Reproducibility as a service
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies demonstrated that the reproducibility of previously published computational experiments is inadequate. Many of these published computational experiments never recorded or preserved their computational environment, including packages installed in the language, libraries installed on the host system, and file locations. Researchers have created reproducibility tools to help mitigate this problem, but these tools assume the experiment currently executes. Thus, these tools do not facilitate reproducibility of the large number of published experiments. This situation is not improving; researchers continue to publish without using reproducibility tools. We define a framework to distinguish between actions taken by a researcher to facilitate reproducibility in the presence of a computational environment and actions taken by a researcher to enable reproduction of an experiment when that environment has been lost to clarify the gap between what existing reproducibility tools are capable of and what is required to reproduce published experiments. The difference between these approaches lies in the availability of a computational environment. Researchers that provide access to the original computational environment perform proactive reproducibility, while those who do not enable only retroactive reproducibility. We present Reproducibility as a Service (RaaS), which is, to the best of our knowledge, the first reproducibility tool explicitly designed to facilitate retroactive reproducibility. We demonstrate how RaaS fixes many common errors found in R scripts on Harvard's Dataverse and preserves a recreated computational environment. Finally, we discuss how a retroactive reproducibility service such as RaaS is also helpful as an ‘artifact evaluation assistant’ in a journal's publication pipeline.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,189 | 0,457 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,023 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,068 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».