Kellner KF, et al. (2024). Functional R code is rare in species distribution and abundance papers. Ecology, doi: 10.1002/ecy.4475.
（2024年11月20日发表）
摘要参考翻译：分析的可重复性对于生态学的科学可信度非常重要，但科学文献在多大程度上符合这一标准却不甚了解。我们调查了2018-2022年发表在9种生态学相关期刊上的497篇论文。我们重点关注了使用分层模型（hierarchical models）估计物种分布和多度的论文。我们确定了论文是否实现了分析可重复性的两个组成部分：（1）数据和代码的可获得性；（2）代码的功能性。我们发现，28%的论文提供了数据和代码，7%的论文提供了运行无误的代码。我们的研究结果表明，在生态学文献中，分析的可重复性仍然是例外而非规则。我们建议作者：(1) 在单独的干净环境中测试代码；(2) 简化代码结构；(3) 尽量减少使用的软件包；(4) 尽量减少代码运行时间。我们建议期刊：(1) 验证作者提供的开放数据声明和 URL；(2) 建议代码和数据在单独的存储库中共享，而不是作为附录；(3) 在评审过程中提升代码和数据的地位。我们建议这些指南可以帮助生态学界提高生态学研究的科学可重复性和可信度。
桑基图对纳入分析的论文的数据和代码可用性以及代码功能性进行分类
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