Відкрита наука

Приблизний час: 10 хвилин

Огляд

Питання

• Як контроль версій допоможе мені зробити мою роботу більш відкритою?

Цілі

• Пояснити, як систему контролю версій можна використовувати як електронний лабораторний журнал для обчислювальної роботи.

Протилежність “відкритої” не є “закрита”. Протилежність “відкритої” є “зламана”.

-– John Wilbanks

Мати вільний обмін інформацією було б ідеальним для науки, але реальність часто набагато складніша. Звичайна практика сьогодні виглядає приблизно так:

• Вчений збирає деякі дані і зберігає їх у машині, резервна копія якої іноді робиться його відділом.
• Потім він пише або змінює кілька невеликих програм (які також знаходяться на його машині), щоб аналізувати ці дані.
• Отримавши певні результати, він описує їх і подає свою статтю для публікації. Вчений може надати свої дані - все більша кількість журналів вимагає цього - але він, ймовірно, не надасть свій код.
• Проходить час.
• Журнал надсилає йому відгуки рецензентів, написані анонімно кількома іншими фахівцями в його галузі. Він переглядає свою статтю, щоб задовольнити їх (протягом цього часу він також може змінити скрипти, які він написав раніше), та повторно подає статтю.
• Проходить ще більше часу.
• Зрештою стаття опублікована. Вона може містити посилання на онлайн-копію його даних, але сама стаття буде платною: тільки люди, які мають особистий або інституційний доступ зможуть її прочитати.

Хоча для все більшої кількості вчених процес виглядає так:

• Дані, які збирає вчений, зберігаються у сховищі відкритого доступу на кшталт figshare або Zenodo (можливо, як тільки ці дані були зібрані), та отримують свій Цифровий ідентифікатор об’єкта (DOI). Або дані вже були опубліковані і зберігаються в Dryad.
• Вчений створює новий репозиторій на GitHub для зберігання своєї роботи.
• Під час аналізу він надсилає зміни до своїх скриптів (і, можливо, деякі вихідні файли) до цього репозиторію. Він також використовує його для своєї статті; цей репозиторій тепер стає платформою для співпраці з його колегами.
• Коли вчений задоволений станом своєї статті, він публікує версію на arXiv або на іншому сервері препринтів, щоб отримати відгуки від колег.
• На основі цих відгуків, він може опублікувати ще кілька редакцій перед тим, як нарешті подати свою статтю до журналу.
• Опублікована стаття містить посилання на препринт, а також на місця зберігання коду та даних, що значно полегшує іншим вченим використання його роботи як відправної точки для власних досліджень.

Ця відкрита модель прискорює дослідження: чим більш відкрита робота, тим частіше її цитують і повторно використовують. Однак людям, які хочуть працювати таким чином, потрібно прийняти певні рішення щодо того, що саме означає “відкрито”, і як це зробити. Ви можете знайти більше інформації про різні аспекти відкритої науки в цій книзі.

Це одна з (багатьох) причин чому ми викладаємо контроль версій. Коли він використовується старанно, то він відповідає на питання “як?”, діючи як спільний електронний лабораторний блокнот для обчислювальної роботи:

• Концептуальні етапи вашої роботи фіксуються, зокрема, хто зробив що і коли. Кожен крок позначається унікальним ідентифікатором (а саме, ідентифікатором коміту).
• Ви можете прив’язати документацію з обґрунтуваннями, ідеями та іншою інтелектуальною роботою безпосередньо до змін, які випливають з них.
• Ви можете перевірити, що ви використовували у своїх попередніх дослідженнях для того, щоб отримати результати обчислень однозначним та відновлюваним способом.
• За допомогою системи контролю версій, такої як Git, всю історію репозиторію легко зберегти на необмежений термін.

Робіть код можливим для цитування

Все, що зберігається у репозиторії системи контролю версій (дані, код, статті тощо) можна перетворити на об’єкт для цитування. Ви дізнаєтеся, як це зробити в пізнішому епізоді “Цитування”.

Наскільки відтворюваною є моя робота?

Попросіть когось із ваших колег відтворити результат, який ви нещодавно отримали, використовуючи лише те, що вони можуть знайти в ваших статтях або в Інтернеті. Спробуйте зробити те ж саме для одного з їхніх результатів, а потім спробуйте зробити це для результату з іншої лабораторії, з якою ви співпрацюєте.

Як знайти відповідне сховище для даних?

Протягом декількох хвилин перегляньте сховища даних, згадані вище:: Figshare, Zenodo, Dryad. Залежно від вашої галузі досліджень, ви можете знайти сховища, визнані спільнотою, які добре відомі у вашій області. Вам також можуть бути корисні ці сховища даних, які рекомендовані Nature. Обговоріть зі своїм сусідом, яке сховище даних може підійти для вашого поточного проєкту, і поясніть, чому.

Як відстежувати великі файли з даними або зображеннями за допомогою Git?

Великі файли даних або зображень, такі як файли .md5 або .psd можуть бути відстежені в репозиторії github, використовуючи розширення Git Large File Storage. Це розширення (до речі, з відкритим кодом) автоматично завантажує вміст великого файлу на віддалений сервер і замінює цей файл текстовим вказівником у репозиторії GitHub.

Спробуйте завантажити та встановити розширення Git Large File Storage, а потім додати великий файл до репозиторію GitHub. Попросіть колегу клонувати ваш репозиторій та перевірте, що вони бачать, коли відкривають цей великий файл.

Ключові моменти

• Відкрита наукова робота є більш корисною та частіше цитованою, ніж закрита.