Why Delannoy numbers?

This article is not a research paper, but a little note on the history of combinatorics: We present here a tentative short biography of Henri Delannoy, and a survey of his most notable works. This answers to the question raised in the title, as these works are related to lattice paths enumeration, to the so-called Delannoy numbers, and were the first general way to solve Ballot-like problems. These numbers appear in probabilistic game theory, alignments of DNA sequences, tiling problems, temporal representation models, analysis of algorithms and combinatorial structures.Comment: Presented to the conference "Lattice Paths Combinatorics and Discrete Distributions" (Athens, June 5-7, 2002) and to appear in the Journal of Statistical Planning and Inference

On the Mechanics Behind Academic Progress

In wissensintensiven Gesellschaften wird akademischem Fortschritt eine immer größere Bedeutung beigemessen. Sowohl die Generierung neuen Wissens als auch die Ausbildung hochqualifizierter Arbeitskräfte spielen hierbei eine Schlüsselrolle. Jüngste Studien legen allerdings nahe, dass es zunehmend schwieriger wird, neue Ideen zu finden und dass längere Bildungswege das individuelle Innovationspotenzial erheblich reduzieren. Vor diesem Hintergrund widmet sich die vorliegende Dissertation den Mechanismen, die akademischem Fortschritt zugrunde liegen. Im ersten Teil der Arbeit liegt der Fokus auf Spillover-Effekten in der Wissensproduktion. Der Ursprung dieser Effekte wird primär bei herausragenden Forscherinnen und Forschern vermutet, zu deren Ermittlung Metadaten zu 15,6 Millionen Publikationen zusammengestellt wurden. Innerhalb der Forschungselite erweist sich eine Subgruppe von 162 Personen als zentral für die Identifikation kausaler Effekte. Konstituierendes Merkmal dieser Personengruppe ist ihr unerwarteter Tod und ein damit verbundenes vorzeitiges Karriereende. Auf diese letalen Schocks folgend zeigt sich ein signifikanter Rückgang im Publikationsoutput ihres direkten Kollaborationsnetzwerks. Spillover-Effekte werden zwar aggregiert deutlich, treten über das Fächerspektrum allerdings in sehr heterogenen Formen auf. Der zweite Teil der Arbeit geht auf die institutionelle Ebene über und untersucht, wie effizient europäische Universitäten in Forschung und Lehre agieren. Effizienz wird hierbei über die Relation von Inputs und Outputs modelliert, die neben bibliometrischen Daten auch amtliche Statistiken zu Finanz- und Studierendenzahlen miteinbeziehen. Vergleichbar mit dem Resultat des ersten Teils wird offenbar, dass universitäre Effizienz je nach fachlichem Schwerpunkt von einer Reihe unterschiedlicher Faktoren bedingt wird. Abschließend erfolgt im dritten Teil der Arbeit die Betrachtung eines groß angelegten Programms zur Förderung der Hochschullehre in Deutschland. Die kompetitive Mittelvergabe des Qualitätspakts Lehre lässt darauf schließen, dass die Drittmittelakquise deutlich positive Pfadabhängigkeiten aufweist und somit das potenzielle Risiko birgt, finanzielle Ungleichheiten zu intensivieren