Repositorios, DOIs, metadatos etc.
Posibilidad de hacer una nota única, o probablemente mejor, separar datos y código. Yo podría liderar la de código, y creo que @ajpelu podría escribir la de datos no?

Adaptar esto: http://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1002128 y añadir algun codigo rápido para hacerlo en R.

Hola equipo,

Os dejo una nueva nota sobre cienciometría para revisar durante la primera quincena de Junio (aprox.): https://github.com/ecoinfAEET/Notas_Ecosistemas/tree/master/cienciometria

Podéis dejar vuestros comentarios para mejorar la nota en este hilo. Os recuerdo las normas de la revisión grupal: https://github.com/ecoinfAEET/Notas_Ecosistemas/blob/master/Normas_revision_grupal.MD

Muchas gracias de antemano!

Nacho y Paco

Gracias @iremendoza !
Submission planned for July 2017.

Liderada por @saizhugo
Fecha de envío estimada: Diciembre 2017

Holas, muy buenas.
Lo primero, soy bastante nuevo en GitHub y si bien uso RMarkdown hace un tiempo, nunca lo he conectado con un gestor de referencias (o cualqueir archivo .bib) y estoy teniendo un error que no comprendo.

Simplemente me he descargado los 4 ficheros de Notas_Ecosistemas/template, los he descargado en un directorio y cuando le doy a ejecutar todo el fichero plantilla_NotaEcoinf.Rmd me sale el siguiente error:

Error in WriteBib(entry[order(keys)], file = file, append = append, ...) : Must supply and object of class BibEntry

Entiendo que está pasando algo con los ficheros .bib que he descargado, pero ni idea qué puede ser....

Liderada por @ruizbp. Fecha prevista de submission: Mayo-Junio 2018

La nota puede partir de una descarga de datos de un conjunto de especies de GBIF y luego se limpian y se hace un mapa con el aspecto de los datos antes y después del filtrado y limpieza. La nota se centraría en limpieza de coordenadas (Paquete CoordinateCleanaer) y de nombre de especies (Paquete Taxize o similar). Finalmente se podría aplicar select y filter de dplry para seleccionar una parte de los datos ya filtrados.

Antes de hacer una nota sobre la creacion de paquetes, mejor hacer una sobre creacion de funciones:
explicar que es muy facil (encerrar codigo dentro de dos llaves y nombrar a la funcion, grosso modo), es muy util (repetibilidad en el codigo, mucho menos error/bug prone), explicacion de exqueletos de roxygen.
Da ventaja a la nota sobre paquetes porque explicaria lo basico de repetibilidad + hacer funciones (el 99% de hacer un paquete) ylos archivos de ayuda, y dejaria la nota de paquetes centrarse en la estructura de archivos y carpetas (lo complicado) que se requieren para hacer el paquete.
Ademas, es un paso natural... de escribir codigo, se pasa a hacer funciones, y despues a hacer paquetes .

Yo podria hacerlo/coordinarlo una vez finalizado el de los graficos. Tengo ejemplos aptos para ecologos:

1. empaquetar una linea de codigo en una funcion (para normalizar una variable, y de paso, comparar con la de R base, no se si sabeis, pero hay muchsima gente que no conce la funcion scale de R y crea su funcion propia o sus lineas de codigo en sus scripts)
2. añadir automaticamente a un histograma una barra en la que se muestra el numero de NA's de los datos. Aqui se introduciria el esqueleto de ayuda de roxygen. Ademas, ejemplo de personalizacion de graficos.
3. Algo mas elaborado, para aplicar a data.frames. La que tengo de momento no podria publicarse, podria hacer una funcion para usar un algoritmo/funcion para estimar densidad de topillos que un colega desarrollo en su tesis en la tierra de campos.

Saludos
Fer

Podeis comentar hasta finales de Junio: https://github.com/ecoinfAEET/Notas_Ecosistemas/tree/master/GitHub_para_Ecologos

Ver #1 (comment) by @CarlosLaraR

Ver propuesta aquí #1 (comment)

Liderada por @gretacv con ayuda de @galeanojav

Gracias y ánimo!

Ver #1 (comment) by @CarlosLaraR

Submission tentativa para finales de Mayo.

Hola

Nos gustaría hacer una nota sobre machine learning aplicado a la ecología, con sus ventajas y limitaciones respecto a la estadística clásica y sus principales técnicas o algoritmos. Estaría liderada por @jdalcaraz y @RafaMMas.

¿Qué os parece?

Un saludo a todos

Inicio n borrador de nota sobre acceso a datos dando a conocer @ropensci : https://github.com/ecoinfAEET/Notas_Ecosistemas/blob/master/notas/ropensci.Rmd

Contribuciones bienvenidas, y naturalmente resultan en co-autoria de la nota.

Aún hay mucha gente en contra o indecisa respecto al open science... Escribir algo breve sobre por qué la ciencia debe ser abierta (e.g. Wolkovich et al.). Y también sobre los beneficios para el propio investigador de practicar open science (Kiernan et al)

Ver #1 (comment) by @CarlosLaraR

El texto aquí: https://github.com/ecoinfAEET/Notas_Ecosistemas/tree/master/VegX

A comentar!

Os pareceria colgar las notas en este repo antes de ser publicadas para que la comunidad pueda detectar cualquier potencial error, o mejorar la nota?

Hola amigos,

¡Tenemos nueva nota ecoinformática para revisar! @Julenasti y @VeruGHub han escrito una nota explicando cómo funcionan git y GitHub. El manuscrito (en formato Word) está disponible aquí.

Esperamos vuestros comentarios y sugerencias (ver aquí cómo funciona la revisión grupal). Os recuerdo que ya publicamos una nota sobre GitHub (https://doi.org/10.7818/ECOS.1604), por @galeanojav, por lo que estaría bien tener en cuenta los posibles solapamientos y formas de complementarse.

Sería ideal si pudiéramos tener la nota revisada antes del puente de Diciembre, por lo que esperamos recibir vuestros comentarios hasta el viernes 3 de Diciembre.

Como siempre, gracias a tod@s por vuestra participación.

Explicar las ventajas y un manual muy simple usando use_this{} seria genial.

Hola a tod@s,

¡Tenemos nueva nota ecoinformática para revisar! @Jennerodas ha escrito una nota explicando cómo funciona el software informático Camelot para el manejo y procesamiento de imágenes de cámaras trampa utilizando inteligencia artificial.

Archivo Word:
camelot_rodas-trejo.docx

Queda abierta la revisión grupal hasta el día 6 de mayo. Aquí podéis leer cómo funciona el proceso de revisión abierta.

Como siempre, gracias a tod@s por vuestra participación.

Liderada por @ajcanepa (ver #1 (comment))

Sugerencia de @CarlosLaraR.

Include R code

Hola,

¡Tenemos nueva nota ecoinformática para revisar! @OliviaLorente-Casalini y colaboradores han escrito una nota con una introducción al conjunto de paquetes englobados en tidyverse, sus perspectivas futuras y tutoriales de las funciones principales.

Archivo Word: 2745-Texto del artículo-14062-2-2-20240415.docx

Queda abierta la revisión grupal hasta el día 8 de mayo. Aquí podéis leer cómo funciona el proceso de revisión abierta.

Gracias por vuestra participación.

Y otras recomendaciones estilisticas. O paletas de colores en general.

La plantilla de Rmarkdown que hay en este repo es para artículos completos de Ecosistemas. Las notas son más simples y no tienen todos estos elementos. Ajustar

Javi Valverde y Odin Moron.
Hemos pensado preparar una nota sobre como trabajar con datos que no caben en la memoria centrandonos en datos estructurados y en pequeños trucos para aliviar la carga de memoria del ordenador. Algun que otro paquete para bigdata y alguna nocion de paralelismo muy basica

Saludos. Odin

Liderado por Javier Galeano

Hay de google, Wickham, etc... se puede hablar de la importancia de tener un estilo, y ejemplos.

Hola,

Acabo de subir, para vuestra revisión y consideración, una posible nota sobre consejos para mejorar nuestro código y flujo de trabajo con R: https://github.com/ecoinfAEET/Notas_Ecosistemas/tree/master/consejos_mejor_codigo. La he subido en formato Rmd, Word y PDF.

La nota se basa en una breve presentación que di la semana pasada (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13362740). Parece que gustó y por eso me he animado a ponerlo por escrito.

Son mil y pico palabras ya, así que no hay mucho espacio para añadir cosas... Pero espero que podáis indicarme si conviene quitar o modificar algo.

¡Muchas gracias!

Explicar la problematica de usar Journal Impact Factors como metrica para evaluar CV's.
La AEET acaba de firmar DORA (https://sfdora.org/)se podia aprovechar para mencionarlo.

¡Hola a todos!

Tenemos nueva nota ecoinformática, enviada por @jabiologo tras su flamante seminario sobre integración de distintas fuentes de datos para estimar abundancias.

Archivo Word:
2504-Texto del artículo-12094-1-2-20221201.docx

Archivo PDF:
2504-Texto del artículo-12094-1-2-20221201.pdf

Y no os perdáis el material suplementario:
2504-Material Suplementario-12093-1-2-20221201.pdf

Queda abierta pues la revisión grupal hasta el día 8 de Enero de 2023. Aquí podéis leer cómo funciona el proceso de revisión abierta

Muchas gracias a todos como siempre por vuestra participación y colaboración

Molaria un resumen de por que los p-valores son problematicos, y que alternativas hay. Se puede usar este articulo (con paquete de R para visualizar effect sizes) como guia: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0470-3

Vamos haciendo una lista de posibles temas a tratar en esas notas? Se pueden proponer temas que nos gustaría ver o, aún mejor, apuntarse para escribir alguno.

• Cómo publicar datos y código (repositorios etc)

• p-values

• AIC

• Modelos mixtos

• SEM

• Estadística Circular (#2)

• Manejo de metadatos (EML, etc)