ReScience - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2017

ReScience

Konrad Hinsen
Nicolas P. Rougier

Abstract

Les chercheurs en informatique disposent d’une grande variété d’outils de conception de prototypes, de rédaction, de tests, de validation, mais aussi de partage et de réplication des résultats. Toutefois, les sciences computationnelles (analyse de données ou modélisation) accusent un retard. Dans le meilleur des cas, les auteurs fournissent les sources de leurs travaux sous forme d’une archive compressée et sont convaincus que leur recherche est ainsi reproductible. Mais ce n’est pas tout à fait vrai. Les paramètres à prendre en compte pour une réplication en bonne et due forme sont si nombreux que la probabilité de travailler avec la même configuration que celle de votre collègue est quasi nulle. Dès lors, comment garantir une recherche vraiment reproductible? ReScience est une revue à comité de lecture dédiée aux sciences computationnelles qui encourage la réplication de travaux déjà publiés. ReScience promeut également de nouvelles implémentations en open source afin de s’assurer que les travaux originaux soient reproductibles. De fait, toute la chaîne éditoriale s’en trouve modifiée, comparativement à une revue classique : ReScience est hébergée sur GitHub où chaque nouvelle réplication d’une étude est mise à disposition, accompagnée de commentaires, d’explications et de tests. Chaque soumission est analysée publiquement et testée pour que tout chercheur puisse s’en servir de nouveau. Des réplications dans les domaines des neurosciences, de la biologie, de la physique et de l’écologie sont déjà disponibles.

Domains

Neuroscience
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Dates and versions

hal-01573262 , version 1 (09-08-2017)

Licence

Identifiers

  • HAL Id : hal-01573262 , version 1

Cite

Konrad Hinsen, Nicolas P. Rougier. ReScience. Open science, transparence et évaluation. Perspectives et enjeux pour les chercheurs, URFIST Bordeaux, Apr 2017, Bordeaux, France. ⟨hal-01573262⟩
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