Reproducible Software Environment: a tool enabling computational reproducibility in geospace sciences and facilitating collaboration
Reproducible Software Environment: a tool enabling computational reproducibility in geospace sciences and facilitating collaboration
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可重复的软件环境：一种在地球空间科学中实现计算可重复性并促进协作的工具
DOI：
10.1051/swsc/2020011
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发表时间：
2020
影响因子：
3.3
通讯作者：
Cosgrove, Russell
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bhatt, Asti;Valentic, Todd;Reimer, Ashton;Lamarche, Leslie;Reyes, Pablo;Cosgrove, Russell
可再现软件环境（雷森）是一个开源软件工具，使地球空间科学界的计算可再现的科学成果。雷森是作为一个名为综合地球科学观测站（InGeO）的更大项目的一部分开发的，该项目旨在帮助地球空间研究人员将来自不同仪器和数据库的各种数据集汇集在一起，软件工具由仪器供应商和社区成员提供。InGeO的主要目标是使用可复制的方法和工具消除访问、处理和可视化来自多个来源的地理空间解析数据的障碍。雷森的架构结合了两种主流的开源软件工具Docker和QuixyterHub，以产生一个软件环境，不仅有利于计算上可重复的研究结果，还有利于研究人员之间的有效协作。在这篇技术论文中，我们讨论了一些挑战，执行可重复的科学和一个潜在的解决方案，通过雷森，这是使用一个地球空间事件的案例研究证明。最后，我们讨论了如何使用主流，开源技术似乎提供了一个可持续的路径，使可复制的科学相比，专有和闭源软件。
The Reproducible Software Environment (Resen) is an open-source software tool enabling computationally reproducible scientific results in the geospace science community. Resen was developed as part of a larger project called the Integrated Geoscience Observatory (InGeO), which aims to help geospace researchers bring together diverse datasets from disparate instruments and data repositories, with software tools contributed by instrument providers and community members. The main goals of InGeO are to remove barriers in accessing, processing, and visualizing geospatially resolved data from multiple sources using methodologies and tools that are reproducible. The architecture of Resen combines two mainstream open source software tools, Docker and JupyterHub, to produce a software environment that not only facilitates computationally reproducible research results, but also facilitates effective collaboration among researchers. In this technical paper, we discuss some challenges for performing reproducible science and a potential solution via Resen, which is demonstrated using a case study of a geospace event. Finally we discuss how the usage of mainstream, open-source technologies seems to provide a sustainable path towards enabling reproducible science compared to proprietary and closed-source software.
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不再为不可重复的方法找借口
影响因子：
64.8
作者：
L. Teytelman
通讯作者：
L. Teytelman
高纬度电离层电动力学反演和数据同化程序的最新进展
DOI：
10.1007/978-3-030-26732-2_10
发表时间：
2020
期刊：
ISSI Scientific Report Series
影响因子：
--
作者：
Matsuo, T.
通讯作者：
Matsuo, T.
推进地球、空间和环境科学领域的公平数据
影响因子：
--
作者：
S. Stall;L. Yarmey;Reid Boehm;Helena Cousijn;P. Cruse;J. Cutcher;Robin Dasler;A. Waard;R. Duerr;K. Elger;M. Fenner;H. Glaves;B. Hanson;J. Hausman;J. Heber;D. Hills;N. Hoebelheinrich;Sophie Hou;D. Kinkade;R. Koskela;Raleigh L. Martin;K. Lehnert;F. Murphy;Brian A. Nosek;M. Parsons;J. Petters;R. Plante;E. Robinson;R. Samors;M. Servilla;Robert Ulrich;M. Witt;L. Wyborn
通讯作者：
L. Wyborn
SpacePy - 基于 Python 的空间科学工具库
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
SciPy
影响因子：
--
作者：
S. Morley;D. Welling;J. Koller;B. Larsen;M. Henderson;J. Niehof
通讯作者：
J. Niehof
北大西洋极地低气压表面风、波浪和海况的现场测量
DOI：
10.1029/2017jd028079
发表时间：
2019
期刊：
Journal of Geophysical Research: Atmospheres
影响因子：
--
作者：
M. Rojo;C. Claud;G. Noer;A. Carleton
通讯作者：
A. Carleton