reproducible是什么意思，reproducible的意思翻译、用法、同义词、例句

reproducible英标

英:/ˌriːprəˈdjuːsəbl/ 美:/ˌriːprəˈduːsəbl/

常用词典

例句

同义词

专业解析

reproducible 是一个形容词，用于描述某事物（尤其是科学实验结果、数据分析或技术流程）能够在相同条件下被重复实现或复现的特性。它强调过程与结果的一致性、可靠性和可验证性，是科学研究、数据分析和软件开发等领域质量保证的核心原则。

其核心含义可拆解为：

1. 可重复操作：根据记录的步骤、方法和原始数据，其他人或团队能够独立执行相同的操作流程。
2. 结果一致：重复操作后得到的结果（数据、发现、输出）与原始结果高度一致或完全相同。
3. 透明与验证：实现可复现性要求所有相关细节（如代码、算法参数、原始数据、环境配置）是公开、清晰且可获取的，以便他人进行验证。

在不同领域的应用与重要性：

1. 科学研究：可复现性是科学方法的基石。一个可复现的实验意味着其发现是可靠的，不受特定实验者或偶然因素的影响。它允许其他科学家验证结果、扩展研究或发现潜在错误，从而推动知识进步。近年来，“可重复性危机”凸显了提高研究可复现性的迫切性(来源：Nature - The challenges of reproducibility)。
2. 数据分析与数据科学：在数据驱动的决策中，可复现的分析流程至关重要。它确保分析结果（如报告、模型预测）能够被他人或未来的自己使用相同的代码和数据重新生成，避免“黑箱”操作，提高分析的可信度和透明度(来源：National Institute of Standards and Technology - Data Science)。
3. 软件开发与计算：在编程中，“可复现性”常指创建可复现的构建环境或计算结果。例如，使用版本控制（如Git）、依赖管理工具（如Docker, Conda）和详细的文档，确保软件能在不同的机器上以相同的方式编译、运行并产生一致的结果，这对于协作、调试和软件部署至关重要(来源：The Turing Way - Guide to Reproducible Research)。

与相关概念的区别：

• Replicable (可复制)：有时与reproducible互换使用，但严格来说，“可复制”可能更侧重于在不同条件下（如不同地点、不同样本）重复研究并得到相似结论，以证明发现的普遍性。而“可复现”更侧重于在相同条件下精确地重现结果。
• Repeatable (可重复)：通常指同一个研究者或团队在短期内、使用相同方法和设备重复进行实验或操作，得到相似结果。它不强调独立第三方的验证。

“Reproducible”的核心在于通过提供完整的、透明的记录和方法，确保任何具备相应能力的人都能独立地重现某个过程并获得一致的结果。它是建立信任、确保质量、促进知识积累和科技进步的关键要素。在追求严谨性和可靠性的领域，研究成果或工作成果是否“reproducible”是其价值的重要评判标准。

网络扩展资料

"Reproducible"（可复现的）是一个形容词，主要用于科学、技术和研究领域，描述某个结果、实验或过程能够被其他人按照既定方法准确重复并获得相同结论的特性。以下是详细解释：

核心含义

词根来自动词"reproduce"（复制/再生产）：

• re-（再次） +produce（生产）→ 字面意为"再次生成"
• 后缀-ible表示"能够被...的"，因此整体指"能够被再次复现的"

应用场景

1. 科学研究
   指实验结果在相同条件下能被其他研究者复现，是验证科学发现真实性的黄金标准。例如：临床试验数据、物理实验现象等。

2. 计算机与数据分析
   在编程中，指使用相同代码、数据集和环境能获得一致输出。例如：机器学习模型的训练结果需要具备可复现性以保证可靠性。

3. 工程与技术
   指制造流程或产品规格的标准化程度，确保不同批次产品性能一致。例如：芯片生产工艺的可复现性直接影响良品率。

近义词辨析

• Repeatable：强调动作可重复，但不保证结果相同（如重复实验可能因误差导致不同结果）
• Replicable：常与"reproducible"互换，但更侧重完全复刻原条件
• 反义词：Irreproducible（不可复现的）、Non-reproducible（不可复制的）

例句参考

• "The algorithm's performance must be reproducible across different hardware configurations."
• "Open data sharing enhances the reproducibility of academic research."

重要性

可复现性是现代科研伦理和技术可信度的基石。据调查，约70%的科学家曾无法复现他人实验，推动了对可复现性规范的强化。

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