The Turing Way ist ein Handbuch zur reproduzierbaren Data Science, das sie hier finden können: https://the-turing-way.netlify.com. Momentan befinden Sie sich im GitHub Repository des Projektes. Hier werden alle Teile des Handbuchs gesammelt und gemeinsam weiterentwickelt.
Unser Ziel ist es, Forschern (und allen Interessierten) die notwendigen Informationen zugänglich zu machen, die es ihnen ermöglichen ein Projekt reproduzierbar durchzuführen.
Alle Beteiligten, z.B. Doktoranden, PhD Studenten, Postdocs, PIs und wissenschaftliche Mitarbeiter, können zum verantwortungsvollen Umgang mit Reproduzierbarkeit beitragen. Dieses Handbuch zeigt auf, welche Aufgaben sie übernehmen können um Data Science effizienter, effektiver und leichter verständlich zu machen.
Inhaltsverzeichnis:
Wenn Sie eine Audio-Version als Einführung in das Projekt bevorzugen, finden Sie hier ein Interview mit Rachael Ainsworth, das im Rahmen der Open Science Fair 2019 in Porto aufgenommen wurde. Die Audio-Version ist aktuell leider nur auf Englisch verfügbar.
Der Beitrag über The Turing Way beginnt bei Minute 5:13.
Reproduzierbare Forschung ist unerlässlich um das Vertrauen in Wissenschaft und die geleistete Arbeit zu sichern. Verlage und Geldgeber verlangen mittlerweise auch häufig, dass die genutzen Daten und der Quellcode für die Leser von Publikationen verfügbar sind.
Ziel ist es, dass alle Ergebnisse unabhängig verifiziert werden können und weitere Arbeit auf ihnen aufbauen kann. Das ist oft aber leichter gesagt als getan.
Um Forschungsergebnisse zugänglich zu machen, braucht man Kenntnisse in den Bereichen Datenverwaltung, Bibliothekswissenschaften, Software Entwicklung und Kontinuierliche Integration. Alles Dinge, die selten unterrichtet werden und häufig nicht von akademischen Forschern und Data Scientists erwartet werden.
Deshalb ist es für Anfänger häufig schwierig einen Einstieg in das Thema Reproduzierbarkeit zu finden und ihren Teil dazu beizutragen.
The Turing Way ist ein Handbuch, das Studierenden, ihren Betreuenden, Förderern von Projekten oder Verlegern den verantwortungsvollen Umgang mit Reproduzierbarkeit erleichtert - selbst wenn sie keine Vorkenntnise auf diesem Gebiet haben.
Das Handbuch enthält Material zu den Themen Versionsverwaltung, Testen von Analysen und offener und transparenter Kommunikation mit zukünftigen Nutzern.
Das Projekt wird öffentlich entwickelt. Fragen, Anmerkungen und Empfehlungen sind herzlich willkommen und können über das GitHub Repository https://github.com/the-turing-way/the-turing-way eingesandt werden.
Dies ist ein Teil des Teams, das am Turing Institut mitarbeitet. Für Informationen darüber, wie man uns kontaktiert, lesen Sie bitte die Dokumentation der Arbeitsweise.
🚧 An diesem Repository wird kontinuierlich gearbeitet. Wir laden alle ein dabei mitzuhelfen, so dass das Projekt für möglichst viele hilfreich ist. :construction:
Alle Beitragenden werden gebeten den Verhaltenskodex einzuhalten und die Hinweise für Beitragende zu lesen.
Wenn Sie noch wenig Erfahrung mit der Zusammenarbeit über GitHub Projekte haben, können sie Fallstudien und ihre Tipps und Tricks auch über unser Google Formular einreichen.
Sie können The Turing Way über das Zenodo Archiv mit der DOI: 10.5281/zenodo.3233853 zitieren. DOIs geben uns die Möglichkeit, das Repository zu archivieren und fördern die Nachverfolgbarkeit der Nutzung in akademischen Veröffenlichungen.
Das Zitat wird ungefähr folgendermaßen aussehen:
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
Man kann eine Seite des Buches auch als normale Internetadresse (URL) zitieren, zum Beispiel: https://the-turing-way.netlify.com/reproducibility/03/definitions.html. Da das Projekt allerdings regelmäßig weiterentwickelt wird, kann es sein, dass sich die Links mit der Zeit verändern und eventuell irgendwann nicht mehr funktionieren oder auf eine andere Seite leiten.
Es gibt die Möglichkeit einen Link zum Web-Archiv einzubinden: https://web.archive.org/web/20191030093753/https://the-turing-way.netlify.com/reproducibility/03/definitions.html, um sicherzugehen, dass man nicht überall falsche oder defekte Links hat.
Wir freuen uns über jede Referenz auf The Turing Way und hoffen, dass Ihnen das Projekt genutzt hat.
Wenn Sie irgendwelche Fragen haben, dann melden Sie sich bitte! Kontakt.
The Turing Way Abbildungen wurden von einem Künstler von Scriberia als Teil des The Turing Way book dashes in Manchester am 17 Mai 2019, und am 28 Mai 2019 and 21 Februar 2020 in London erstellt.
Die Abbildungen sind über Zenodo (https://zenodo.org/record/3695300) unter einer CC-BY Lizenz verfügbar.
Wenn Sie die Abbildungen benutzen, fügen Sie bitte die folgende Zeile ein:
This image was created by Scriberia for The Turing Way community and is used under a CC-BY licence.
Die neueste Version von Zenodo kann über:
The Turing Way Community, & Scriberia. (2020, March 3). Illustrations from the Turing Way book dashes. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3695300 zitiert werden.
Wir haben ein paar der Illustrationen auch in den Antworten des Welcome Bot an neue Mitwirkende des GitHub Repositories verwendet.
Es gibt einen gitter Chat-Room und wir freuen uns immer auf neue Gesichter. https://gitter.im/the-turing-way/the-turing-way. Der Raum wird auch mit Matrix unter #the-turing-way:matrix.org synchronisiert, also kann man auch dort beitreten.
Außerdem gibt es unterschiedliche Mailing-Listen, über die man auf dem Laufenden gehalten wird. Anmeldung unter https://tinyletter.com/TuringWay.
Die Community-Managerin Malvika Sharan können Sie unter msharan@turing.ac.uk erreichen. Alternativ können Sie Kirstie Whitaker per Mail unter kwhitaker@turing.ac.uk erreichen.
Ein großer Dank geht an alle, die mitgearbeitet haben (emoji key)
Liste der Personen, die zusammengearbeitet haben
Das Projekt folgt den alle-Beitragenden Spezifikationen. Mitarbeit jeder Art ist immer willkommen!