Pour le software, tout n'est pas si simple. Nous avons mis sous GPLv3 nos modèles [1] qui sont le fruit de 10-15 ans de travail, avec beaucoup d'études sur des points particuliers, des expériences de validation, des publications sur certains aspects, etc Mais le problème, c'est que n'importe qui peut télécharger un modèle, y injecter des données fantaisistes (ou simplement ne pas comprendre comment utiliser le modèle) et publier un article montrant à quel point ce modèle est mauvais... J'ai déjà eu la (désagréable) surprise de vivre cela lors d'une conférence et je me félicite sans cesse que j'ai été dans la salle pour "attaquer" la présentation. Mais combien de présentations similaires ais-je manqué? [2]
Afin de tenter de limiter ce problème, nous demandons aux utilisateurs de s'enregistrer et de nous envoyer un email avant d'avoir accès aux modèles. Le vrai test commence maintenant avec plein d'utilisateurs chinois qui se mette à travailler avec nos modèles, en sachant que la grande majorité comprend assez mal la modélisation (j'ai donné un cours en Chine, c'est pour cela qu'ils se lancent sur nos modèles et c'est pour cela que je peux un peu évaluer leur performances)...
Mis à part notre approche, y-a-t il d'autres approches qui semblent marcher? Quelqu'un à des idées? Des retours? Ou est ce qu'il faudrait une sorte d'extension de la licence qui spécifierait qu'en cas de publication d'une travail lié au code en question, les auteurs du code doivent en être informés (afin de leur donner la possibilité de réagir)?
Mathias
[1] https://models.slf.ch
[2] Évidement, nous ne sommes pas contre les critiques de nos modèles, mais il faut que la critique soit fondée!
[^] # Re: Données et logiciels ouverts, oui mais
Posté par Mathias Bavay (site web personnel) . En réponse à la dépêche L'ouverture des données scientifiques : quid novi ?. Évalué à 1.
Pour le software, tout n'est pas si simple. Nous avons mis sous GPLv3 nos modèles [1] qui sont le fruit de 10-15 ans de travail, avec beaucoup d'études sur des points particuliers, des expériences de validation, des publications sur certains aspects, etc Mais le problème, c'est que n'importe qui peut télécharger un modèle, y injecter des données fantaisistes (ou simplement ne pas comprendre comment utiliser le modèle) et publier un article montrant à quel point ce modèle est mauvais... J'ai déjà eu la (désagréable) surprise de vivre cela lors d'une conférence et je me félicite sans cesse que j'ai été dans la salle pour "attaquer" la présentation. Mais combien de présentations similaires ais-je manqué? [2]
Afin de tenter de limiter ce problème, nous demandons aux utilisateurs de s'enregistrer et de nous envoyer un email avant d'avoir accès aux modèles. Le vrai test commence maintenant avec plein d'utilisateurs chinois qui se mette à travailler avec nos modèles, en sachant que la grande majorité comprend assez mal la modélisation (j'ai donné un cours en Chine, c'est pour cela qu'ils se lancent sur nos modèles et c'est pour cela que je peux un peu évaluer leur performances)...
Mis à part notre approche, y-a-t il d'autres approches qui semblent marcher? Quelqu'un à des idées? Des retours? Ou est ce qu'il faudrait une sorte d'extension de la licence qui spécifierait qu'en cas de publication d'une travail lié au code en question, les auteurs du code doivent en être informés (afin de leur donner la possibilité de réagir)?
Mathias
[1] https://models.slf.ch
[2] Évidement, nous ne sommes pas contre les critiques de nos modèles, mais il faut que la critique soit fondée!