This is an excellent question, and it's something that I've thought about some over the last couple of months.

Honestly, I think the answer is that the rationales for these rulings are not likely to unreasonably harm meritorious progressive OR conservative challenges.

🌺श्री गरुड़ पुराण - संक्षिप्त वर्णन🌺

हिन्दु धर्म के 18 पुराणों में से एक गरुड़ पुराण का हिन्दु धर्म में बड़ा महत्व है। गरुड़ पुराण में मृत्यु के बाद सद्गती की व्याख्या मिलती है। इस पुराण के अधिष्ठातृ देव भगवान विष्णु हैं, इसलिए ये वैष्णव पुराण है।

गरुड़ पुराण के अनुसार हमारे कर्मों का फल हमें हमारे जीवन-काल में तो मिलता ही है परंतु मृत्यु के बाद भी अच्छे बुरे कार्यों का उनके अनुसार फल मिलता है। इस कारण इस पुराण में निहित ज्ञान को प्राप्त करने के लिए घर के किसी सदस्य की मृत्यु के बाद का समय निर्धारित किया गया है...

..ताकि उस समय हम जीवन-मरण से जुड़े सभी सत्य जान सकें और मृत्यु के कारण बिछडने वाले सदस्य का दुख कम हो सके।
गरुड़ पुराण में विष्णु की भक्ति व अवतारों का विस्तार से उसी प्रकार वर्णन मिलता है जिस प्रकार भगवत पुराण में।आरम्भ में मनु से सृष्टि की उत्पत्ति,ध्रुव चरित्र की कथा मिलती है।

तदुपरांत सुर्य व चंद्र ग्रहों के मंत्र, शिव-पार्वती मंत्र,इन्द्र सम्बंधित मंत्र,सरस्वती मंत्र और नौ शक्तियों के बारे में विस्तार से बताया गया है।
इस पुराण में उन्नीस हज़ार श्लोक बताए जाते हैं और इसे दो भागों में कहा जाता है।
प्रथम भाग में विष्णुभक्ति और पूजा विधियों का उल्लेख है।

मृत्यु के उपरांत गरुड़ पुराण के श्रवण का प्रावधान है ।
पुराण के द्वितीय भाग में 'प्रेतकल्प' का विस्तार से वर्णन और नरकों में जीव के पड़ने का वृत्तांत मिलता है। मरने के बाद मनुष्य की क्या गति होती है, उसका किस प्रकार की योनियों में जन्म होता है, प्रेत योनि से मुक्ति के उपाय...

This post is pretty bizarre, but it manages to hit on so many false beliefs that I've seen hurt junior data scientists that it deserves some explicit

(1) The notion that R is well-suited to "building web applications" seems totally out of left field. I don't feel like most R loyalists think this is a good idea, but it's worth calling out that no normal company will be glad you wrote your entire web app in R.

(2) It is true that Python had some issues historically with the 2-to-3 transition, but it's not such a big deal these days. On the flip side, I have found interesting R code that doesn't run in modern R interpreters because of changes in core operations (e.g. assignment syntax).

(3) "Most of the time we only need a latest, working interpreter with the latest packages to run the code" -- this is where things get real and reveal some things that hurt data scientists. If this sentence is true, it's likely because you don't share code with coworkers.

(3) Really is a broader issue in data science: people only think of what they need to do their work if no one else existed and code was never maintained. Junior data scientists almost always operate on projects they start from scratch and don't have to maintain for long.