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Reproductibilité en recherche computationelle impliquant des données massives en santé
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Avec l’évolution des techniques computationelles d’apprentissage machine et la disponibilité de grands ensembles de données, les analyses deviennent de plus en plus sophistiquées, et les risques d’erreurs et de bias sont plus élevés. Il est de plus en plus difficile de scrutiner, comprendre, et d’étendre les études publiées dans les journaux scientifiques. Cependant, la recherche scientifique se base sur un principe fondamental qui consiste en la capacité, pour des chercheurs indépendants, de reproduire les résultats en refaisant les expériences ou en ré-analysant les données. La communauté scientifique se trouve en face d’un défi majeur: comment communiquer la recherche pour maximiser …

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