Definitionen av reproducerbarhet inom vetenskap är den "omfattning i vilken konsekventa resultat erhålls när ett experiment upprepas". Data, särskilt när uppgifterna lagras i en databas, kan ändras. Dessutom är datavetenskap till stor del baserad på slumpmässigt urval, sannolikhet och experiment.
Vad är reproducerbarhet inom datavetenskap?
Även om det finns en viss debatt om terminologi och definitioner, om något är reproducerbart betyder det att samma resultat kan återskapas genom att följa en specifik uppsättning steg med en konsekvent datauppsättning. … Det gör det också lättare för andra forskare att konvergera om våra resultat. Datavetenskapens livscykel är inte annorlunda.
Vad betyder det om data är reproducerbara?
Detta betyder att om ett experiment är reproducerbart,, är det inte nödvändigtvis replikerbart. Detta beror på att du kan reproducera ett experiment även när andra metoder användes, så länge du uppnår samma resultat.
Vad är reproducerbar dataanalys?
Reproducerbarhet innebär att forskningsdata och kod görs tillgängliga så att andra kan nå samma resultat som hävdas i vetenskapliga utdata.
Vad är reproducerbar vetenskap?
Enligt en U. S. National Science Foundations (NSF) underkommitté för replikerbarhet inom vetenskap (9) hänvisar reproducerbarhet till en forskares förmåga att duplicera resultaten från en tidigare studie med samma material somanvändes av den ursprungliga utredaren.
