Inhaltsverzeichnis
19: Lückenloses Protokoll der Datenverarbeitung
- Themen
- Problemstellung, Herausforderungen und Anforderungen
- Konzept und Umsetzung: aspecd
- Anwendung auf die eigene Praxis
- Vorteile gegenüber Alternativen
- Folien
- Glossar
Zentrale Aspekte
- Nachvollziehbarkeit ist konstituierend für Wissenschaft.
Voraussetzung: lückenloses Protokoll der Datenverarbeitung. - Ein System zur lückenlosen Protokollierung ist möglich,
aber erheblich komplex und nicht trivial umzusetzen. - Den meisten Forschenden fehlen Werkzeuge und Erfahrung,
um ein solches System selbst entwickeln zu können. - Ein funktionierendes System muss den gesamten Weg
von der Datenerhebung bis zur Präsentation abdecken. - Nur konsequente Nutzung garantiert die Lückenlosigkeit.
Voraussetzung: Flexibilität und offensichtliche Vorteile.
Fragen zur Vertiefung und Wiederholung
Diese Fragen dienen der persönlichen Beschäftigung mit der Thematik, werden aber nicht separat in der Vorlesung besprochen.
- …
ASpecD und abgeleitete Pakete
Eine Übersicht über ASpecD und davon abgeleitete Pakete:
- ASpecD
- cwepr
- trepr
- nmraspecds
- fitpy
- UVVisPy
Python-Paket zur Erzeugung und Entwicklung von Python-Paketen:
- pymetacode
Weiterführende Literatur
Eine kommentierte und handverlesene Liste mit weiterführender Literatur zum Thema. Die Auswahl ist zwangsläufig subjektiv.
Die Publikation zum ASpecD-Framework ist [Popp, 2022Popp, Jara; Biskup, Till (2022): ASpecD: A modular framework for the analysis of spectroscopic data focussing on reproducibility and good scientific practice, Chem. Methods 2:e202100097]. Abgeleitete Pakete sind: cwepr [Schröder, 2022Schröder, Mirjam; Biskup, Till (2022): cwepr - A Python package for analysing cw-EPR data focussing on reproducibility and simple usage, J. Magn. Reson. 335:107140], trepr, nmraspecds, uvvispy, fitpy.
Die Idee eines scientific workflow system bzw. eines Systems zur nachvollziehbaren Dokumentation ist natürlich älter. Vgl. dazu den exzellenten Sammelband von Stodden [Stodden, 2014Stodden, Victoria; Leisch, Friedrich; Peng, Rodger D. (Hg.) (2014): Implementing Reproducible Research, CRC Press, Boca Raton].
- Stodden, Victoria; Leisch, Friedrich; Peng, Rodger D. (Hg.) (2014): Implementing Reproducible Research, CRC Press, Boca Raton
- Popp, Jara; Biskup, Till (2022): ASpecD: A modular framework for the analysis of spectroscopic data focussing on reproducibility and good scientific practice, Chem. Methods 2:e202100097
- Schröder, Mirjam; Biskup, Till (2022): cwepr - A Python package for analysing cw-EPR data focussing on reproducibility and simple usage, J. Magn. Reson. 335:107140