Sto lavorando a un modello di dati che, credo, produce risultati più accurati e validi di alcuni lavori precedenti di altri, incluso il mio supervisore, che tra l'altro supporta il mio lavoro. Ma finora, la comunità interessata in generale non ha prestato sufficiente attenzione alla necessità di risultati così più accurati in questo campo.
Quando si presenta il mio lavoro (verbale / poster / cartaceo), devo sottolineare l'importanza del problema e la necessità di utilizzare modelli migliori e che se usassimo modelli meno validi (come alcuni di quelli esistenti) dovremmo aspettarci risultati meno accurati.
È scortese usare il assioma dell'informatica " garbage in, garbage out " (o frasi simili) quando si fa riferimento al lavoro di altri in questo contesto?
Modifica : ho perso dettagli importanti. Nel mio caso, per "spazzatura" intendo specificamente i dati di bassa qualità solitamente utilizzati per risolvere il problema, il che rende altri modelli meno validi. Anche se, non lo userei mai perché potrebbe essere interpretato erroneamente come una valutazione delle opere di per sé , piuttosto che delle risorse utilizzate!
Ma io era sorpreso e non si sentiva a suo agio nel leggere l'analogia in un commento pubblicato che criticava i risultati di un altro autore per l'utilizzo di dati inaffidabili!