ReproductibilitéLa reproductibilité d'une expérience scientifique est une des conditions qui permettent d'inclure les observations réalisées durant cette expérience dans le processus d'amélioration perpétuelle des connaissances scientifiques. Cette condition part du principe qu'on ne peut tirer de conclusions que d'un événement bien décrit, qui est apparu plusieurs fois, provoqué par des personnes différentes. Cette condition permet de s'affranchir d'effets aléatoires venant fausser les résultats ainsi que des erreurs de jugement ou des manipulations de la part des scientifiques.
Science ouverteLa science ouverte (en ou en pour les anglophones) est un mouvement qui cherche à rendre la recherche scientifique et les données qu'elle produit accessibles à tous et dans tous les niveaux de la société. Pour cela, la science ouverte s'appuie fortement sur le recours à l'Internet ouvert, à l'open data, aux outils de travail collaboratif (dont Wikipédia, Wikiversité et Wikispecies font partie), à la formation en ligne et au web social de manière à rendre la recherche scientifique et ses données accessibles à tous (amateurs et professionnels).
Physique numériqueLa physique numérique (ou parfois physique informatique) est l'étude et l'implémentation d'algorithmes numériques dans le but de résoudre des problèmes physiques pour lesquels une théorie existe déjà. Elle est souvent considérée comme une sous-discipline de la physique théorique mais certains la considèrent comme une branche intermédiaire entre la physique théorique et la physique expérimentale. En général, les physiciens définissent un système et son évolution grâce à des formules mathématiques précises.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Sciences numériquesLes sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
Computational engineeringComputational Engineering is an emerging discipline that deals with the development and application of computational models for engineering, known as Computational Engineering Models or CEM. At this time, various different approaches are summarized under the term Computational Engineering, including using computational geometry and virtual design for engineering tasks, often coupled with a simulation-driven approach In Computational Engineering, algorithms solve mathematical and logical models that describe engineering challenges, sometimes coupled with some aspect of AI, specifically Reinforcement Learning.
Biologie computationnelleLa biologie computationnelle (parfois appelée biologie numérique) est une branche de la biologie qui implique le développement et l'application de méthodes d'analyse de données, d'approches théoriques, de modélisation mathématique et de techniques de simulation computationnelle pour étudier des systèmes biologiques, écologiques, comportementaux et sociaux. Le domaine est largement défini et comprend des fondements en biologie, mathématiques appliquées, statistiques, biochimie, chimie, biophysique, biologie moléculaire, génétique, génomique, informatique et évolution.
Crise de la reproductibilitéLa crise de la reproductibilité (replication crisis ou replicability crisis ou reproducibility crisis en anglais) est la crise méthodologique dans le domaine des sciences selon laquelle de nombreux résultats publiés dans des revues scientifiques sont difficiles, voire impossibles à reproduire au cours d'études subséquentes. Initiée au milieu des années 2000, la crise prend de l'ampleur au milieu des années 2010, nourrie par la publication de plusieurs articles sur le phénomène.
Reproducibility ProjectThe Reproducibility Project: Psychology was a crowdsourced collaboration of 270 contributing authors to repeat 100 published experimental and correlational psychological studies. This project was led by the Center for Open Science and its co-founder, Brian Nosek, who started the project in November 2011. The results of this collaboration were published in August 2015. Reproducibility is the ability to produce the same findings, using the same methodologies as the original work, but on a different dataset (for instance, collected from a different set of participants).
Logiciel multiplateformeUn logiciel multiplateforme est un logiciel conçu pour fonctionner sur plusieurs plateformes informatiques. De nombreux langages de programmation sont considérés être multiplateformes . En effet, il suffit de développer un compilateur destiné à générer un code exécutable compréhensible par chacun des processeurs qu’on désire utiliser. On aurait donc : un seul langage de programmation et un compilateur par type de processeur (des processeurs seraient considérés de même type s'ils sont identiquement structurés).
