论文可重复性是指使用相同的输入数据、计算步骤、方法、代码和分析条件获得一致的计算结果，也称为“计算再现性”。简单理解，论文可重复性指读者按照作者论文的方法数据可以得出与文章一致的结果。可重复性（Reproducibility）是科学实验的基本要求，是判断科研成果是否可靠的重要标准。因此，学术界非常看重论文可重复性。

        美国技术政策办公室( Office of Science and TechnologyPolicy，OSTP)和国家科学技术委员会(National Science and Technology Council，NSTC)提出的开放科学定义，以及美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)发布的《开源科学倡议》中均将可重复性列为开放科学的原则和目标之一。

        2014年6月，美国国立卫生研究院(Nationa Institutes of Health，NIH) Nature 出版集团和Science期刊就研究结果的可重复性和严谨性问题进行联合研讨,指出科学的进步依赖于严谨的研究,即在实验设计、分析和解释方面的稳健和不偏不倚，以及在研究结果方面的可重复性。

        开放科学中心(Center foOpen Science，COS)于 2015 年推出了TOP 准则(Transparency and Openness Promotion Guidelines），该准则成为目前学术出版界应对可重复性问题的总体原则，得到了包括Science、American Economio Association 等在内的86 种期刊的支持。基于TOP准则，出版机构开展了一系列创新实践，以保障科研成果的可重复性。

        2017 年美国统计学会American Statistical Association，ASA)起草的《对基金资助机构支持可重复性研究的建议》Recommendations to Funding Agencies for SupportingReproducible Research)，以及 2019 年美国国家科学(National Academyences.NAS)发布的报告科学中的可重复性与可复制性》( Reproducibilityand Replicability i Science)中，再次对可重复性的定义进行了更为准确的描述。

        目前，一些出版商也推出相关政策，强调再现性研究的重要性：Elsevier 旗下期刊 Heliyon 等不定时推出重复性实验特刊；Information Systems则推出专门的文章类型一再现性论文，设计了再现性问题的解决方案。