Mitarbeiter_in für bezahlte datenforensische Zuarbeit gesucht (CONSORT-Datenextraktion/Open Science & RCTs)

11.08.2026 | Stellenausschreibung vom 11.08.2026

Stellenausschreibung vom 11.08.2026

Für die Fertigstellung eines wissenschaftstheoretischen und bioethischen Manuskripts (vorgesehen für ein Peer-Review-Journal der BMJ Group) wird eine methodisch und biostatistisch versierte Nachwuchskraft (z. B. aus der Biologie, Medizin, Statistik oder Psychologie) für ein bezahltes Mini-Projekt im Bereich der Datenforensik/Open Science gesucht.

Projekt/Fragestellung:

Im Rahmen einer kritischen Datenforensik klinischer Studien (RCTs im Bereich der spezialisierten Psychotherapie) wird das Phänomen der Publikationsfragmentierung (Salami-Slicing). Das epistemologische Paradoxon besteht darin, dass das Versuchsdesign ohne echte Nullhypothese operiert – sich also methodisch einer Falsifikation entzieht.

Arbeitshypothese:

Trotz dieser zirkulären Immunisierung und jahrzehntelanger Forschung deutet die Datenlage darauf hin, dass die tatsächliche weltweite Gesamtzahl der echten Studienvollender (Completers) in den aktiven Behandlungsarmen überraschend gering ist (Hypothese: kumuliert im zweistelligen bis sehr niedrigen dreistelligen Bereich) – während dieselben Primärdatensätze über Sekundärpublikationen künstlich vervielfacht wurden. Ziel des Projekts ist die exakte, auditsichere Überprüfung dieser Hypothese im Sinne transparenter Wissenschaftspraxis.

Die konkrete Aufgabe:

  • Systematische Datenextraktion aus definierten Primärstudien (Auslesen der CONSORT-Flussdiagramme).
  • Exakte Auszählung der echten Studienvollender (Completers) vs. Abbrecher (Dropouts) in den aktiven Behandlungsarmen.
  • Abgleich von Mehrfachpublikationen derselben Patientenkohorte zur Vermeidung von Doppelzählungen.
  • Erstellung einer audit-sicheren Ergebnismatrix (auf Honorarbasis / als Aufwandsentschädigung).

Gesuchtes Profil:

  • Erfahrung im Lesen naturwissenschaftlicher/medizinischer Fachliteratur
  • Verständnis von RCT-Designs/CONSORT-Standards
  • Freude an präziser datenanalytischer Arbeit sowie am Open-Science-Gedanken.

Weitere Informationen und Bewerbung bei Sibylle Koch.

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