鉴于对可重复科学的压力，我想知道我最近的工作是否保证在出版物中包含示例代码。我使用的数据集非常大，因此发布这些必要性是没有意义的 - 但是，我在R中应用的统计方法通常不为我的观众所知（尽管我认为它们应该是）。
我在我的分析中使用经验正交函数分析（EOF）和广义加性模型（GAM）。特别是GAM广泛用于生态学研究，但在物理科学中却不那么重要 - 我的工作跨越两个学科。
我肯定会参考我使用的R包，并且审阅者/读者自己寻找这些引用（和包含的示例）并不困难。所以，我的问题是，什么情况最适合在出版物中包含可复制的代码？
答案 0 :(得分：14)
代码是您实际所做事情的最准确表示。因此，在我看来，您总是的目标是在您的文章旁边发布代码。
然而，编辑对此的抵制非常强烈。担心的是，如果审阅者可以访问代码，那么如果稍后发现实质性编码错误，则该期刊看起来非常糟糕。鉴于Levitt paper等等，这不是假设的恐惧。
Knuth对文学编程有一些强烈的看法，你应该能够引用它作为理由。如果您无法说服期刊接受您的代码作为出版物的一个组成部分，请考虑将其发布在您的个人网站上（例如Raj Chetty对他的许多论文采取的方法）或将其作为R发布封装
最后，这是我给编程学生写的一封信：
考虑发布您的代码。这样做将充当承诺 鼓励良好习惯的设备 - 养成自己的习惯 工作更轻松。发布代码也使其他人更容易 扩展您的分析，这可能会导致更多的工作引用。 释放你的代码也是很好的学术实践：它是 最真实的分析证明。并提供您的计划 世界展示了你即将到来的美丽编码技巧 获得。
答案 1 :(得分：10)
科学的基本原则是可重复性。因此，答案是“包含”对基于数据分析的每篇论文/出版物进行分析所需的代码。
我说“包含”因为您不需要将R代码直接放入论文中。许多（如果不是大多数）期刊允许提供补充材料。或者，将您的脚本提供给众多科学数据存档站点之一（例如]图片共享器），然后（这里就是杀手！）使用FIGhare为您存放的脚本提供的DOI引用您自己的脚本。如果你也可以发布数据，那就更好了;无花果共享并不太关心大数据集。
以上内容适用于使用其他软件包的代码，R脚本执行加载和格式化数据，调用其他软件包中的函数，然后绘制或显示输出/结果。如果您已经开发了新的R代码来实现特定的方法，那么我会说将代码打包为R包并将其提交给CRAN或r-forge或类似的东西。
根据您的描述，前者（将分析脚本存放在回购中）将是最合适的。
答案 2 :(得分：5)
我们最近在我们的研究所讨论了可重复的研究。奖励来自Nature社论（http://arstechnica.com/science/2012/02/science-code-should-be-open-source-according-to-editorial/），该论文认为您的所有代码都应该发布。我完全赞同这一点。即使您的数据集非常大，发布用于创建结果的R代码也可以清楚地表明您所做的事情。通常，论文的方法不包含足够的细节来重现结果，在这种情况下代码是非常有用的。