Wikiversity:Fellow-Programm Freies Wissen/Einreichungen/executable papers werkzeug fuer mehr reproduzierbarkeit und transparenz in den naturwissenschaften
Executable papers: Werkzeug für mehr Reproduzierbarkeit und Transparenz in den Naturwissenschaften[Bearbeiten]Projektbeschreibung[Bearbeiten]Reproduzierbarkeit ist eine Anforderung an wissenschaftliches Arbeiten, die unter dem stetigen Druck, immer mehr und immer mehr komplett Neues zu publizieren zunehmend ins Hintertreffen gerät. Dies ist nicht nur in ein Problem in der Psychologie und den Sozialwissenschaften sondern betrifft in signifikantem Maße auch die Naturwissenschaften [1]. Insbesondere die Verknüpfung der Publikation mit Originaldaten, deren Verfügbarkeit und die Transparentmachung der verschiedenen Bearbeitungsschritte ist wichtig, um Forschungsergebnisse verifizieren und reproduzieren zu können. In der aktuellen Atmosphäre der Hyperkompetivität und des ständigen Zeitdruckes kommt aber gerade die gewissenhafte Pflege und Beschreibung der Daten und der Analysemethoden oft zu kurz. Diesen Trend möchte ich im Rahmen des Fellow-Programmes “Freies Wissen” entgegenwirken, indem ich mir explizit die Zeit nehme, eine meiner Publikationen [2] in ein sogenanntes "executable paper" zu überführen und die dahinterliegenden Daten entsprechend zusammenzustellen und offen verfügbar zu machen. Ein solches paper erlaubt die direkte Reproduktion von Abbildungen und Rechnungen aus den Originaldaten und vollzieht die Bearbeitungsschritte, die ziwschen Originaldaten und poliertem Endergebnis liegen nach. Darüber hinaus erlaubt es der/dem interessierten Leser*in, selbst Parameter in der Datenanalyse zu verändern und nachzuvollziehen, ob die Ergebnisse robust sind oder durch “cherry-picking” zustanden gekommen sind. Für die Erstellung des executable paper möchte ich frei verfügbare Software und Tools verwenden und auch das Endprodukt frei zugänglich veröffentlichen. Konkret werde ich das executable paper in einem Jupyter-Notebook mit Python-Kernel erstellen – ein Werkzeug, mit dem ich aus meinem Forschungsalltag schon viel Erfahrung habe und das ich regelmäßig zum führen eines elektronischen Laborbuches nutze. Jupyter-notebooks erlauben die Vermischung von (per Markdown) strukturiertem Text mit Überschriften, Fließtext, mathematischen Formeln, Tabellen und Listen mit ausführbaren Code-Zellen und Abbildungen. Sowohl Jupyter-Notebooks als auch Python sind Open Source Software und frei verfügbar. Das Endprodukt möchte ich mittels GitHub und Zenodo zugänglich machen. Den Prozess, der hinter der Erstellung eines executable paper steht, die angewandten Methoden, den Zeitaufwand, die lizenzrechtlichen Aspekte und die Erfahrungen aus dem Prozess möchte ich dokumentieren und als “How-To” Papier und eintätigen Workshop anderen Wissenschaftler*innen zur verfügung stellen. Gut vorstellbar ist für mich auch, eine Lerneinheit, die sich mit executable papers beschäftigt für die Data Carpentries zu erstellen (sowohl in Deutscher, als auch in Englischer Sprache). Zwischenbericht[Bearbeiten]Der Zwischenbericht zum aktuellen Projektstand im Januar 2020 ist hier zu finden. Abschlussbericht[Bearbeiten]Der Abschlussbericht zum Projektstand im Mai 2020 ist hier zu finden. Autor/in[Bearbeiten]
Referenzen[Bearbeiten] |
|