为什么选择CRESP？
计算研究中的可复现性危机
各学科的计算研究都面临着一个重大挑战：可复现性。尽管计算实验具有数字化特性，但从已发表的研究中复现结果仍然异常困难。这种"可复现性危机"源于以下几个因素：
- 环境不一致：不同的硬件、操作系统和软件版本可能导致不同的结果。
- 依赖地狱：复杂的依赖链和版本冲突使得重建原始环境变得困难。
- 文档不完整：许多论文缺乏关于计算环境和执行程序的充分细节。
- 随机种子管理：对随机种子的处理不一致导致结果不确定。
- 数据可用性：获取原始研究中使用的确切数据集通常受到限制。
不可复现研究的代价
无法复现计算实验会带来严重后果：
- 科学进步放缓：研究人员浪费时间尝试重建环境，而不是在前人工作的基础上继续发展。
- 知识传递障碍：技术无法在研究小组之间有效传递。
- 信任度降低：当结果无法验证时，计算研究的可信度受损。
- 资源浪费：大量资金和研究人员时间浪费在不成功的复现尝试上。
- 商业应用受限：研究成果的产业应用因可复现性挑战而受阻。
CRESP：标准化解决方案
计算研究环境标准化协议（CRESP）通过提供描述计算实验的综合框架来解决这些挑战：
主要特点
- 跨语言支持：适用于Python、R、MATLAB和其他计算环境。
- 硬件规范：明确定义所需的硬件配置。
- 软件环境：捕获所有软件依赖及其确切版本。
- 执行指令：提供运行实验的清晰命令。
- 数据管理：包含数据集引用及验证哈希值。
- 随机种子控制：标准化随机种子管理以获得确定性结果。
- 虚拟化支持：便于在虚拟环境和容器中部署。
对不同利益相关者的好处
对研究人员
- 专注研究：减少环境设置时间，更多地投入实际研究。
- 增加影响力：容易复现的研究更可能被引用和进一步发展。
- 协作：更容易与合作者共享计算实验。
- 验证：快速验证自己在不同系统上的结果。
对学术机构
- 研究诚信：促进更高标准的研究可复现性。
- 教育：教导学生计算研究的最佳实践。
- 资源效率：减少因失败的复现尝试而浪费的计算资源。
对出版商和期刊
- 质量保证：在发表前验证计算结果。
- 增强出版物：为读者提供可复现实验的访问。
- 标准执行：为计算研究提交建立明确指南。
对产业界
- 研究转化：更容易将学术研究成果应用于商业应用。
- 尽职调查：在投资决策前彻底评估研究。
- 协作：弥合学术和产业研究之间的差距。
CRESP实践
CRESP协议设计为实用且易于采用：
- 渐进式采用：从基本配置开始，随时间添加更多细节。
- 兼容性：与现有项目结构和配置文件兼容。
- 工具支持：不断发展的工具生态系统，用于创建和验证CRESP配置。
- 社区驱动：基于跨学科研究人员的反馈而发展。
加入可复现性运动
通过采用CRESP协议，您将为解决计算研究中的可复现性危机做出贡献。您的工作将变得：
- 更可验证
- 更可重用
- 更具影响力
- 对科学社区更有价值
立即开始使用CRESP，确保您的计算研究经得起可复现性的考验。