Según este argumento convincente, la ciencia moderna es sinónimo de software de código abierto. Aunque la academia a menudo descarta el software como una pérdida de tiempo eclipsada por la presión de publicar, el autor sostiene que el software de código abierto es la ciencia computacional misma. La ciencia, por definición, construye hipótesis y predicciones comprobables. Un artículo que no ayuda a los lectores a predecir o modelar el mundo no supera esta prueba fundamental. El software es cómo codificamos y compartimos estos modelos predictivos.

Basándose en el concepto de "modelos internos" de Kenneth James Williams Craik, el autor explica que los científicos mejoran las simulaciones internas de la realidad para hacer mejores predicciones. Si un artículo de arXiv no ayuda en este proceso, no es verdaderamente ciencia. La reproducibilidad computacional es, por lo tanto, esencial, no simplemente duplicar resultados, sino permitir que otros integren, adapten y construyan sobre las ideas científicas. Los hallazgos no reproducibles son inútiles porque no pueden ampliarse.

Como señaló Greg Wilson, el software es ubicuo en la ciencia moderna, desde los modelos de Covid hasta los protocolos de laboratorio. Los investigadores rara vez verifican cada dependencia, lo que hace que el código abierto y reproducible sea crítico. Insistir en el cumplimiento del método científico en el desarrollo de software es un movimiento vital hacia una ciencia mejor y más sensata que no frene campos enteros ni interrumpa carreras.