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Managing Provenance of Implicit Data Flows in Scientific Experiments

机译：科学实验中隐含数据流的出处

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Scientific experiments modeled as scientific workflows may create, change, or access data products not explicitly referenced in the workflow specification, leading to implicit data flows. The lack of knowledge about implicit data flows makes the experiments hard to understand and reproduce. In this article, we present ProvMonitor, an approach that identifies the creation, change, or access to data products even within implicit data flows. ProvMonitor links this information with the workflow activity that generated it, allowing for scientists to compare data products within and throughout trials of the same workflow, identifying side effects on data evolution caused by implicit data flows. We evaluated ProvMonitor and observed that it could answer queries for scenarios that demand specific knowledge related to implicit provenance.
机译：作为科学工作流程建模的科学实验可能会在工作流程规范中明确地引用未明确引用的数据产品，导致隐式数据流。 缺乏关于隐式数据流的知识使实验难以理解和繁殖。 在本文中，我们呈现过普通人，即使在隐式数据流量中，也可以识别创建，更改或访问数据产品的方法。 ProvMonitor将此信息链接到生成它的工作流程活动，允许科学家比较同一工作流程中的数据产品，识别由隐式数据流引起的数据演进的副作用。 我们评估了普通人，观察到它可以回答要求具体知识与隐性出处相关的情景的疑问。

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