Das Corpus der Entscheidungen des Bundesgerichtshofs (CE-BGH) ist eine möglichst vollständige Sammlung der vom Bundesgerichtshof veröffentlichten Entscheidungen. Der Datensatz nutzt als seine Datenquelle die amtliche Entscheidungsdatenbank des Bundesgerichtshofs und wertet diese vollständig aus.
Alle mit diesem Skript erstellten Datensätze werden dauerhaft kostenlos und urheberrechtsfrei auf Zenodo, dem wissenschaftlichen Archiv des CERN, veröffentlicht. Alle Versionen sind mit einem separaten und langzeit-stabilen (persistenten) Digital Object Identifier (DOI) versehen.
Aktuellster, funktionaler und zitierfähiger Release des Datensatzes: https://doi.org/10.5281/zenodo.3942742
Primäre Endprodukte des Skripts sind folgende ZIP-Archive:
- Der volle Datensatz im CSV-Format (mit zusätzlichen Metadaten)
- Die reinen Metadaten im CSV-Format (wie unter 1, nur ohne Entscheidungsinhalte)
- Alle Entscheidungen im TXT-Format
- Alle Entscheidungen im PDF-Format
- Nur Leitsatz-Entscheidungen im PDF-Format
- Nur benannte Entscheidungen im PDF-Format
- Platzhalter-Dokumente im PDF-Format
- Alle Analyse-Ergebnisse (Tabellen als CSV, Grafiken als PDF und PNG)
Alle Ergebnisse werden im Ordner output abgelegt. Zusätzlich werden für alle ZIP-Archive kryptographische Signaturen (SHA2-256 und SHA3-512) berechnet und in einer CSV-Datei hinterlegt.
- Docker
- Docker Compose
- 8 GB Speicherplatz auf Festplatte
- Multi-core CPU empfohlen (8 cores/16 threads für die Referenzdatensätze).
In der Standard-Einstellung wird das Skript vollautomatisch die maximale Anzahl an Rechenkernen/Threads auf dem System zu nutzen. Die Anzahl der verwendeten Kerne kann in der Konfigurationsatei angepasst werden. Wenn die Anzahl Threads auf 1 gesetzt wird, ist die Parallelisierung deaktiviert.
Kopieren Sie bitte den gesamten Source Code in einen leeren Ordner (!), beispielsweise mit:
$ git clone https://github.com/seanfobbe/ce-bgh
Verwenden Sie immer einen separaten und leeren Ordner für die Kompilierung. Die Skripte löschen innerhalb von bestimmten Unterordnern (files/, temp/, analysis und output/) alle Dateien die den Datensatz verunreinigen könnten --- aber auch nur dort.
Ein Docker Image stellt ein komplettes Betriebssystem mit der gesamten verwendeten Software automatisch zusammen. Nutzen Sie zur Erstellung des Images einfach:
$ bash docker-build-image.sh
Falls Sie zuvor den Datensatz schon einmal kompiliert haben (ob erfolgreich oder erfolglos), können Sie mit folgendem Befehl alle Arbeitsdaten im Ordner löschen:
$ Rscript delete_all_data.R
Den vollständigen Datensatz kompilieren Sie mit folgendem Skript:
$ bash docker-run-project.sh
Der Datensatz und alle weiteren Ergebnisse sind nun im Ordner output/ abgelegt.
Sie können die Pipeline visualisieren, aber nur nachdem sie die zentrale .Rmd-Datei mindestens einmal gerendert haben:
> targets::tar_glimpse() # Nur Datenobjekte
> targets::tar_visnetwork() # Alle Objekte
Hilfreiche Befehle um Fehler zu lokalisieren und zu beheben.
> tar_progress() # Zeigt Fortschritt und Fehler an
> tar_meta() # Alle Metadaten
> tar_meta(fields = "warnings", complete_only = TRUE) # Warnungen
> tar_meta(fields = "error", complete_only = TRUE) # Fehlermeldungen
> tar_meta(fields = "seconds") # Laufzeit der Targets
Die folgende Struktur erläutert die wichtigsten Bestandteile des Projekts. Während der Kompilierung werden weitere Ordner erstellt (files/, temp/ analysis und output/). Die Endergebnisse werden alle in output/ abgelegt.
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├── buttons # Buttons (nur optische Bedeutung)
├── CHANGELOG.md # Alle Änderungen
├── compose.yaml # Konfiguration für Docker
├── config.toml # Zentrale Konfigurations-Datei
├── data # Datensätze, auf denen die Pipeline aufbaut
├── delete_all_data.R # Löscht den Datensatz und Zwischenschritte
├── docker-build-image.sh # Docker Image erstellen
├── Dockerfile # Definition des Docker Images
├── docker-run-project.sh # Docker Image und Datensatz kompilieren
├── functions # Wichtige Schritte der Pipeline
├── gpg # Persönlicher Public GPG-Key für Seán Fobbe
├── old # Alter Code aus früheren Versionen
├── pipeline.Rmd # Zentrale Definition der Pipeline
├── README.md # Bedienungsanleitung
├── reports # Markdown-Dateien
├── requirements-python.txt # Benötigte Python packages
├── requirements-R.R # Benötigte R packages
├── requirements-system.txt # Benötigte system dependencies
├── run_project.R # Kompiliert den gesamten Datensatz
└── tex # LaTeX-Templates
Website — https://www.seanfobbe.de
Open Data — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-data/
Source Code — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-code/
Volltexte regulärer Publikationen — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-publications/
Fehler gefunden? Anregungen? Kommentieren Sie gerne im Issue Tracker auf GitHub oder schreiben Sie mir eine E-Mail an fobbe-data@posteo.de