論文の概要: A multi-language toolkit for supporting automated checking of research outputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02935v2
• Date: Mon, 2 Sep 2024 20:06:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-04 23:05:43.420319
• Title: A multi-language toolkit for supporting automated checking of research outputs
• Title（参考訳）: 研究成果の自動チェックを支援する多言語ツールキット
• Abstract要約: acroは、公開が安全な研究出力、さらなる分析を必要とする出力、プライベートデータを開示する重大なリスクを生じるため公開できない出力の2つを区別する。 これは、テーブル、プロット、統計モデルなどの出力を生成するよく知られた分析ツールの上に置かれる軽量Pythonラッパーを使用することで実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44998333629984877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents the automatic checking of research outputs package acro, which assists researchers and data governance teams by automatically applying best-practice principles-based statistical disclosure control (SDC) techniques on-the-fly as researchers conduct their analyses. acro distinguishes between: research output that is safe to publish; output that requires further analysis; and output that cannot be published because it creates substantial risk of disclosing private data. This is achieved through the use of a lightweight Python wrapper that sits over well-known analysis tools that produce outputs such as tables, plots, and statistical models. This adds functionality to (i) identify potentially disclosive outputs against a range of commonly used disclosure tests; (ii) apply disclosure mitigation strategies where required; (iii) report reasons for applying SDC; and (iv) produce simple summary documents trusted research environment staff can use to streamline their workflow. The major analytical programming languages used by researchers are supported: Python, R, and Stata. The acro code and documentation are available under an MIT license at https://github.com/AI-SDC/ACRO
• Abstract（参考訳）: 本稿では、研究者が分析を行う際に、最良の原則に基づく統計開示制御(SDC)技術を自動的に適用することにより、研究者やデータガバナンスチームを支援する研究成果自動チェックパッケージアクロを提案する。 acroは、公開が安全な研究出力、さらなる分析を必要とする出力、プライベートデータを開示する重大なリスクを生じるため公開できない出力の2つを区別する。 これは、テーブル、プロット、統計モデルなどの出力を生成するよく知られた分析ツールの上に置かれる軽量Pythonラッパーを使用することで実現される。 これにより機能が追加される。 i) 一般的に使用される開示試験の範囲に対して潜在的な開示出力を識別すること。 二 必要なときは開示緩和戦略を適用すること。 三) SDCの適用理由の報告及び (4)信頼性のある研究環境のスタッフがワークフローの合理化に利用できる簡単な要約文書を作成する。 研究者が使用する主要な分析プログラミング言語は、Python、R、Staである。 acroコードとドキュメントはMITライセンスでhttps://github.com/AI-SDC/ACROで公開されている。

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