软件是计算科学的基本组成部分,并且越来越被认为是科学记录的重要组成部分。鉴于使用现有和经过良好测试的代码的价值,似乎值得尽可能广泛地传达有用代码的存在并赞扬它们的创造者。在学术环境中,这意味着发表一些主要关注软件的论文。
在哪里可以发表主要关注计算软件的学术著作?为了完全清楚,我指的是可能不包含任何新数学、算法等的作品——它们真正专注于软件。
我也很想听听那些向这些期刊提交过此类论文的人的意见,他们的经历如何以及他们推荐的地点。
给出的答案摘要:
软件是计算科学的基本组成部分,并且越来越被认为是科学记录的重要组成部分。鉴于使用现有和经过良好测试的代码的价值,似乎值得尽可能广泛地传达有用代码的存在并赞扬它们的创造者。在学术环境中,这意味着发表一些主要关注软件的论文。
在哪里可以发表主要关注计算软件的学术著作?为了完全清楚,我指的是可能不包含任何新数学、算法等的作品——它们真正专注于软件。
我也很想听听那些向这些期刊提交过此类论文的人的意见,他们的经历如何以及他们推荐的地点。
给出的答案摘要:
还有一些其他特定于应用程序的期刊要列出:例如Journal of Computational Physics或Computer Physics Communications,它们接受有关算法以及用于实现它们的软件的文章。如果你在化学领域,Journal of Chemical Theory and Computation可能是另一个值得考虑的期刊。所有这些都允许发布包——我见过我在其中讨论过的代码。Computers and Chemical Engineering确实允许使用软件实现论文,但他们需要做一些原创的事情——它不能是“渐进式”论文。
Journal of Computational Chemistry ( Special Articles Section) 和International Journal of Quantum Chemistry报告软件和算法。
工程软件的进步是一个很好的进步,应用程序差异很大。
Journal of Statistical Software是另一本专注于软件的期刊,但它是针对特定应用的。这个有很多R。
我应该补充一点,我从未在其中任何一篇文章中发表过文章,所以我无法谈论那种经历,但我确实关注他们并发现文章质量很好。
我发表了几篇软件论文。其中之一是BMC Source Code in Biology and Medicine - The Multiscale Systems Immunology project: software for cell-based immunological simulation and PLoS ONE - SNPpy - Database Management for SNP Data from Genome Wide Association Studies。
这是两个非常不同的项目。前者是为模拟免疫系统而编写的基于模拟代理的系统,因此属于计算生物学。后者是一个基于数据库的系统,用于在 GWAS 上下文中管理 SNP 数据,因此属于生物信息学。
就出版经验而言 - 与数学论文相比,等待时间很短,这很好。审稿人并没有给我带来困难,这也很好。另一方面,发布软件论文非常耗时。你有一篇论文和一个代码库要处理,更不用说用户文档了。
我确实发现令人不安的一件事是,我几乎看不到审阅者实际上已经努力运行该软件的证据,并且零证据表明他们了解代码设计甚至查看了代码。上述两个期刊各有两份审稿人报告。在前一个 (BMC) 案例中,一位评论者表示他曾尝试安装/运行该软件但失败了(我们解决了这个问题),但在四篇评论中,只有那一篇专门提到了有关实际软件的任何内容。大多数评论都比较笼统,关于科学问题和我在论文中提出的观点。总的来说,我感觉审稿人大多只是阅读了这篇论文。在理想情况下,审阅者也会对软件设计和代码细节感兴趣,包括性能、依赖性、可移植性、可扩展性和测试。SNPpy 的审阅者确实询问了可移植性和可扩展性。正如我在论文中声称的那样,该软件既可移植又可扩展,但我认为他们实际上并没有查看代码。公平地说,了解一个重要的代码库是什么是一项艰巨的工作,而且可能超出了无偿审阅者的合理预期。
我在这两篇论文中都使用了 LaTeX。在 PLoS 案例中,这涉及到大量的跳跃以使手稿看起来像他们想要的那样,因为他们实际上并没有使用 LaTeX 并且正在运行一些转换程序。PLoS 把我的数字转换成一团糟,这些都是使用 TikZ 完成的,非常好,但你不会知道它的版本。还值得注意的是,PLoS 不提供手稿证明。