Replication Radar

Replication Radar

🔗 ライブデモ → https://openaire-hackathon.netlify.app

▶ 3 分間のデモを見る → https://youtu.be/hVyLafY3Y3E · ステップごとに再現する → https://openaire-hackathon.netlify.app/demo.html

OpenAIRE Graph を研究の再現にさらに活用できるようにするツールです。研究分野を検索すると、Graph が構造上答えられない問いに答えます。すなわち、どの影響力の大きい研究を再現する価値があるか、すでに独立した検証が行われているか（その判定結果は何か）、ソフトウェアは再利用可能かです。

ライブウェブアプリ（上記リンク。完全な静的アプリで、ブラウザーから OpenAIRE、nanopub ネットワーク、GitHub／Software Heritage にクエリを送信します）および任意のエージェントに同じエンジンを提供するMCP サーバー（このパッケージ）として提供されます。OpenAIRE AI Hackathon（Theme B）向けに構築され、CC-BY で公開されています。

OpenAIRE の価値を示す唯一のシグナルは、引用に基づく人気度（BIP! influence／popularity／impulse、クラス C1～C5）です。これは論文にひも付いた指標であり、主張が正しいかどうかとは無関係です。Radar は 3 つのソースを結合し、その上に再現レイヤーを追加します。

• OpenAIRE Graph — 候補論文を影響度で順位付けします（api.openaire.eu/graph/v1）。
• Software Heritage ＋ リポジトリのシグナル — 再利用可能な手法ソフトウェアを見つけます。
• Science Live nanopub の判定 — 「すでに検証済みか → 結果は再現されたか」というオーバーレイです。

OpenAIRE AI Hackathon · Theme B（Build） · CC-BY。再利用を想定して構築されています。 forrt-replication-templateを通じて利用できます。 テンプレートに既存のスキルが nanopub チェーンを処理するのは最後の段階であり、これは再現の開始時点での発見を担います。

ツール

ツール	回答する内容
radar(topic)	分野内の影響度順に並べた再現候補です。それぞれがOPEN（機会あり）またはVERIFIED（完了、判定結果あり）で、独立したツール群と資金提供者の情報も含みます
find_independent_software(doi, topic)	再利用可能なエンジンのうち、元の研究チームが作成していないもの（著者が重複しないため、再現であり追試ではありません）を、引用数ではなく再利用シグナル（リポジトリ · Software Heritage · ダウンロード数 · GitHub のスター数）で順位付けします（stars と rank_score を返します）
replication_status(doi)	この DOI の研究は再現済みか、結果は再現されたかを返します。ステータス、CiTO 関係、リポジトリ、署名済みの Outcome／CiTO nanopub へのリンクを含む判定結果（任意の署名者による nanopub ネットワークからのライブ情報）を返し、未検証の場合は open を返します
verified_claims()	検証済み知識コーパス全体、つまりネットワークが判定結果を保持するすべての主張を返します（著者は問いません）
replication_template(doi, topic, owner)	FORRT replication template（生成側の手順）を返します。scaffold リポジトリ、ワークフロー、推奨する <topic>-replication というリポジトリ名が含まれます（owner の下で利用可能か確認します）
find_dataset(topic)	データセットを探すためのOpenAIRE MCP への引き継ぎです。replication-radar はデータセットを検索しません。引用可能なデータセット DOI をそこで見つける方法を案内します

判定ツールは nanopub ネットワーク（query.knowledgepixels.com 上の FORRT Outcome／CiTO テンプレート）からライブ情報を取得します。バンドルされている verdicts.json はオフライン時のフォールバックです。そのため、この MCP は検証済み知識レイヤーです。OpenAIRE MCP と組み合わせることで、エージェントは構造化された Graph と、「これは検証済みか、結果は再現されたか」の両方を利用できます。

再現と追試の違いを計算可能にする

再現では元のコードを再実行し、追試では異なる方法で同じ主張を検証します。そのため、Radar は元の論文との著者の非重複性に基づいてツールをフィルタリングします。たとえば、Phillips らの 2009 年の論文では、Phillips と Elith が共著者である dismo パッケージには根拠あり／独立性なしのフラグが付き、biomod2 と jSDM は独立と判定されます。このフィルターこそが両者の違いであり、単に「コードを見つける」のではなく、追試を考慮した仕組みにしています。

実行

pip install -e .                       # installs the `mcp` runtime
python -m replication_radar.server     # stdio MCP server

MCP クライアントに追加します（.mcp.json）。

{ "mcpServers": {
  "replication-radar": { "command": "python", "args": ["-m", "replication_radar.server"] }
} }

コア（OpenAIRE クライアントとレーダーロジック）は標準ライブラリのみで動作します。MCP ランタイムなしで試してみてください。

PYTHONPATH=src python3 demo_sdm.py     # live vertical-slice demo on SDM

設定

環境変数	デフォルト	用途
RADAR_OPENAIRE_BASE	https://api.openaire.eu/graph/v1	Alien AI-Gateway またはミラーに切り替えます。Radar はエンドポイントに依存しません
RADAR_HTTP_TIMEOUT	30	リクエストごとのタイムアウト（秒）

既知の制限（v1、正直に記載）

• キーワードに依存した検索。 OpenAIRE のフリーテキスト検索では語句が AND で結合されるため、長いクエリでは何も返されません。短いトピックを使用してください。VERIFIED オーバーレイは（判定インデックスから直接解決されるため）必ず含まれますが、OPEN 対象の再現率はクエリに左右されます。
• 公開 API ではグラフの関係をたどれません（論文から関連するソフトウェア、データ、助成金への関係は公開されていません）。そのため、ツールやデータは厳密な関係ではなく、トピックと著者の独立性に基づいてヒューリスティックに照合されます。ゲートウェイで関係が公開されれば、容易に拡張できます。
• 助成元の情報はフィールド単位であり、論文ごとではありません（論文ごとの助成元情報にはアクセスできません）。記録上、予算が 0 と報告されていることもよくあります。
• 判定インデックスには、6 件の出典著作物と 12 件のチェーンが含まれています（Science Live）。対象を拡大するには data/verdicts.json を拡張してください。