Примеры кода тестирования путем комментирования кода

Question

Существует большой hullabaloo о взломанном исходном тексте из отдела исследований климата Университета Восточной Англии, в котором говорят скептики Global Warming, что ученые, написавшие эти программы IDL и Fortran, намеренно подталкивали данные.

http://wattsupwiththat.com/2009/12/05/the-smoking-code-part-2/

Чтобы опровергнуть утверждение, один из комментаторов сказал: Я программирования в IDL для создания графики для научных работ, в течение около 10 лет, и это про явно не производит сюжет для публикации , Про просто графики для экрана - если бы это было для публикации, тогда он записывал график в качестве файла постскриптума для отправки издателю. Для меня это похоже на то, что кто-то экспериментирует с данными, что на самом деле ничего не значит.

Это правда? Кодеры создают черновики и повторяют свой код и оставляют свои несовершенные чертежи в своих каталогах все время. Или это их более коварное объяснение?

Я не работаю над проектами с открытым исходным кодом или научными исследованиями, поэтому я бы хотел, чтобы вы внесли свой вклад в это. Мне было интересно, не слышал ли кто-нибудь из сообщества с открытым исходным кодом или научного компьютерного сообщества о том, что кто-либо пытается преднамеренно программировать вывод мусора или «вымарывать» свои данные только для проверки достоверности данных? Это известная практика или табу?

Может ли кто-нибудь подумать о каких-либо крупных проектах, которые они видели или работали там, где есть код, который преднамеренно дает вывоз мусора?

Answer 1

Doing программирования для научных публикаций и сам я могу подтвердить, что

• один пишет много прототипов, глядя на данные с разных точек зрения, играя с данными, что делает гипотезу, отвергая их, и так далее, и да это производит тонны сценариев, которые позднее не используются в итоговой бумаге
• после того, как бумага была отправлена, каталог с данными, сценариями, прототипами и т. д. (включая все «выходы мусора»), как правило, просто оставлен, как и в момент устремления к крайнему сроку

В качестве ученых мы должны публиковать и, таким образом, пытаемся представить данные наиболее благоприятным образом. Пока (сырые) данные предоставляются вместе с публикацией, это не проблема, так как другие ученые могут прийти и проверить результаты. Таким образом, fudging не является настоящим скандалом здесь, замысел для удаления (необработанных) данных - это то, что может превратить просочившиеся электронные письма в климате.