計算結果の検証を可能にする  計算再現性の実験的評価【JST・京大機械翻訳】

Stodden Victoria; Krafczyk Matthew S.; Bhaskar Adhithya

文献

J-GLOBAL ID：202002250707980347 整理番号：20A1928873

計算結果の検証を可能にする計算再現性の実験的評価【JST・京大機械翻訳】

Enabling the Verification of Computational Results An Empirical Evaluation of Computational Reproducibility

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号： P-RECS’18 ページ： 1-5 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

公開された計算請求を独立に再生する能力は,科学的再現性の重要な構成要素として広く認識されている。本論文では,この目標の狭い解釈を取り上げ,データ,コード,入力,およびその他の与えられた仕様を含む著者の発表した情報から,元の著者が使用したものとは異なる計算システムについて,公開された請求を再生することを試みた。公開された主張の再現性のための完全な情報の提供の重要性のClaebroutとDonohoの ex中によって動機づけられた。著者らは,計算機物理のジャーナルであるElsevierジャーナルを選択し,学術的発見を支援する計算ディジタルアーチファクトのアベイラビリティを奨励する著者のガイドラインを記した。Illinois大学(IRB#17329)のIRB承認研究で,2016年と2017年にこのジャーナルで発表した著者のサンプルからアーチファクトを集めた。次に,2012年のICERMワークショップ「コンピュータと実験数学における再現性」で生成されたICERM基準を用いて,ディジタルアーチファクトが計算の再現性を与える,出版物と容易性で提供される情報の充足を評価した。著者らは,計算アーチファクトを得た論文に対して,それらの67%の知見を容易に再生できず,論文の何れに対しても全ての発見を容易に再生できなかった。次に,アーチファクトを評価し,計算再現性に対する主な障壁は,コード,データおよびワークフロー情報(70.9%),欠落コード関数および設定情報,および欠測情報(75%)の不十分な文書化であることを発見した。これらの知見に基づく改善を,出版の条件としての再現性のためのサポートディジタルアーチファクトの堆積と,可能なときのコードの再実行による計算発見の検証を含めて推薦した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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分子・遺伝情報処理 , 情報源

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