diff --git a/04_find_and_replace_uri.R b/04_find_and_replace_uri.R
index cb9c778..d7f399b 100644
--- a/04_find_and_replace_uri.R
+++ b/04_find_and_replace_uri.R
@@ -22,7 +22,7 @@ to_replace_done <- to_replace_original
 for (spalte_excel in SPALTEN[1]:SPALTEN[length(SPALTEN)]) { 
   
   #Start der Zeitmessung für aktuelle Spalte
-  tic(paste("starte mit Spalte",spalte_excel))
+  tic(paste("starte mit Spalte", spalte_excel))
   
   #Zweite Schleife über die jeweiligen Zeilen des Spaltenvektors
   for (zeile_excel in 1:nrow(to_replace_original[, spalte_excel])) {
@@ -60,7 +60,6 @@ for (spalte_excel in SPALTEN[1]:SPALTEN[length(SPALTEN)]) {
       #Legt eine Liste aus Zahlen zwischen 1900 & 2099 an, die in der aktuellen Zelle sind. (soll das Jahr der Publizierung finden)
       db_search_numbers <- unlist(str_extract_all(current_db, "(?:19|20)\\d{2}"))
       
-      
       #Initialiersierung der Countvariablen
       count_all <- 0
       count_numbers <- 0
@@ -100,6 +99,7 @@ for (spalte_excel in SPALTEN[1]:SPALTEN[length(SPALTEN)]) {
       #Beim Jahr muss die Übereinstimmung höher sein, weil es ein sehr guter Indikator für die gleiche Publikation ist
       if ((percent_match_all >= MATCH_ALL) && (percent_match_numbers > MATCH_YEAR)) {
         
+        #in der DB sind die uris mit <...> um die uri selbst, diese müssen entfernt werden, zusätzlich nochmals eventuell anfallende Leerzeichen
         to_replace_done[zeile_excel, spalte_excel] <- str_squish(str_remove_all(inDB[zeile_db,ID], "[<>]"))
       }
       
@@ -111,5 +111,4 @@ for (spalte_excel in SPALTEN[1]:SPALTEN[length(SPALTEN)]) {
 
 #Schreibt die Exceldatei ins Outputverzeichnis
 pfad_output <- paste(PFAD_OUT, "replaced_", format(Sys.time(), "%Y_%m_%d_%H%M%S"), FILENAME_EXCEL, sep="")
-write_xlsx(to_replace_done, pfad_output)
-
+write_xlsx(to_replace_done, pfad_output)
\ No newline at end of file