The Turing Way è una guida arguta alla riproducibilità nella data science. Puoi leggerla qui: https://the-turing-way.netlify.com Stai attualmente esplorando il progetto nella sua repository GitHub dove sono conservate tutte le parti che compongono la guida, e dove avviene il processo di lettura e creazione della guida stessa.
Il nostro intento è quello di fornire tutte le informazioni di cui i ricercatori hanno bisogno all'avvio dei loro progetti, in modo che questi siano facili da riprodurre.
Questo significa anche far in modo che gli studenti di dottorato, post dottorato, referenti scientifici e team di finanziamento sappiano quali aspetti della "responsabilità di riproducibilità" possono controllare, e cosa possono fare per contribuire a rendere la data science più efficiente, efficace e comprensibile.
Indice:
🎧 Se preferisci un'introduzione audio al progetto, Rachael ha partecipato all'Open Science Fair 2019 (Porto, Portogallo) e la sua presentazione è disponibile su Orion podcast. Una panoramica di The Turing Way inizia al minuto 5:13.
La riproducibilità della ricerca è necessaria per garantire l'affidabilità del lavoro scientifico. Finanziatori ed editori sempre più spesso richiedono che le pubblicazioni includano l'accesso ai dati grezzi ed al codice sorgente. L'obiettivo è quello di garantire che tutti i risultati siano verificabili in maniera indipendente e possano essere usati come punto di partenza in lavori futuri. Tutto questo a volte è più facile a dirsi che a farsi. Condividere i risultati della ricerca significa comprendere la gestione dei dati, lo sviluppo del software, le scienze bibliografiche e le tecniche di integrazione continua: competenze che non sono ben spiegate o richieste ad accademici e data scientist. Non essendo queste materie comunemente insegnate, riconosciamo che il numero di requisiti e nuove competenze richieste possano essere un problema per i neofiti. The Turing Way è un manuale per aiutare gli studenti, i loro supervisori, finanziatori ed editori a rendere la riproducibilità in data science "troppo facile da non fare", anche per coloro che non hanno mai lavorato secondo questi schemi. Il manuale comprende materiale di formazione sul version control, test di analisi e comunicazione aperta e trasparente con i nuovi utenti e si baserà su casi di studio e workshop del Turing Institute. Questo progetto è sviluppato in maniera aperta e nella nostra repository github sono benvenuti tutti i suggerimenti, le domande e i commenti: https://github.com/alan-turing-institute/the-turing-way.
Questi sono i membri del team (solo alcuni) al lavoro al Turing Institute. Per i dettagli su come contattarci, visita ways of working document.
🚧 Questa repository è sempre in costruzione e tutti sono incoraggiati ad aiutarci in questo progetto che può essere utile a molti. 🚧
Tutti sono tenuti a seguire il nostro codice di condotta e a leggere le nostre linee guida prima di iniziare.
Se non te la senti di aiutare su GitHub, potresti anche contribuire con un caso di studio o con dei suggerimenti tramite il nostro form su Google docs.
Puoi citare The Turing Way attraverso l'archivio del progetto Zenodo usando il DOI: 10.5281/zenodo.3233853. Il DOI (digital object identifier) ci permette di archiviare le repository ed è molto utile per garantire che il lavoro venga tracciato nelle pubblicazioni accademiche.
Come apparirà la citazione:
The Turing Way Community, Becky Arnold, Louise Bowler, Sarah Gibson, Patricia Herterich, Rosie Higman, … Kirstie Whitaker. (2019, March 25). The Turing Way: A Handbook for Reproducible Data Science (Version v0.0.4). Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3233986
Puoi anche condividere una pagina del manuale usando un URL leggibile, per esempio: https://the-turing-way.netlify.com/reproducibility/03/definitions.html, ma ricorda che il progetto è in via di sviluppo e perciò i link potrebbero cambiare nel tempo. Potresti includere un link del web archive, ad esempio: https://web.archive.org/web/20191030093753/https://the-turing-way.netlify.com/reproducibility/03/definitions.html per essere sicuro di non ritrovarti ovunque con (broken links) collegamenti obsoleti!
Apprezziamo molto qualsiasi tipo di riferimento al progetto The Turing Way . Se hai ancora dei dubbi contattaci.
Le illustrazioni su The Turing Way sono state create da artisti di Scriberia durante il The Turing Way book dashes a Manchester il 17 maggio 2019, e Londra il 28 maggio 2019 and 21 febbraio 2020. Descrivono una varietà di contenuti, dal manuale, alla community, fino al progetto The Turing Way in generale.
Le illustrazioni sono disponibili su Zenodo (https://zenodo.org/record/3695300) sotto licenza CC-BY.
Se utilizzi le immagini, includi la seguente attribuzione:
This image was created by Scriberia for The Turing Way community and is used under a CC-BY licence.
L'ultima versione di Zenodo può essere menzionata come:
The Turing Way Community, & Scriberia. (2020, March 3). Illustrations from the Turing Way book dashes. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3695300
Abbiamo utilizzato alcune di queste immagini nelle risposte del Welcome Bot ai contributi dei nuovi membri nella nostra repository su GitHub.
Abbiamo una chat room su gitter e ci farebbe piacere se passassi a dire ciao https://gitter.im/alan-turing-institute/the-turing-way. La chat room è sincronizzata con Matrix su #the-turing-way:matrix.org e puoi raggiungerci anche qui se preferisci.
Abbiamo anche una mailing list su tiny letter con la quale inviamo aggiornamenti mensili sul progetto. Iscriviti a questo link https://tinyletter.com/TuringWay.
Puoi contattare il nostro community manager Malvika Sharan tramite questo indirizzo email [email protected]. In alternativa, puoi contattare il responsabile della ricerca Kirstie Whitaker tramite questo indirizzo email [email protected].
Vorremmo ringraziare queste persone meravigliose (emoji key):
Questo progetto segue le specifiche riportate su all-contributors. Ogni tipo di contributo è gradito!