Computational reproducibility: A simplified framework for data curators
Notice bibliographique
Résumé
Phrases like the 'data deluge' and the 'reproducibility crisis' may serve to further the impression that data curation is hard and that research data management is "basically fighting against chaos" (Briney, 2019). If trying to manage research data is chaotic, then the management of computationally-derived data presents an even bigger challenge due to the multiplicity of operating systems, coding languages, dependencies, and file types. This is exacerbated by the reality that most researchers and librarians are not formally trained as programmers. As data curators and managers, we may need to reconsider if the complete replication of research, especially computational research, is a realistic goal in all instances. Can curated data still be useful if it is only 'a little bit' reproducible or 'just about' reproducible? This purpose of this presentation is to propose an approach of 'just enough' data curation by arguing that partial reproducibility is better than nothing at all (Broman, n.d.). By focusing on incremental progress rather than prescriptive rules, researchers and curators can build their knowledge and skills as the need arises. A computational reproducibility framework, developed for the Canadian Data Curation Forum, will serve as the model for this approach, which combines learning about reproducibility with improving reproducibility. Computational reproducibility leads to better and more transparent research, but fear of a crisis and focus on perfection shouldn't prevent curation that may be 'good enough.' This presentation will discuss concrete and actionable steps to help researchers, data curators, and data managers improve their understanding and practice of computational reproducibility. Briney, K. (2019). Data management is hard and everyone is bad at it. This includes data managers more often that we care to admit. Data management is basically fighting against chaos.https://twitter.com/mykola/status/1198719315589160960 … [Tweet]. Broman, K. (n.d.). Initial steps toward reproducible research. https://kbroman.org/steps2rr/.
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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 | 0,325 | 0,442 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,038 |
| Communication savante | 0,033 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,009 |
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 ».