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Enregistrement W4322619775 · doi:10.32614/rj-2023-003

Making Provenance Work for You

2023· article· en· W4322619775 sur OpenAlexaff
Barbara Lerner, Emery R. Boose, Orenna Brand, Aaron M. Ellison, Elizabeth Fong, Matthew K. Lau, Khanh V. Ngo, Thomas Pasquier, Luis A. Perez, Margo Seltzer, Rose Sheehan, Joseph Wonsil

Notice bibliographique

RevueThe R Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésProvenanceTrustworthinessScripting languageComputer scienceDebuggingProgramming languageComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To be useful, scientific results must be reproducible and trustworthy. Data provenance---the history of data and how it was computed---underlies reproducibility of, and trust in, data analyses. Our work focuses on collecting data provenance from R scripts and providing tools that use the provenance to increase the reproducibility of and trust in analyses done in R. Specifically, our "End-to-end provenance tools" ("E2ETools") use data provenance to: document the computing environment and inputs and outputs of a script's execution; support script debugging and exploration; and explain differences in behavior across repeated executions of the same script. Use of these tools can help both the original author and later users of a script reproduce and trust its results.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,297
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,297
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0300,051
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0080,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,080

Scores machine (provisoires)

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.

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

Tête enseignante Opus0,446
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,032 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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