論文の概要: Exploring Code Comprehension in Scientific Programming: Preliminary Insights from Research Scientists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10037v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 08:47:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 14:00:24.805712
• Title: Exploring Code Comprehension in Scientific Programming: Preliminary Insights from Research Scientists
• Title（参考訳）: 科学プログラミングにおけるコード理解の探求--研究者による予備的考察
• Authors: Alyssia Chen, Carol Wong, Bonita Sharif, Anthony Peruma,
• Abstract要約: 本研究では、さまざまな分野の57人の科学者を対象に、コード可読性に関して直面するプログラミングの背景、実践、課題について調査する。 科学者は主にPythonとRを使用し、可読性に関するドキュメントに依存している。 以上の結果から,コード品質ツールの採用率の低下と,コード品質を改善するために大規模言語モデルを活用する傾向が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2329239454115415
• License:
• Abstract: Scientific software-defined as computer programs, scripts, or code used in scientific research, data analysis, modeling, or simulation-has become central to modern research. However, there is limited research on the readability and understandability of scientific code, both of which are vital for effective collaboration and reproducibility in scientific research. This study surveys 57 research scientists from various disciplines to explore their programming backgrounds, practices, and the challenges they face regarding code readability. Our findings reveal that most participants learn programming through self-study or on the-job training, with 57.9% lacking formal instruction in writing readable code. Scientists mainly use Python and R, relying on comments and documentation for readability. While most consider code readability essential for scientific reproducibility, they often face issues with inadequate documentation and poor naming conventions, with challenges including cryptic names and inconsistent conventions. Our findings also show low adoption of code quality tools and a trend towards utilizing large language models to improve code quality. These findings offer practical insights into enhancing coding practices and supporting sustainable development in scientific software.
• Abstract（参考訳）: コンピュータプログラム、スクリプト、または科学研究、データ分析、モデリング、シミュレーションに使用されるコードとして定義された科学ソフトウェアは、現代の研究の中心となっている。 しかしながら、科学的コードの可読性と理解性についての研究は限られており、どちらも科学的研究において効果的な協調と再現性に不可欠である。 本研究では,プログラミングの背景,実践,コード可読性に関する課題などについて,さまざまな分野から57人の科学者を対象に調査を行った。 以上の結果から,ほとんどの参加者は,自己学習や手書き学習を通じてプログラミングを習得し,57.9%は読みやすいコードを書くための正式な指導を欠いていることがわかった。 科学者は主にPythonとRを使用し、可読性に関するコメントとドキュメントに依存している。 ほとんどの人は、科学的再現性に欠かせないコードの可読性を考えるが、文書の不十分さや命名規則の貧弱さに悩まされることが多い。 また,コード品質向上のため,コード品質ツールの採用率の低下と,大規模言語モデルの利用傾向が示唆された。 これらの発見は、コーディングプラクティスの強化と、科学ソフトウェアにおける持続可能な開発を支援するための実践的な洞察を提供する。

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