1 URL : http://www.nature.com/news/reproducibility-1.17552.
2 Se pose même la question de la réplicabilité des « études sur la réplicabilité », comme en témoignent certains débats animés et très récents autour de publications en psychologie (URL : http://projects.iq.harvard.edu/psychology-replications/ et https://hardsci.wordpress.com/2016/03/03/evaluating-a-new-critique-of-the-reproducibility-project/), ou enéconomie (Camerer2016, URL : http://retractionwatch.com/2016/03/03/more-than-half-of-top-tier-economics-papers-are-replicable-study-finds/).
3 Begley C. Glenn, Ioannidis John, « Reproducibility in science : improving the standard for basic and preclinical research », Circulation Research, 116(1), 2015, p. 116-126.
Ioannidis John, « Why most published research findings are false », 2005, URL :http://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124.
Baker Monya, « Over half of psychology studies fail reproducibility test », Nature, 2015, URL : http://www.nature.com/doifinder/10.1038/nature.201518248.
Yong Ed, « Replication studies : bad copy », Nature, 485(7398), 2012, p. 298300.
Begley C. G., Ioannidis J., « Reproducibility in science… », op.cit.
Kaplan Robert M, Irvin Veronica L, « Likelihood of null effects of large NHLBI clinical trials has increased over time », PLoS ONE, 10(8), 2015, p. e0132382.
4 URL : http://validation.scienceexchange.com/.
5 URL : https://osf.io/.
6 Par exemple ROpenSci (URL :https://ropensci.org/), Dataverse (URL : http://dataverse.org/), Zenodo ( URL :http://zenodo.org/).
7 « Au sens le plus général, une science computationnelle est une science qui utilise l’ordinateur comme une machine à modéliser et à simuler au moyen de computations » (Varenne, 2010).
8 Stodden Victoria C, « Trust your science ? Open your data and code », Amstat News, 409, 2011, p. 21-22.
9 Raynaud Claude, « Archéologie du paysage autour de l’Étang de l’Or (Hérault), choix, contraintes et méthode de prospection », Archéologie en Languedoc, 2 (3), 1989, p. 59-83. Trément Frédéric, Archéologie d’un paysage, les étangs de Saint-Blaise (Bouche du Rhône), Paris, Maison des Sciences de l’Homme, 1999, 316 p. Nouvel Pierre, « La prospection terrestre, Méthodes et objectifs », ArchéoThéma, 2012, p. 28-29.
10 Leeuw (van der) Sander Ernst, Favory François, Fiches Jean-Luc, Archéologie et systèmes socio-environnementaux : études multiscalaires sur la vallée du Rhône dans le programme Archaeomedes, 27, Paris, CNRS Éditions, 2003.
Bertoncello Frédérique, Fovet Élise, Tannier Cécile, Gandini Cristina, Lautier Laurence, Nouvel Pierre, Nuninger Laure, « Configurations spatiales et hiérarchiques du peuplement antique : des indicateurs quantitatifs pour une confrontation interrégionale. », dans Variabilités environnementales, mutations sociales : nature, intensités, échelles et temporalités des changements, éd. par Bertoncello F., Braemer F., Antibes, France, APDCA, 2012, p. 175-190.
Nuninger Laure, Bertoncello Frédérique, Favory François, Fiches Jean-Luc, Raynaud Claude, Girardot Jean-Jacques, Sanders Lena, Mathian Hélène, « Peuplement et territoire dans la longue durée : retour sur 25 ans d’expérience », dans L’archéologie en mouvement : hommes, objets et temporalités - 23-25 juin 2010, éd. par Archambault De Beaune S., Francfort H. -P., Paris, CNRS Éditions Alpha, 2012, p. 152-159.
11 Phénomènes naturels ou anthropiques intervenant à la suite du dépôt initial d’un objet, d’un sédiment et impliquant sa décomposition, destruction ou fossilisation.
12 Favory François, Nuninger Laure, Sanders Lena, « Intégration de concepts de géographie et d’archéologie spatiale pour l’étude des systèmes de peuplement », L’Espace géographique, (4), 2012, p. 295-309.
13 Varenne Franck, « Épistémologie des modèles et des simulations : tour d’horizon et tendances », Physique et interrogations fondamentales, 11, 2008.
14 Le concept de réfutabilité (ou « falsifiability ») a été développé dans les années 30 en particulier par Karl Popper (Popper 1959). Il consiste à qualifier une affirmation de « réfutable » si une observation ou les résultats d’une expérience permettent précisément de contredire cette affirmation initiale. La réfutabilité permet de démarquer les théories scientifiques, dont les plus réfutables sont celles qu’il faut privilégier. Tenter de réfuter un jeu d’hypothèses pour produire un résultat attendu dans un modèle de simulation demeure dans de nombreux domaines plus pertinents pour leurs auteurs qu’une accumulation de résultats positifs.
15 Chalmers Alan F., Qu’est-ce que la science ?, Paris, La Découverte, 1987. Chez les géographes : Besse Jean-Marc, « Problèmes épistémologiques de l’explication », colloque Géopoint, « L’explication en géographie », Groupe Dupont, Université d’Avignon, 2000, p. 11-18.
16 Passeron Jean-Claude, Le Raisonnement sociologique : Un espace non poppérien de l’argumentation, Paris, Albin Michel, 2006.
17 Pumain Denise, « Cumulativité des connaissances », Revue européenne des sciences sociales. European Journal of Social Sciences, XLIII (131), 2005, p. 5-12.
18 Denise Pumain fait référence à cette définition de Berthelot : « Par cumulativité, on entend classiquement la possibilité d’intégrer les résultats d’un grand nombre d’observations et d’expériences dans l’unité d’un modèle susceptible de les déduire » (Berthelot 1996).
19 Zipf George Kingsley, Human Behavior and the Principle of Least Effort, Cambridge, England, Addinson-Wesley Press, 1949.
20 Sanders Lena, « Regards scientifiques croisés sur la hiérarchie des systèmes de peuplement : de l’empirie aux systèmes complexes », Région et développement, (36), 2012, p. 127-146.
21 Pumain D., « Cumulativité des connaissances… », op. cit.
22 Ludwig Von Bertalanffy en 1949 « […] qualifia d’“équifinalité”, […] la capacité de l’embryon à atteindre un même état final de développement quelles que soient les conditions initiales et les modalités intermédiaires particulières de son développement. » (Pouvreau, 2013).
23 O’Sullivan David, « Complexity science and human geography », Transactions of the Institute of British Geographers, 29(3), 2004, p. 282-295.
24 Premo Luke S., « Equifinality and explanation : the role of agent-based modeling in postpositivist archaeology », Simulating Change : Archaeology into the Twenty-First Century, University of Utah Press, Salt Lake City, 2010, p. 28-37.
25 L’hystéréchronie désigne la « modalité spatio-temporelle qui traduit les décalages, retards et temps de réponse qu’on observe dans la dynamique des formes, entre la constatation d’une “cause” et la manifestation de ses “effets” » (Lavigne Cédric et alii, Dictionnaire de l’Archéogéographie, URL : http://www.archeogeographie.org/index.php?rub=presentation/dictionnaire).
26 Gent Ian P, « The recomputation manifesto », arXiv preprint, 2013, URL : http://arxiv.org/pdf/1304.3674.
27 Le code source est l’ensemble des règles et des fonctions qui induisent le fonctionnement d’un programme informatique.
28 Par « contenant », on entend ici désigner la description informatique de ces matériaux au sein d’un code source. Par exemple dans une simulation, le « contenant » à vérifier est le code source qui décrit les différentes variantes, et scénarios. Ce code source reflète donc les choix thématiques opérés par les modélisateurs.
29 Wilensky Uri, Rand William, « Making models match : replicating an agent-based model », Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 10(4), 2007, p. 2.
30 Voir Banos Arnaud, « Pour des pratiques de modélisation et de simulation libérées en Géographie et SHS », Habilitation à Diriger des Recherches, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, 2013, 107 p. ; Rey-Coyrehourcq Sébastien, « Une plateforme intégrée pour la construction et l’évaluation de modèles de simulation en géographie », Thèse de doctorat en Géographie, Université Paris I - Panthéon-Sorbonne, 2015.
31 Heath Brian, Hill Raymond, Ciarallo Frank, « A survey of agent-based modeling practices (January 1998 to July 2008) », Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 12(4), 2009, p. 9.
32 Angus Simon D, Hassani-Mahmooei Behrooz, « “Anarchy” reigns : a quantitative analysis of agent-based modelling publication practices in JASSS, 2001-2012 », Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 18(4), 2015, p. 16.
33 JASSS : Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
34 Lerner Reuven M., Levy Sharona T, Wilensky Uri, Encouraging Collaborative Constructionism : Principles behind the Modeling Commons, 2010.
35 Grimm Volker, Revilla Eloy, Berger Uta, Jeltsch Florian, Mooij Wolf M, Railsback Steven F, et alii, « Pattern-oriented modeling of agent-based complex systems : lessons from ecology », Science, 310(5750), 2005, p. 987-991.
36 Bouquet Fabrice, Sheeren David, Becu Nicolas, Gaudou Benoit, Lang Christophe, Marilleau Nicolas, Monteil Claude, « Formalisme de description des modèles agent », dans Simulation spatiale à base d’agents avec NetLogo. Volume 1 : introduction et bases, éd. par Banos A., Lang C., Marilleau N., Londres, ISTE, 2015.
37 Schmitt Clara, « Modélisation de la dynamique des systèmes de peuplement : de SimpopLocal à SimpopNet. », Thèse de doctorat, Université Paris I - Panthéon-Sorbonne, 2014.
38 Thiele Jan C, Kurth Winfried, Grimm Volker, « RNETLOGO : an R package for running and exploring individual-based models implemented in NETLOGO », Methods in Ecology and Evolution, 3 (3), 2012, p. 480-483.
39 Reuillon Romain, Leclaire Mathieu, Rey-Coyrehourcq Sebastien, « OpenMOLE, a workflow engine specifically tailored for the distributed exploration of simulation models », Future Generation Computer Systems, 29(8), 2013, p. 1981-1990.
40 Afin de répartir les calculs sur un grand nombre de serveurs de calculs distants reliés via Internet.
41 En informatique, l’aléa n’est ainsi jamais complètement aléatoire : il se base sur une « graine aléatoire » (« random seed »), c’est-à-dire un nombre qui va permettre de générer de manière prévisible l’ensemble des nombres aléatoires demandés par la suite. En conservant cette « graine », on peut donc re-générer les mêmes nombres aléatoires, et ainsi répliquer à l’identique l’exécution d’une simulation.
42 Young David A., « A new space-time computer simulation method for human migration », American Anthropologist, 104(1), 2002, p. 138-158. À noter que le modèle implémenté de Young (M1_ FS-Young) décrit dans ce chapitre contient aussi une implémentation du modèle de Fisher-Skellam. Nous ne commenterons ici pas le comportement de ce modèle alternatif.
43 Young David A, « A new space-time computer simulation… », op. cit.
44 Nous avons fait un dépôt sur internet en utilisant la plate-forme de dépôt logiciel GitHub.
45 NetLogoWeb (URL : http://www.netlogoweb.org) : ce site internet permet en effet d’exécuter tout modèle NetLogo accessible en ligne dans un simple navigateur.
46 Dans un navigateur récent : http://www.netlogoweb.org/web?https://cdn.rawgit.com/TransMonDyn/YoungModelExploration/master/Model/M1_FS-Young.nlogo.
47 À cette adresse : https://github.com/TransMonDyn/YoungModelExploration/blob/master/Model/M1_FS-Young.nlogo.
48 URL : https://github.com/TransMonDyn/YoungModelExploration/tree/master/Model.
49 Par exemple Figshare : https://figshare.com/.
50 URL : https://github.com/TransMonDyn/YoungModelExploration/tree/master/Analysis.
51 Ce graphique se lit ainsi : la classe A réunit les simulations caractérisées par une probabilité de déplacement majoritairement supérieure à 0,75, par une probabilité de mort très faible, par une probabilité de mort par surroccupation surtout située entre 0,10 et 0,5, et par une probabilité de naissance supérieure à 0,5.
52 Pumain D., « Cumulativité des connaissances… », op. cit.