Informar nuevos resultados de la investigación implica descripciones detalladas de los métodos y materiales utilizados en un experimento. Pero cuando un estudio usa computadoras para analizar datos, crear modelos o simular cosas que no se pueden probar en un laboratorio, ¿cómo pueden otros investigadores ver qué pasos?fueron tomados o potencialmente reproducen resultados?
Un nuevo informe de destacados líderes en métodos computacionales y reproducibilidad establece recomendaciones sobre cómo los investigadores, instituciones, agencias y editores de revistas pueden trabajar juntos para estandarizar el intercambio de conjuntos de datos y código de software. El documento "Mejorando la reproducibilidad para métodos computacionales" aparece enel periódico ciencia .
"Tenemos un problema real en las normas de divulgación y presentación de informes para la investigación que involucra la computación, que es básicamente toda la investigación de hoy", dijo Victoria Stodden, profesora de ciencias de la información de la Universidad de Illinois y autora principal del artículo ".Los estándares para poner suficiente información con sus hallazgos para que otros investigadores en el área puedan comprender y potencialmente replicar su trabajo vinieron antes de que usáramos las computadoras ".
"Cada vez se acepta más que los investigadores valoren los estándares de datos abiertos como una parte esencial de la investigación moderna, pero es casi imposible reproducir los resultados de los datos originales sin el código de los autores", dijo Marcia McNutt, presidenta de NationalAcademy of Sciences y un co-corresponsal del autor del estudio: "Este foro de políticas hace recomendaciones para permitir el intercambio de código práctico y útil".
Compartir métodos computacionales completos - datos, código, parámetros y los pasos específicos que se han tomado para llegar a los resultados - es difícil para los investigadores porque no hay estándares o guías a los que hacer referencia, dijo Stodden. Es un paso adicional para investigadores ocupadospara incorporar a su rutina de informes, e incluso si alguien quiere compartir sus datos o código, hay preguntas sobre cómo formatearlo y documentarlo, dónde almacenarlo y cómo hacerlo accesible.
El informe hace siete recomendaciones específicas, como documentar objetos digitales y hacerlos recuperables, abrir licencias, colocar enlaces a conjuntos de datos y flujos de trabajo en artículos científicos, y verificaciones de reproducibilidad antes de su publicación en una revista académica. Los autores esperan que revelar métodos computacionalesno solo permite que otros investigadores verifiquen y reproduzcan resultados, sino que también se basan en estudios que se han realizado, como realizar diferentes análisis con un conjunto de datos o usar un flujo de trabajo establecido con nuevos datos.
"Cosas como cómo preparó sus datos, qué hizo con valores atípicos o cómo normalizó las variables, todo lo que es estándar en el análisis de datos, puede tener un gran impacto en los resultados", dijo Stodden.el código y los datos son accesibles por principio, por lo que es posible. Pero lleva tiempo. Sabemos que es difícil, pero en este informe estamos tratando de decir de una manera muy productiva y positiva que los datos, el código y los flujos de trabajo deben ser partede lo que se revela como un hallazgo científico "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Illinois en Urbana-Champaign . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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