論文の概要: Defining the role of open source software in research reproducibility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12564v2
- Date: Wed, 18 May 2022 00:50:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 16:29:47.504380
- Title: Defining the role of open source software in research reproducibility
- Title(参考訳): 研究再現性におけるオープンソースソフトウェアの役割の定義
- Authors: Lorena A. Barba
- Abstract要約: 私はオープンソースソフトウェアの役割について新しい提案をしています。
私はコネクティビズムの観点からその成功の説明を求めている。
信頼を守り、会話を通じてコミュニティを常に構築している、と私は主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reproducibility is inseparable from transparency, as sharing data, code and
computational environment is a pre-requisite for being able to retrace the
steps of producing the research results. Others have made the case that this
artifact sharing should adopt appropriate licensing schemes that permit reuse,
modification and redistribution. I make a new proposal for the role of open
source software, stemming from the lessons it teaches about distributed
collaboration and a commitment-based culture. Reviewing the defining features
of open source software (licensing, development, communities), I look for
explanation of its success from the perspectives of connectivism -- a learning
theory for the digital age -- and the language-action framework of Winograd and
Flores. I contend that reproducibility engenders trust, which we routinely
build in community via conversations, and the practices of open source software
help us to learn how to be more effective learning (discovering) together,
contributing to the same goal.
- Abstract(参考訳): 再現性は、データ、コード、計算環境を共有することが、研究結果を生み出すためのステップを追跡できる前提条件であるため、透明性とは分離できない。
このアーティファクト共有は、再利用、修正、再配布を可能にする適切なライセンススキームを採用するべきだという主張もある。
私は、分散コラボレーションとコミットメントに基づく文化について学んだ教訓から生まれた、オープンソースソフトウェアの役割について新しい提案をします。
オープンソースソフトウェア(ライセンス、開発、コミュニティ)の定義する機能についてレビューし、デジタル時代の学習理論であるコネクティビズムと、WinogradとFloresの言語アクションフレームワークの観点から、その成功について説明したいと思います。
再現性はコミュニティで日常的に会話を通じて構築される信頼を高め、オープンソースソフトウェアのプラクティスは、より効果的な学習(発見)方法を学ぶのに役立ち、同じ目標に寄与する、と私は主張する。
関連論文リスト
- A Knowledge Plug-and-Play Test Bed for Open-domain Dialogue Generation [51.31429493814664]
マルチソース対話知識の選択と応答生成を評価するために,ウィキペディアのマルチソースウィザードというベンチマークを示す。
本稿では,すでに訓練済みの対話モデルを用いて,未確認の情報源からの新たなサポート知識を利用するための新たな課題である対話知識プラグイン・アンド・プレイを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T06:54:02Z) - LiSum: Open Source Software License Summarization with Multi-Task
Learning [16.521420821183995]
オープンソースソフトウェア(OSS)ライセンスは、ユーザーが合法的にソフトウェアを再利用、修正、配布できる条件を規制している。
コミュニティには様々なOSSライセンスがあり、形式言語で書かれている。
ユーザスタディとコミュニティにおけるライセンスの急速な成長に動機付けられ,自動ライセンス要約に向けた最初の研究を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-10T16:43:51Z) - Collaborative, Code-Proximal Dynamic Software Visualization within Code
Editors [55.57032418885258]
本稿では,コードエディタに組み込むソフトウェアビジュアライゼーション手法の設計と実装について紹介する。
私たちのコントリビューションは、ソフトウェアシステムの実行時の動作の動的解析を使用するという点で、関連する作業と異なります。
私たちの視覚化アプローチは、一般的なリモートペアプログラミングツールを強化し、共有コード都市を利用することで協調的に使用できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T06:35:40Z) - Opening up ChatGPT: Tracking openness, transparency, and accountability
in instruction-tuned text generators [0.11470070927586018]
コードのオープン性、トレーニングデータ、モデルウェイト、RLHFデータ、ライセンス、科学文書、アクセス方法の観点からプロジェクトを評価する。
オープンソース”と自称するプロジェクトのリストが急速に伸びているのに対して、多くのプロジェクトは、疑わしい合法性の文書化されていないデータを継承している。
オープン性の度合いは、あらゆる点で公平性と説明責任に関係している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-08T07:08:20Z) - Enclosed Loops: How open source communities become datasets [2.4269101271105176]
2010年代のコードホスティングとパッケージ管理の集中化は、オープンソースエコシステムの社会的配置に根本的な変化をもたらした。
本稿では, Dependabot, Crater, Copilotの3つのツールについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T00:02:25Z) - pymdp: A Python library for active inference in discrete state spaces [52.85819390191516]
pymdpはPythonでアクティブな推論をシミュレートするオープンソースパッケージである。
我々は,POMDPによるアクティブな推論をシミュレートする,最初のオープンソースパッケージを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-11T12:18:44Z) - OpenFed: A Comprehensive and Versatile Open-Source Federated Learning
Framework [5.893286029670115]
エンド・ツー・エンドのフェデレート・ラーニングのためのオープンソース・ソフトウェア・フレームワークであるOpenFedを提案する。
研究者にとって、OpenFedは、新しいメソッドを簡単に実装し、十分に評価できるフレームワークを提供する。
下流のユーザのために、OpenFedはFederated Learningをプラグインして、異なるテーマ・マッターコンテキストでプレイすることを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-16T10:31:59Z) - Incentive Mechanism Design for Resource Sharing in Collaborative Edge
Learning [106.51930957941433]
5GとBeyondネットワークでは、人工知能のアプリケーションがますます普及すると予想されている。
これは、現在のクラウド中心のモデルトレーニングアプローチから、エッジラーニングとして知られるエッジコンピューティングベースの協調学習スキームへのパラダイムシフトを必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T12:45:06Z) - A Transformer-based Approach for Source Code Summarization [86.08359401867577]
コードトークン間のペア関係をモデル化することにより,要約のためのコード表現を学習する。
アプローチは単純であるにもかかわらず、最先端技術よりもかなりの差があることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T23:29:36Z) - Inferential Text Generation with Multiple Knowledge Sources and
Meta-Learning [117.23425857240679]
本研究では,テキストティフ・エルス関係のような多種多様なコモンセンスのイベントの推論テキストを生成する問題について検討する。
既存のアプローチでは、トレーニング例からの限られた証拠を使用して、個々の関係について学習するのが一般的である。
この研究では、モデルのための燃料として複数の知識ソースを使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-07T01:49:18Z) - Improving Reproducibility in Machine Learning Research (A Report from
the NeurIPS 2019 Reproducibility Program) [43.55295847227261]
再現性は、同じコードとデータ(利用可能であれば)を使用して、論文や講演で示された同様の結果を得る。
2019年、Neural Information Processing Systems(NeurIPS)カンファレンスは、機械学習研究の実施、コミュニケーション、評価に関するコミュニティ全体の標準を改善するために設計されたプログラムを発表した。
本稿では、これらのコンポーネントのそれぞれ、デプロイ方法、このイニシアチブから何を学んだかを説明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T02:16:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。