Best Practices for Scientific Computing

2014· article· en· 721 citations· W2131966673 sur OpenAlex· 10.1371/journal.pbio.1001745

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Prédiction distillée sur la base complète

Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

Catégories candidates: Métarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuelles: aucune
Domaine: Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude: Signal candidat: Sans objetSignal consensuel: aucune
Genre: Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants: 0,812
Score d'incertitude au seuil: 1,000
Statut de validation: machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,010	0,026
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,000
Bibliométrie	0,000	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,000
Communication savante	0,001	0,000
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,000	0,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,000	0,001

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Tête enseignante Opus0,450

Tête enseignante GPT0,475

Écart entre enseignants: 0,025 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Résumé

: We describe a set of best practices for scientific software development, based on research and experience, that will improve scientists' productivity and the reliability of their software.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue: PLoS Biology
Thématique: Scientific Computing and Data Management
Domaine: Decision Sciences
Établissements canadiens: University of British ColumbiaUniversity of TorontoOntario Tech University
Organismes subventionnaires: National Human Genome Research InstituteEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlfred P. Sloan FoundationNational Science Foundation
Mots-clés: Best practiceSoftwareSet (abstract data type)BiologyProductivitySoftware developmentData scienceSoftware engineeringCode (set theory)Reliability (semiconductor)Computer scienceEngineering ethicsProgramming languageEngineering
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2131966673