論文の概要: Enhancing Understandability and Transparency of Research Software: Tracing Research to Code
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10793v1
- Date: Sun, 12 Apr 2026 19:53:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.220695
- Title: Enhancing Understandability and Transparency of Research Software: Tracing Research to Code
- Title（参考訳）: 研究ソフトウェアの理解性と透明性を高める: 研究をコードに追跡する
- Authors: Adrian Bajraktari, Andreas Vogelsang,
- Abstract要約: 論文と実装ソフトウェアを取り入れたLCMベースの自動化ツールを提案し,研究アイデアとコード中の位置のトレースマッピングを生成する。
最初の実験では、ツールが非常に有用なマッピングを生成できることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4499356176178066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern research heavily relies on software. A significant challenge researchers face is understanding the complex software used in specific research fields. We target two scenarios in this context, namely long onboarding times for newcomers and conference reviewers evaluating replication packages. We hypothesize that both scenarios can be significantly improved when there is a clear link between the paper's ideas and the code that implements them. As a time- and staff-saving approach, we propose an LLM-based automation tool that takes in a paper and the software implementing the paper, and generates a trace mapping between research ideas and their locations in code. Initial experiments have shown that the tool can generate quite useful mappings.
- Abstract（参考訳）: 現代の研究はソフトウェアに大きく依存している。
研究者が直面する重要な課題は、特定の研究分野で使用される複雑なソフトウェアを理解することだ。
このコンテキストでは、2つのシナリオ、すなわち、複製パッケージを評価する新参者やカンファレンスレビュアーに対して、長時間のオンボーディングタイムを目標としています。
論文のアイデアとそれを実装するコードとの間に明確なリンクがある場合、どちらのシナリオも大幅に改善できると仮定する。
時間とスタッフを節約する手法として,論文と実装ソフトウェアを取り入れたLCMベースの自動化ツールを提案し,研究思想とコード中の位置のトレースマッピングを生成する。
最初の実験では、ツールが非常に有用なマッピングを生成できることが示されている。
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