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复现包

Replication package
学到 会用 就够:能亲手用起来
你可能会说

“我给论文附上数据和几份脚本,怎样让别人知道从哪里开始、每步会生成什么?”

复现包是一组配套材料,让别人按说明重新完成研究中的计算步骤,通常包括可用数据、代码、环境信息和使用说明。

先知道可复现性
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使用 AI

科研里的例子

假设农业农村研究发布服务托管分析的材料,README 写明调查数据申请途径、清洗脚本和各表对应程序,并用可公开的示例演示运行。

把复现包当作给下一位研究者的交接材料来准备。先说明文件结构、数据来源、软件版本和依赖,再交代执行顺序、预计资源以及脚本和论文图表的对应关系。能提供的数据要在授权范围内,不能提供的部分应说明原因和合法取得途径,而不是悄悄省略关键文件。用总脚本或清楚的逐步说明减少手动操作,并把输出文件与原材料分开。打包完成后,可由没有参与分析的人从头试跑,记录哪里需要额外解释。文件都在压缩包里,只能说明已收集材料,不能替代实际的复现检查。

+

在你的学科里,直接拿去用

把数据分析要求写成可复现说明
请先为这项分析形成可复现的任务说明,再建议代码。
问题:[填写]
数据字典及已有规则:[提供]
可用软件与现有代码:[提供]
明确一行数据代表什么、样本范围、连接键、单位、缺失码、变量构造、估计对象和输出。区分描述分析与因果分析;缺少识别依据时不要把回归系数直接称为因果影响。给出小样本核对、异常记录和可重跑顺序。保留原始数据,所有转换写到派生结果并留记录;不能为得到显著结果修改数据或筛选规则。
方括号里的内容换成你自己的。来自知识增量《科研中英表达与 Prompt 指南》PG08
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判断

亲手检查一次

请同学只依据说明启动一个关键表格,检查是否需要口头补充路径、手动改数据或寻找未列出的软件。

它做不到的

复现包不应泄露受限数据,也不因有包就保证方法正确。期刊的文件格式和提交要求可能另有规定。

Δ

增量,由你来写

读完这张,你的理解变了什么?

留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。

源

来源

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