Pytanie:
Doradca próbuje odtworzyć moje wyniki, aby zapewnić moją uczciwość. Czy to norma?
CoderInNetwork
2016-05-14 22:23:26 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Jestem magistrem student Machine Learning, kończę w tym miesiącu moją pracę. Mój doradca chce, żebym spotkał się z nim osobiście, aby odtworzyć moje wyniki pod jego kontrolą. Jest oczywiste, że głównym powodem tej akcji jest pewność, że nie manipulowałem diagramami itp.

Nie oszukiwałem i nie mam z tym problemu. Ale jest dla mnie trochę irytujące, że mój doradca mi nie ufa. Chcę wiedzieć, czy jest to norma w środowisku akademickim, czy też mój doradca jest wobec mnie trochę sceptyczny?

Powinienem wspomnieć, że jestem samotnym magistrem. studenta w laboratorium i jestem prawie pewien, że doradca nie robi tego z doktorantami w laboratorium.

Czy Twoje wyniki są dziwne czy zaskakujące?
Komentarze do tego postu były zasadniczo mini-odpowiedziami, których punkt widzenia jest teraz uwzględniony w istniejących odpowiedziach; ta rozmowa została zatem [przeniesiona do czatu] (http://chat.stackexchange.com/rooms/39831/discussion-on-question-by-coderinnetwork-advisor-tries-to-reproduce-my-results-t). Proszę używać komentarzy do ulepszania lub wyjaśniania pytania, używaj tego czatu do dyskusji lub innych rzeczy, o których chcesz powiedzieć, że nie masz ochoty publikować jako odpowiedzi (dalsze komentarze będą podlegały usunięciu, jeśli nie są w celu ulepszenia lub wyjaśnienia pytanie.)
Kiedy mówisz „oczywiste”, czy możesz powiedzieć, dlaczego jest to dla ciebie oczywiste? Czy są jakieś konkretne fakty lub działania, które prowadzą do takiego wniosku?
Jestem pewien, że twój przełożony sprawdził już twoją pracę. Czy poniższe odpowiedzi są poprawne?
W pewnym momencie ktoś będzie chciał powtórzyć twój eksperyment w taki czy inny sposób. Twój przełożony wyświadcza ci przysługę, sprawdzając dla ciebie twoją pracę - żałuję, że nie zwróciłem takiej uwagi, gdy robiłem swoją pracę naukową: D
Siedem odpowiedzi:
#1
+277
DMML
2016-05-15 02:41:48 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Jak wielu zauważyło w komentarzach (Nate Eldredge, Dan Romik, Per Alexandersson itp.), nie chodzi o to, aby przyłapać Cię na oszukiwaniu (tak jakbyś celowo próbował manipulować wynikami), ale raczej zweryfikować proces uzyskiwania takich wyników. Wszyscy powinniśmy mieć takie szczęście, że doradca znalazłby czas poza swoim harmonogramem, aby zweryfikować nasze procesy.

Chciałbym to również dodać - a to zakłada, że ​​Twoja praca może / poprowadzi do publikacji naukowej w czasopiśmie lub na konferencji - że reputacja twojego doradcy jest potencjalnie zagrożona, jeśli dołączasz jego / jej nazwisko do takiego dokumentu. Innymi słowy, stając się współautorem swojej [przyszłej] publikacji, twój doradca zasadniczo mówi: „Tak, pomogłem w pracy nad tym i jestem pewien metod i wyników w nich zawartych”.

Najważniejsze (tl; dr) jest to, że nie powinieneś traktować tego jako osobistego ataku. Powinieneś być wdzięczny, że masz kogoś, kto może poświęcić ilość czasu niezbędną do zapewnienia poprawności wykonanej pracy.

Poza tym, jeśli profesor ma filozofię „Jeśli twoje imię jest na papierze, powinieneś być w stanie wyjaśnić, co się stało”, poza weryfikacją profesor może po prostu chcieć * zobaczyć implementację *.
Reputacja doradcy jest * zawsze * na linii podczas podpisywania pracy. Nie ma znaczenia, czy jest też artykuł w czasopiśmie.
@DavidKetcheson Przypuszczam w teorii, ale w praktyce ryzyko reputacji zależy w dużym stopniu od tego, jak widoczna jest praca.
Warto się tego nauczyć wcześnie - weryfikacja twoich badań nie jest osobistym atakiem na twoją postać. Wszyscy jesteśmy ludźmi i wszyscy mamy uprzedzenia. Nawet jeśli nie jesteśmy stronniczy, nasze środowiska mogą być stronnicze (zdarzały się przypadki, w których wyniki eksperymentów zmieniają się w zależności od natężenia ruchu na zewnątrz budynku. Większość nie uważałaby za konieczne izolowanie się przed wibracjami powodowanymi przez samochody, ciężarówki lub pociągi) )
#2
+87
Peter K.
2016-05-15 03:01:06 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Może być inny powód, dla którego Twój doradca chce to zrobić: być może praca może być kontynuowana w przyszłości przez innego ze swoich uczniów, a Twój doradca chce móc wyjaśnić szczegóły temu (potencjalnemu) przyszłemu uczniowi.

Niezależnie od tego, myślę, że to pochwała, którą daje Ci doradca.

Zgodzę się z Piotrem, to rzeczywiście pochwała. Zastanów się, czy będziesz wiedział, jak cenny jest czas Twojego doradcy i ile przeznaczy na współpracę z Tobą w tym zakresie. Gdyby naprawdę myślał, że oszukujesz, pomyślałby również, że marnujesz jego czas i nie inwestowałby więcej czasu w ciebie. To powiedziawszy, może martwić się o dokładność twoich wyników i chcieć mieć pewność, że nie popełniłeś przypadkowych błędów, które mogłyby zaszkodzić twojej reputacji, więc znowu jest to pochwała, że ​​dba o twoje dobre samopoczucie.
Zwykle się zgadzam: inną powiązaną motywacją może być transfer wiedzy. Twój doradca może chcieć mieć pewność, że rozumie wszystko o Twojej pracy, zanim zakończysz doktorat, więc jeśli wyjdziesz na habilitację, będzie mógł sam wznowić projekt ( lub z innymi doktorantami).
#3
+48
Cliff AB
2016-05-15 05:02:11 UTC
view on stackexchange narkive permalink

W dziedzinie uczenia maszynowego istnieje wiele sposobów na błędne wykonanie pewnych czynności, które sprawią, że Twoje wyniki będą wyglądać lepiej niż w rzeczywistości. Prostym przykładem jest walidacja krzyżowa: jeśli dokonasz wyboru modelu na podstawie wyników swojego zbioru danych walidacyjnych, będziesz odchylał błąd w wynikach walidacji.

W tym świetle Twój doradca jest prawdopodobnie nieco zaskoczony Twoimi wynikami. Zanim całkowicie zaakceptują to, co zrobiłeś, chcą sprawdzić, czy nie było to wynikiem pomyłki. Jeśli Twój doradca obserwuje to, co robisz i wszystko jest w porządku, to świetnie i prawdopodobnie masz świetne wyniki. Jeśli robisz coś, co nie jest do końca poprawne, Twój doradca prawdopodobnie pomoże naprawić błąd.

Nie należy tego traktować jako krytyki, ale raczej jako krytyczne. Bycie krytycznym jest tym, co sprawia, że ​​nauka jest wiarygodna i ma kluczowe znaczenie dla procesu akademickiego.

Jeśli jest wiele rzeczy, które można zrobić źle, to zastanawiam się, dlaczego doradca wkracza tak późno (ostatni miesiąc pracy). Czy nie powinien wtedy dokładniej nadzorować cały proces, np. sprawdzenie wybranych metod, implementacji studentów, potencjalnych alternatyw i tak dalej? Chodzi o to, że na tym etapie pracy pozostało niewiele czasu na pracę nad istotnymi zmianami, które okazałyby się konieczne.
@Ghanima warto pozwolić studentom na samodzielną krytyczną analizę ich pracy, ale teraz kończy się czas i ważna jest weryfikacja.
@Ghanima: Zgadzam się z tym, co powiedział Davidmh (dobrze jest pozwolić uczniom być niezależnymi), ale również, że często nie masz dowodów na potencjalny problem, dopóki nie osiągniesz wyników.
Nie zrozum mnie źle. Nie chcę odrzucać Twojej odpowiedzi ani pomysłu, aby uczeń wykonywał swoją pracę samodzielnie. Jeszcze jako magistrant ma pracować pod nadzorem i czerpać z tego korzyści - fakt, który może być lepiej zasłużony, jeśli doradca udzieli wskazówek wcześniej niż w ostatnim miesiącu (pytanie sprawia, że ​​wydaje się, że doradca nie był nim zbytnio zainteresowany przed).
** „Bycie krytycznym jest tym, co sprawia, że ​​nauka jest wiarygodna i ma zasadnicze znaczenie dla procesu akademickiego”. ** <--- TO!
#4
+15
Grzegorz Wierzowiecki
2016-05-15 13:28:34 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Powiedziałbym, że masz szczęście!

Głównym celem nauki jest dostarczenie innym czegoś wnikliwego! Dlatego, gdy coś odkryjesz, spraw, aby takie wyniki były dla nich odtwarzalne. W przeciwnym razie to „wypadek”, który przydarzył się tylko im. W nauce chodzi o zrozumienie przyczyny i przyczyny, a więc o odtwarzalność procesów. Ponieważ celem jest umożliwienie innym ich odtworzenia, najlepszym testem jest wypróbowanie, czy inni mogą to odtworzyć.

Osobiście jestem wielkim fanem „powtarzalnych badań” (istnieje cały ruch wokół tego żeby wspomnieć tylko o: http://reproducibleresearch.net/, https://reproduciblescience.org/ i ogólnie o otwartej nauce). Upewnienie się, że inni mogą odtworzyć twoje efekty, potwierdza, że ​​przesłałeś na papierze wszystkie artefakty ważne dla osiągnięcia twojego celu. Komunikacja (także papierowa) zawsze opiera się na dużym stosie założeń. Być może trzeba będzie pominąć niektóre szczegóły, kroki, które są dla niej / niego oczywiste w artykule, podczas gdy w rzeczywistości nie są tak oczywiste dla innych, a wtedy cała praca jest niestety stracona i nieprzydatna nikomu innemu. Dlatego, jeśli ktoś o poziomie umiejętności / wiedzy pożądanej publiczności nie jest w stanie tego odtworzyć, może artykuł powinien zawierać więcej / lepszych odniesień lub więcej wprowadzenia do używanych koncepcji / procedur / narzędzi. Znowu wszystko służy przekazaniu na papierze innym, ludzkości, jak zrobić coś, czego nie zrobiono wcześniej, a zatem pchnąć całą ludzkość do przodu. Sprawdzanie, czy jest on odtwarzalny przez innych, jest najlepszym sposobem sprawdzenia, czy jest odtwarzalny przez innych :).

W końcu wspomnienie w artykule lub notatkach dla recenzentów, że wyniki zostały pomyślnie odtworzone przez innych, może IMHO nawet zwiększyć wartość papieru. Robienie notatek (nawet postów na blogu) przez te osoby byłoby jeszcze lepszym potwierdzeniem.

#5
+4
mathreadler
2016-05-17 18:32:16 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Ludzie, którzy chcą spędzać z tobą czas, prawie nigdy nie są źli. Dowodzi, że Ty lub to, co zrobiłeś, jest w jakiś sposób ważne. Spróbuj oduczyć się, że bycie sprawdzanym jest złe i spróbuj spojrzeć na to, ponieważ jesteś wystarczająco ważny, aby ktoś się o niego troszczył. To, gdy nikogo już nie obchodzi, powinieneś się tym przejmować, a nie na odwrót! To z pewnością może być mylące dla niektórych osobowości o wysokiej uczciwości osobistej.

#6
+2
Billy Jean
2016-05-15 11:29:44 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Po części masz rację, ale najprawdopodobniej jest wiele innych czynników. Kiedy już opuścisz bramy uczelni, czy to twoi rówieśnicy, koledzy czy społeczność zawodowa. Jeśli kiedykolwiek pojawi się coś nowego lub o znaczącej wartości, MUSI to zostać sprawdzone. Więc zdecydowanie przyzwyczaj się do ludzi zachowujących się początkowo sceptycznie.

Po części ma to na celu potwierdzenie wyników. Może również potencjalnie naśladować wyniki przyszłych badań lub edukacji. Ostatecznie jego reputacja polega na tym, że podpisał Twoją pracę jako „ważną”. Lub przynajmniej upewnić się, że to, co zrobiłeś, nie jest naśladowaniem pracy drobnym, niewystarczającym wkładem w twoją dziedzinę. Poza tym, jeśli w Twoich wynikach są dobre rzeczy, może spróbować znaleźć jakieś poważne fundusze na granty lub pomóc z prywatnymi funduszami na badania.

odrzucony za lenistwo.
#7
+2
Peutch
2016-05-18 23:48:08 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Chociaż zgadzam się z innymi komentatorami, że może to być spowodowane innymi przyczynami, nie możemy zaprzeczyć, że ta osoba po prostu sprawdza, czy nie oszukiwałeś. Pomyśl o niedawnym skandalu z Michaelem LaCour: sfałszował swoje dane, a jego starszy współautor (Green) go nie złapał; to oczywiście uniosło brwi.

Po tym jestem pewien, że wielu starszych naukowców przyjrzało się bliżej danym / procesom swoich przełożonych.



To pytanie i odpowiedź zostało automatycznie przetłumaczone z języka angielskiego.Oryginalna treść jest dostępna na stackexchange, za co dziękujemy za licencję cc by-sa 3.0, w ramach której jest rozpowszechniana.
Loading...