs: the MP herself; such as sex, year of birth, party membership, or parliamentary roles; (2) Party: the party an MP belongs to, such as vote share, party positions, women in leadership positions, or government participation; (3) LP: the legislative period in which an observed MP is placed, such as turnout, information on all legislative parties, or information on the parliamentary presidency; and (4) State: the state in a given year, including political, social, and economic information
Replication files for "How vulnerable are the self-employed? Evidence from Ugandan small-scale entrepreneurs"
No full textThese do-files were used to conduct the analyses in the associated journal article. The dataset is not currently available for public use for confidentiality reasons.These do-files were used to conduct the analyses in the associated journal article. The dataset is not currently available for public use for confidentiality reasons
Kompass: K\ufcnstliche Intelligenz und Kompetenz 2022
No full textFür ein souveränes Handeln in der digitalisierten Gesellschaft benötigen Bürger*innen Kompetenzen, da der digitale und technologische Wandel kontinuierlich die unterschiedlichsten Lebensbereiche verändert. Das Projekt Digitales Deutschland | Monitoring zur Digitalkompetenz der Bevölkerung nimmt sich dieser Herausforderung an und untersucht auf Basis eines Monitorings aktueller Studien, eines theoretischen Rahmenkonzepts, eigener empirischer Untersuchungen und unter Einbezug von Expert*innen unterschiedlicher Disziplinen folgende Fragen: Wie können Kompetenzen systematisiert und gefasst werden? Welche Kompetenzanforderungen werden an unterschiedliche Zielgruppen gestellt? Wie können allen Teilen der Bevölkerung adäquate Angebote zur Weiterentwicklung digital- und medienbezogener Kompetenzen gemacht werden? Dabei wird explizit die Perspektive der Kompetenzträger*innen einbezogen. Seit 2020 liegt darüber hinaus ein besonderer Schwerpunkt auf dem Themenbereich Künstliche Intelligenz.Für ein souveränes Handeln in der digitalisierten Gesellschaft benötigen Bürger*innen Kompetenzen, da der digitale und technologische Wandel kontinuierlich die unterschiedlichsten Lebensbereiche verändert. Das Projekt Digitales Deutschland | Monitoring zur Digitalkompetenz der Bevölkerung nimmt sich dieser Herausforderung an und untersucht auf Basis eines Monitorings aktueller Studien, eines theoretischen Rahmenkonzepts, eigener empirischer Untersuchungen und unter Einbezug von Expert*innen unterschiedlicher Disziplinen folgende Fragen: Wie können Kompetenzen systematisiert und gefasst werden? Welche Kompetenzanforderungen werden an unterschiedliche Zielgruppen gestellt? Wie können allen Teilen der Bevölkerung adäquate Angebote zur Weiterentwicklung digital- und medienbezogener Kompetenzen gemacht werden? Dabei wird explizit die Perspektive der Kompetenzträger*innen einbezogen. Seit 2020 liegt darüber hinaus ein besonderer Schwerpunkt auf dem Themenbereich Künstliche Intelligenz
Bodyrules \u2013 Interviews mit Badeg\ue4sten
No full textDer hier vorliegende Datensatz ist aus der Analyse von 101 Interviews entstanden, die mit Badegästen in deutschen Freibädern im Zeitraum vom 27.6.2019 bis zum 22.8.2019 durchgeführt wurden. Ziel der Befragung war es, Badegäste hinsichtlich ihrer eigenen Körperpraktiken im Schwimmbad zu befragen und ihre Einstellungen gegenüber fremden (d.h. nicht-eigenen) Praktiken zu erfassen. Fokussiert wurden die Interviews auf Praktiken der Badebekleidung sowie auf Körperpraktiken in der Dusche, die in Deutschland häufig nackt genutzt wird. Zentrales Erkenntnisinteresse der Befragung war, wie Badegäste ihre eigenen Praktiken als legitim präsentieren und welche Art fremder Körperpraktiken sie legitimieren oder delegitimieren. Dabei wurde sowohl nach besonders bedeckenden als auch nach besonders freizügigen Körperpraktiken gefragt in der Annahme, dass diese an beiden Seiten des Spektrums von der Norm abweichen.
Die Interviews wurden auf den Liegewiesen, im Beckenbereich und im Eingangsbereich der Freibäder durchgeführt. Aufgrund der besonderen Befragungssituation (viele Badegäste wurden in ihrer Badebekleidung befragt), waren die Interviews im Durchschnitt nur etwa 12 Minuten lang. Alle Interviews folgten dem Leitfaden recht streng (siehe Seite 2-4 in diesem Dokument).
Für die Erstellung des Datensatzes wurden die Interviews mit Hilfe des Programms Atlas.ti zunächst grob nach den Themen des Leitfadens deduktiv codiert (z.B. fremde Badebekleidung vs. eigene Badebekleidung; bedeckend vs. freizügig; ablehnend/kritisch vs. befürwortend/positiv vs. indifferent/unentschieden). Auf den untersten Gliederungsebenen wurden Codes für konkrete inhaltliche Argumente erstellt. Diese induktiven Codes fassen einzelne Interviewpassagen zusammen und stellen insbesondere dar, wie befragte Badegäste die eigenen Körperpraktiken legitimieren oder ihre Einstellungen gegenüber fremden Praktiken begründen. Die Daten zu den Fragen 8 und 9 sind nicht Teil dieses Datensatzes.Der hier vorliegende Datensatz ist aus der Analyse von 101 Interviews entstanden, die mit Badegästen in deutschen Freibädern im Zeitraum vom 27.6.2019 bis zum 22.8.2019 durchgeführt wurden. Ziel der Befragung war es, Badegäste hinsichtlich ihrer eigenen Körperpraktiken im Schwimmbad zu befragen und ihre Einstellungen gegenüber fremden (d.h. nicht-eigenen) Praktiken zu erfassen. Fokussiert wurden die Interviews auf Praktiken der Badebekleidung sowie auf Körperpraktiken in der Dusche, die in Deutschland häufig nackt genutzt wird. Zentrales Erkenntnisinteresse der Befragung war, wie Badegäste ihre eigenen Praktiken als legitim präsentieren und welche Art fremder Körperpraktiken sie legitimieren oder delegitimieren. Dabei wurde sowohl nach besonders bedeckenden als auch nach besonders freizügigen Körperpraktiken gefragt in der Annahme, dass diese an beiden Seiten des Spektrums von der Norm abweichen.
Die Interviews wurden auf den Liegewiesen, im Beckenbereich und im Eingangsbereich der Freibäder durchgeführt. Aufgrund der besonderen Befragungssituation (viele Badegäste wurden in ihrer Badebekleidung befragt), waren die Interviews im Durchschnitt nur etwa 12 Minuten lang. Alle Interviews folgten dem Leitfaden recht streng (siehe Seite 2-4 in diesem Dokument).
Für die Erstellung des Datensatzes wurden die Interviews mit Hilfe des Programms Atlas.ti zunächst grob nach den Themen des Leitfadens deduktiv codiert (z.B. fremde Badebekleidung vs. eigene Badebekleidung; bedeckend vs. freizügig; ablehnend/kritisch vs. befürwortend/positiv vs. indifferent/unentschieden). Auf den untersten Gliederungsebenen wurden Codes für konkrete inhaltliche Argumente erstellt. Diese induktiven Codes fassen einzelne Interviewpassagen zusammen und stellen insbesondere dar, wie befragte Badegäste die eigenen Körperpraktiken legitimieren oder ihre Einstellungen gegenüber fremden Praktiken begründen. Die Daten zu den Fragen 8 und 9 sind nicht Teil dieses Datensatzes