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Auswertungen amtlicher Hochschuldaten zeigen für Deutschland kaum Veränderungen des Anteils von Professorinnen in der Mathematik in den letzten mehr als 25 Jahren – und dies trotz steigender Frauenanteile auf allen Qualifikationsstufen (Studierende, Promovierende, Postdocs). Das vorhandene Rekrutierungspotenzial für die jeweils nächste wissenschaftliche Qualifikationsstufe und Statusebene wird in der Mathematik bis heute nicht hinreichend genutzt (ein Phänomen, das auch als Leaky Pipeline bezeichnet wird). Zudem stoßen Mathematikerinnen nach wie vor an die sogenannte gläserne Decke, was ihre anhaltende Unterrepräsentanz auf der Ebene der Professuren und in anderen wissenschaftlichen Führungspositionen mit bedingt.

Public health authorities around the world adopt different models of collaboration with the private sector (PPP) in order to develop and implement digital epidemiology in the Covid-19 crises. The purpose of this study is to explore the dynamic long-term effects of different PPP models on public welfare, by analysing the complex interconnections between data protection, use of data in public health, and the dynamic effects of such collaborations on data-driven innovation. This analytic framework could inform policymakers in designing PPP models to address the ongoing coronavirus crisis and future health crises.

Ansprechpartnerin: Clara Iglesias Keller