Блог*

МВД предложило ввести уголовную ответственность за административную ответственность

Итак, небольшой ликбез по "научным закрытиям" - то есть, опровержениям и "отмене" научных исследований, которые на поверку оказались ошибочными или содержали подтасовки, а также список ресурсов, из которых можно об этих "закрытиях" узнавать. — В идеале заведомо ошибочные или недобросовестные научные статьи должны отсекаться ещё на этапе рецензирования, но из-за несовершенства системы это удаётся сделать далеко не всегда. Бывает и так, что серьёзные ошибки или фальсификации выявляются уже после публикации, и тогда уважающий себя научный журнал отзывает такой материал (это называется "ретракция", фактически "отмена" статьи). После этого публикация больше не считается действительной и не учитывается в наукометрии. Сам текст статьи, как правило, остаётся доступен на сайте, но сверху на него добавляют большой штамп со словами "RETRACTED", "WITHDRAWN", "WRONG PROOF", "WRONG DATA" и т.п. Также случается, что статьи отзывают не из-за фактических ошибок или подтасовок, а из-за нарушения других принципов scientific integrity (научной добросовестности), например, плагиата или отсутствия добровольного информированного согласия пациентов на эксперимент. К сожалению, редакция журнала не всегда дает подробное объяснение того, почему именно статью отозвали, а ведь знать причины может быть важно, чтобы сделать правильные выводы. Однако, существует ряд ресурсов, которые систематически разбирают причины ретракций, а также указывают на ошибки и подтасовки в ещё не отозванных статьях: 1️⃣ Retraction Watch ( https://retractionwatch.com/ ) - пожалуй, самый известный блог на тему научных скандалов и ретракций, основанный научными журналистами Ivan Oransky и Adam Marcus. Кроме блога, авторы создали некоммерческую организацию под названием Center for Scientific Integrity и базу данных отозванных статей. В этой базе описана информация о том, где, когда и кем была опубликована каждая статья + краткие причины её отзыва. Любители анализа данных могут скачать её здесь: https://gitlab.com/crossref/retraction-watch-data/-/blob/main/retraction_watch.csv и посчитать по ней какие-нибудь интересные статистики. 2️⃣ Data Colada ( https://datacolada.org/ ) - блог, занимающийся выявлением статистических аномалий в данных из научных экспериментов - в основном, по behavioural science, - с целью разоблачений подтасовок. Пример - их анализ экспериментов печально известной Франчески Джино: https://datacolada.org/118 . Также ребята занимаются обнаружением p-hacking и других методологических проблем в исследованиях. 3️⃣ For Better Science ( https://forbetterscience.com/ ) - блог научного журналиста Leonid Schneider. Публикует журналистские расследования, как правило, связанные с научными скандалами в области медицины и биологии. 4️⃣ Science Integrity Digest ( https://scienceintegritydigest.com/ ) - блог микробиолога Elisabeth Bik с выявлением подлога в научных статьях, в основном, снова по биологии и медицине. Тут надо пояснить, что в таких статьях фотографии - например, клеток под микроскопом или результатов спектроскопии - нередко используются в качестве важного подтверждения правильности выводов. Так вот, Элизабет специализируется на выявлении фальсификаций в подобных изображениях - например, копипасты или следов использования фотошопа. 5️⃣ PubPeer ( https://pubpeer.com/ ) - ресурс, на котором можно рецензировать научные статьи пост-фактум уже после публикации, находить и анонимно описывать найденные в них ошибки и махинации. В основном посвящен статьям по биологии, медицине, но также рассматриваются статьи и по другим естественным наукам. Что же касается моей научной области ( AI / ML / DL ), тут с отслеживанием ретракций всё сложно: специальных блогов на эту тему я не находила, да и сами ретракции случаются редко и проходят почти незамеченными. Максимум - где-нибудь в Proceedings появится пометка "withdrawn", да на https://openreview.net/ повезет найти обсуждение, из которого понятно, что пошло не так. И то не всегда: часть таких дискуссий остаётся закрытой. Надеюсь, эта ситуация улучшится в будущем. #академический_ликбез #наука

Запушил в рабочую репу ветку с 71 ошибками типизации. Намеренно. #трудовыебудни

#этотравля

Канал @SKAsylum подсказывает, что есть ещё смерть-в-нищите.кошкомальчики.рф

работа-в-эскорте.кошкомальчики.рф (thanks @tabtaber)

Запрещено использовать слово «запрещено».

🌚 #cpp Source

Очередная #ml #suckassstory, видимо

Для процессов (по факту, task_struct) в Linux отслеживается два времени с момента запуска: start_boottime, который включает в себя время, пока система была в состоянии сна, и start_monotonic, который не включает. Как получить start_boottime из юзерспейса? Через /proc/{pid}/stat, где это 22-ое поле в строчке (правда, только с округлением до тиков, по умолчанию 100 тиков в секунду). Как получить start_monotonic из юзерспейса, буквально соседнее поле в task_struct? А никак. #бомбёжкипост

#music rainbowdragoneyes.bandcamp.com/track/the-frozen-light-glacial-peak (сама игра, из которой саундтрек, весьма хорошая, советую глянуть)

Опять #ml #suckassstory (хотя больше про #itsec, конечно)

⚡️ Сотни тысяч переписок с Grok внезапно ОКАЗАЛИСЬ в Google — расследование Forbes показало, что в открытом доступе лежат пароли, рабочие документы и личные данные пользователей. Причина проста: если нажать кнопку «поделиться» в чате, то диалог автоматически становится доступен по уникальной ссылке и индексируется поисковиком. Ирония в том, что совсем недавно официальный аккаунт Grok в X высмеивал OpenAI за «утечки» в ChatGPT и уверял, что у них такой функции нет. Сейчас единственный способ спрятать переписку — удалить ее. А найти их можно простым поиском:

site:grok.com/share (любое слово)

@bugfeature | #grok

Папищек подсказал про #prog квиз по email-адресам: e-mail.wtf Я набрал 15/21 (thanks @bushes_in_my_mind)

В таком случае я собака

Я считаю, что каждая собака в мире должна быть счастлива.

Ещё один #prog квиз, на этот раз про конструктор Date в #js: jsdate.wtf (лично я набрал 9/28)