CRAN 或 Github 上的匿名 R 包,用于对提交的手稿进行盲法同行评审

Anonymous R packages on CRAN or Github to accompany blinded peer review of submitted manuscripts

有没有办法在 Unix 上匿名共享 R 包,Mac,and/or Windows(最好是所有 3 个,并且很容易在 CRAN 上安装它)?

在 CRAN 上拥有一个 R 包,以便可以重现分析并展示和共享方法,可以极大地促进对提交给 scientific/statistical 期刊的手稿的审查(以我的观点和经验).

如果该期刊需要盲审,我怎样才能以不盲审的方式共享 R 包(传统上,DESCRIPTION 文件会列出我的姓名和电子邮件地址,这将使审稿不盲)?

我想到了以下选项,它们都有缺点:

  1. 使用化名(假名和一次性电子邮件帐户)完成整个 CRAN 提交过程,而不使用 github(我的 github 用户名是我的姓氏)。评审揭盲/论文被接受后,将一次性信息更改为正确的信息。我不确定这种做法的礼节或 CRAN 的政策如何看待这种做法。
  2. 在不涉及 CRAN 或 Github 的情况下压缩 R 包,并相信审阅者有兴趣并且有足够的能力从 unix 上的源代码安装它。这与能够在审阅者熟悉的系统上键入 install.packages()library() 有很大区别,手动创建和包含所有平台的 zip 是乏味的。
  3. 不要制作一个包,只需发送代码片段和数据,并在手稿中声明一个 R 包即将发布(这是一个比 "here's the R package that is already on CRAN" 更弱的声明;另一个缺点是第 2 项中列出的).

我提到了 CRAN 和 Github,因为我对这些存储库最熟悉。我对其他解决方案持开放态度。

完全没有必要把包放在CRAN上,1没办法提交包匿名给 CRAN。这样的提交对于CRAN的可维护性来说是个大问题。 CRAN 根本不是正确的平台。

Github 有类似的问题,但原则上 您可以创建一个单独的 Github 帐户而不提供身份信息。

然而,这只是回避了一个更大的问题:您的代码到底有多不可识别?更一般地说,双盲同行评审的整个想法受到研究可识别性问题的困扰。我认为匿名提交研究没有好的解决方案(尤其是涉及代码审查,但即使是一般情况下)。因此,我认为不值得花费精力尝试匿名提交代码,这会损害软件(维护)质量。

在需要双盲匿名同行评审的情况下,目前最好的选择是将代码提交给允许匿名存档的服务,例如Figshare,或者提交存档作为补充material 到期刊。期望审稿人执行简单的

应该不是一件容易的事
install.packages(path_to_file, repos = NULL, type="source")

...否则他们可能无论如何都没有资格审查代码。


1 事实上,这甚至是不可取的(相反,我发现 CRAN 的混乱非常适得其反;尽管“CRAN”在其名称,理想情况下,其所有内容都应采用正确可用的包装形式;换句话说:质量,而不是数量)。