现在通常会遗漏哪些实验细节，您希望看到您所在领域的科学论文中包含哪些内容？如何添加这些细节有助于更可重复的研究？

这是一个很好的问题。

我的研究领域是应用机器学习（AML）。我所在地区的许多论文都使用现有的机器学习算法/模型，并将其应用于新颖且通常非常有趣的应用程序。我希望在我的领域的科学论文中看到的第一件事是开源代码的链接。现在这对于行业跟踪报道来说可能很难，但我认为它应该成为研究跟踪论文的强制性要求。机器学习的重要会议NeurIPS最近朝着这个方向迈出了积极的一步。

我想看到代码的原因是：

如果我相信你的主张，特别是如果它是一篇深度学习论文 - 我希望能够重现结果，除非它是一篇理论论文并且在数学上证明了这一主张（但这不属于AML）。
它帮助我引用你的论文 - 特别是如果它是一篇与我的领域直接相关的论文，它可以帮助我将你的结果与你的结果进行比较，并将其作为基线包含在论文中。
科学论文的代码应该有详细记录，例如，如果它在github上发布。我知道当前的系统绝不会激励研究人员发布或记录代码，因此对于研究人员来说这是一个开销，他们大多数都是学生，并且有学术上的竞争对手，所以为什么要浪费时间发布/记录。这也是许多报纸陷入困境并且没有用的原因。

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