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Diez reglas simples para escribir Dockerfiles para ciencia de datos reproducible.

Nüst D, Sochat V, Marwick B, Eglen SJ, Head T, Hirst T, et al. (2020) Ten simple rules for writing Dockerfiles for reproducible data science. PLoS Comput Biol 16(11): e1008316. doi:10.1371/journal.pcbi.1008316

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La ciencia computacional ha mejorado enormemente mediante el uso de contenedores para el software de empaquetado y las dependencias de datos. En un contexto académico, los principales impulsores del uso de estos contenedores son la transparencia y el apoyo a la reproducibilidad; a su vez, la reproducibilidad de un flujo de trabajo puede verse muy afectada por las elecciones que se toman con respecto a la construcción de contenedores. En muchos casos, el proceso de compilación de la imagen del contenedor se crea a partir de las instrucciones proporcionadas en formato Dockerfile. En apoyo de este enfoque, se presenta un conjunto de reglas para ayudar a los investigadores a escribir Dockerfiles comprensibles para flujos de trabajo típicos de ciencia de datos. 

Siguiendo las reglas de este artículo, los investigadores pueden crear contenedores adecuados para compartir con otros científicos, para incluirlos en comunicaciones académicas, como artículos educativos o científicos, y para flujos de trabajo personales efectivos y sostenibles

Programa piloto para mejorar la reproducibilidad, la utilidad y la ética de la investigación biomédica

 

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Strech D, Weissgerber T, Dirnagl U, on behalf of QUEST Group (2020) Improving the trustworthiness, usefulness, and ethics of biomedical research through an innovative and comprehensive institutional initiative. PLoS Biol 18(2): e3000576. doi:10.1371/journal.pbio.3000576

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Al abordar la preocupación generalizada sobre la transparencia y la reproducibilidad en la investigación biomédica, una de las instituciones más grandes de la ciencia alemana ha comenzado a proporcionar un marco, intervenciones e incentivos para mejorar la calidad y el valor de la investigación traslacional. El programa es descrito por su líder, Ulrich Dirnagl del Instituto de Salud de Berlín (BIH), y sus colegas en un nuevo artículo publicado el 11 de febrero en la revista de acceso abierto  PLOS  Biology.

A pesar del progreso de la ciencia biomédica moderna y la aprobación de nuevos medicamentos, existe un reconocimiento amplio y creciente de que la práctica de la investigación biomédica tiene debilidades significativas que conducen a una pérdida exorbitante, tratamientos “innovadores” fallidos e incapacidad para replicar hallazgos “emblemáticos”. Para abordar estas preocupaciones, el Instituto de Salud de Berlín fundó el Centro QUEST (Quality-Ethics-Open Science-Translation) para transformar la investigación Biomédica, que desarrolló el programa de mejora de la calidad. El Centro QUEST está implementando el programa en las dos instituciones miembros de BIH, Charité– Universitätsmedizin Berlin y el Centro Max Delbrück de Medicina Molecular.

El programa ofrece capacitación, herramientas e incentivos a los investigadores para mejorar la calidad de la investigación, basada en los principios de confiabilidad, utilidad y ética. Por ejemplo, el Centro ofrece cursos para reducir el sesgo en el diseño de la investigación, proporciona una guía para publicar hallazgos negativos o no concluyentes, y ofrece recompensas financieras por hacer que los datos estén disponibles públicamente. Las evaluaciones del programa están en curso y se publicarán en un futuro próximo.

 

Reproducibilidad y Replicabilidad en la Ciencia

 

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Reproducibility and Replicability in Science.  Washington : The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2019

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Una de las vías por las que la comunidad científica confirma la validez de un nuevo descubrimiento científico es repitiendo la investigación que lo produjo. Cuando un esfuerzo científico no logra confirmar independientemente los cálculos o resultados de un estudio anterior, algunos temen que pueda ser un síntoma de falta de rigor en la ciencia, mientras que otros sostienen que tal inconsistencia observada puede ser un elemento precursor importante para un nuevo descubrimiento.

Las preocupaciones sobre la reproducibilidad y la replicabilidad se han expresado tanto en los medios científicos como en los populares. A medida que estas preocupaciones salieron a la luz, el Congreso solicitó que The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine llevaran a cabo un estudio para evaluar el alcance de los temas relacionados con la reproducibilidad y la replicabilidad y para ofrecer recomendaciones para mejorar el rigor y la transparencia en la investigación científica.

El informe ofrece definiciones de reproducibilidad y replicabilidad y examina los factores que pueden conducir a la no reproducibilidad y la no reproducibilidad en la investigación. Si bien la reproducibilidad es sencilla y debe esperarse en general, la replicabilidad es más matizada y, en algunos casos, la falta de replicabilidad puede ayudar al proceso de descubrimiento científico. El informe ofrece recomendaciones a investigadores, instituciones académicas, revistas y financiadores sobre las medidas que pueden tomar para mejorar la reproducibilidad y replicabilidad en la ciencia.