Open Tools and R Packages for Open Science

Mauro Lepore

Hace poco Yanina Bellini Saibene nos recordó actualizar el perfil de Slack: Después de hacer eso, decidí actualizar mis fotos de perfil en el sitio web de rOpenSci, y termine aprendiendo algunos trucos de git que voy a compartir acá.

Trucos de Git para trabajar con repositorios grandes

Yanina Bellini Saibene

Sébastien Rochette

Alejandra Bellini

Lucio Casalla

Steffi LaZerte

Este es el segundo artículo de nuestra serie de entrevistas “Conociendo a las estrellas del universo R”. Nuestro objetivo es presentar a los grupos de trabajo y a las personas que están detrás del desarrollo de software y paquetes que utilizamos y que están disponibles a través del R-Universe.

Aprender, ayudar y compartir. El método de ThinkR para crear una comunidad cada vez más grande y amigable de R

Pachá (aka Mauricio Vargas Sepúlveda)

Resumen censo2017 es un paquete en R diseñado paraorganizar los archivos Redatam

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proporcionados por el Instituto Nacional de Estadísticas de Chile en formatoDVD

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. Este paquete fue inspirado por citesdb(Noam Ross, 2020) y taxadb(Carl Boettiger et al, 2021).Esta entrada trata sobre este paquete, elproblema que resuelve, cómo usarlo, y el hecho de que el paquete y su proceso derevisión se hicieron íntegramente enespañol.

La Historia de censo2017, el Primer Paquete de rOpenSci Revisado en Español

Maëlle Salmon

Como parte de nuestro proyecto editorial multilingüe y con financiación del Consorcio R hemos trabajado en el paquete R babeldown para traducir contenido basado en Markdown utilizando la API de DeepL.En esta nota técnica, mostraremos cómo puedes utilizar babeldown para traducir un artículo de blog que utiliza Hugo.

Cómo traducir un artículo de blog de Hugo con Babeldown

¡Nos complace abrir la convocatoria para la segunda cohorte de

 Campeonas/es y Mentoras/es

para el Programa de rOpenSci 🎉 ! Este programa continuará apoyando nuestro objetivo de identificar, reconocer y recompensar a los miembros apasionados de la comunidad que ayudan a la comunidad a crecer y mejorar.

¡Convocatoria abierta para la presentación de candidaturas al Programa de Campeonas y Campeones de rOpenSci!

Karthik Ram

Estimada comunidad rOpenSci,  Este es un anuncio un poco agridulce… después de casi 13 años, es hora de que me retire como Director Ejecutivo de rOpenSci. En el verano de 2011 cofundé rOpenSci junto con un grupo de colegas dedicados. Lo que comenzó como una colaboración informal entre entusiastas de la ciencia abierta evolucionó rápidamente hacia algo mucho más significativo.

Del Director Fundador: Mi despedida de rOpenSci

Resumen   Este artículo trata sobre los usos sorprendentes que he observado y las preguntasque recibo sobre el paquete R censo2017, una herramienta paraacceder a los datos del censo chileno de 2017, que he recibido desde que fue revisado por paresa través de rOpenSci hace un año.

Usos interesantes de censo2017 un año después de su publicación

El Universo R es utilizado por profesionales de distintos ámbitos, aunque todos persiguen el mismo objetivo:

 ofrecer sus paquetes de R de manera simple y accesible

. Desde rOpenSci trabajamos para ofrecer herramientas que faciliten el acceso a datos y software de investigación generado con buenas prácticas de desarrollo de software y en una comunidad amigable.

El multiverso de rOpenSci

Juan Pablo Ruiz Nicolini

Corría el año 2015, un estudiante de maestría de Ciencia Política tenía que procesar datos para entregar su tésis y decidió aprovechar la oportunidad para aprender a usar R. Al largo y tortuoso camino del requisito académico se agregó un grado de dificultad extra: incorporar un software de programación desde cero, con una curva de aprendizaje algo empinada.

Divide y venceras: de polar al Polarverse

R es un lenguaje y un entorno para la computación estadística.Existen varias herramientas y enfoques para interactuar con R, pero no todos son accesibles con lectores de pantalla.Esta guía proporciona una visión general de las herramientas y técnicas disponibles para las personas que usan lectores de pantalla en diferentes sistemas operativos, con consejos prácticos y recursos para ayudarles a navegar por el entorno R.Puede que esta guía no esté

Recursos para utilizar R con lectores de pantalla

Twitter es una de las plataformas y redes sociales preferidas por la comunidad de R y por las comunidades de datos, ciencia abierta e investigación. Desde el comienzo de rOpenSci hemos utilizado Twitter para conectarnos con nuestra comunidad y otras comunidades similares, para compartir lo que hacemos y para formar parte de las conversaciones en torno a los temas importantes para nuestra misión.

Canales de comunicación de rOpenSci: Twitter

¿Porqué un programa de Campeones y Campeonas? Estos programas se diseñan para identificar, reconocer y premiar a miembros apasionados de nuestras comunidades. En rOpenSci, reconocemos que existe una consternadora falta de diversidad en el ecosistema de las comunidades de software de investigación y de código abierto. La Comunidad R no es una excepción;

¡Anunciamos el programa de Campeones y Campeonas de rOpenSci!

Noam Ross

Me complace, emociona y llena de humildad anunciar que asumo el cargo de Director Ejecutivo de rOpenSci a partir del 1 de Abril. En primer lugar, permítanme expresar mi gratitud a nuestro Director Ejecutivo saliente y amigo Karthik Ram por su liderazgo y tutoría al frente de rOpenSci durante la última década. Ha sido una mano firme y un visionario que ha ayudado a nuestra comunidad a lograr tanto juntos en este tiempo.

Hola de nuestro nuevo Director Ejecutivo

Elio Campitelli

Marcos Prunello

Pao Corrales

Las personas

 campeonas

de una comunidad son

 personas que asumen una mayor responsabilidad en el éxito, la sostenibilidad y/o el funcionamiento de una comunidad

.

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rOpenSci desarrolla un programa de campeones y campeonas enfocado y pensado para que participen personas que pertenecen a grupos histórica y sistemáticamente excluidos de las comunidades de software abierto y de software de investigación.

Participación  Latinoamérica en el Programa de Campeonas y Campeones de rOpenSci

Un nuevo artículo de nuestra serie de entrevistas “Conociendo a las estrellas del universo R”. Nuestro objetivo es presentar a los equipos y personas que están detrás del desarrollo de software y paquetes que utilizamos y que están disponibles a través del R-universe. Queremos destacar y explorar diferentes equipos y proyectos de todo el mundo, el trabajo que realizan, sus procesos y usuarios.

Conociendo a las estrellas del Universo R: El universo R contra las enfermedades.

Tal como lo anticipamos en noviembre del 2022 los cambios aplicados en Twitter han generado un espacio menos seguro y amigable para nuestra comunidad. Es por eso que a partir de

 Junio de 2023

, dejaremos de interactuar en esa plataforma. Mantendremos la cuenta con la esperanza de poder volver cuando Twitter vuelva a ser un espacio seguro y solidario, pero mientras tanto centraremos nuestros esfuerzos de comunicación en otros lugares.

Los canales de comunicación de rOpenSci para un intercambio seguro y amigable

Conociendo a las estrellas del Universo R: PEcAn, un proyecto de código abierto para cuidar el planeta

Conociendo a las estrellas del Universo R: Investigando nuestro cerebro con la magia del universo R

¡El programa de campeones arrancó con todo este 2023! Nos complace informar sobre los dos primeros meses de nuestro primer programa de campeones y campeonas. En septiembre de 2022 hicimos el lanzamiento del programa, anunciando el llamado a aplicar a personas que quisieran participar. Recibimos un total de 102 solicitudes de 31 países diferentes.

Puntapié inicial de nuestro programa de campeonas y campeones

Jeroen Ooms

Encontrar la herramienta adecuada para el trabajo   Lo más difícil de usar R con eficacia es encontrar los mejores paquetes para el problema que intentas resolver. Creo que esto es incluso, más importante que dominar el lenguaje en sí. Cosa que irás adquiriendo a medida que empieces a utilizar R con más frecuencia.

Descubrir y aprender todo lo que hay que saber sobre los paquetes de R utilizando r-universe

Esta entrada del blog pretende ayudarte a iniciarte en la comunidad rOpenSci destacando algunos links y actividades clave. Si tienes alguna pregunta, no dudes en ponerte en contacto con nuestra Community Manager, Yanina Bellini Saibene por correo electrónico o programa una reunión con ella. Estamos a tu disposición para que comiences tu camino con nuestra comunidad. ¡Te damos la bienvenida! ¿Por dónde empiezo?

Cómo participar en rOpenSci

En rOpenSci, creamos y curamos software para ayudar a quienes hacen ciencia en el ciclo de vida de los datos. Estas herramientas acceden, descargan, gestionan y archivan datos científicos de forma abierta y reproducible. Desde el principio, nos dimos cuenta de que esto sólo podía ser un esfuerzo comunitario.

Cómo rOpenSci utiliza la revisión de código para promover la ciencia reproducible

Nos agrada anunciar que, con el aporte de Chan Zuckerberg Initiative, NumFOCUS y R Consortium, estamos comenzando el proceso de traducir los materiales de rOpenSci sobre buenas prácticas de desarrollo de software, revisión de código y contribución a proyectos de código abierto al español.Como parte de este esfuerzo, también estamos desarrollando guías y herramientas para traducir recursos de código abierto y alcanzar una mayor audiencia.

Agrandando nuestra comunidad con publicaciones multi-idioma

Los procesos de revisión de software y revisión de software estadístico que realizamos en rOpenSci dependen del trabajo voluntario de quienes realizan estas tareas de revisión y edición.El equipo editorial gestiona el flujo diario de envíos, recluta personas para revisar y guía el proceso de revisión por pares de principio a fin.

Desafíos y soluciones editoriales en la revisión por pares de software

Durante useR! 2021 Jeroen Ooms presentó el proyecto universo R en su

 keynote

.Comentó sobre el proyecto, los casos de uso y repasó las instrucciones para crear tu propio

 universo-r

. En este post the explico como crear el tuyo a partir de la experiencia de crear el mio.

Creando Tu R-universe

Nos complace anunciar el nuevo Grupo de Trabajo de Documentación Multilingüe del R Consortium.Este Grupo de Trabajo surgió luego de varias conversaciones durante el R Project Sprint 2023 y supervisará la implementación del soporte de documentación multilingüe en R y organizará los esfuerzos de traducción de la comunidad.Nuestro primer proyecto es el paquete (experimental)

 rhelpi18n

que añade soporte en R para el uso de

Documentación multilingüe en paquetes de R

Las orientaciones de la Revisión por Pares de Software de rOpenSci se compilan en un libro en línea que sigue mejorando.Esta articulo de blog resume las novedades de nuestra Guía de Desarrollo 0.9.0, con todos los cambios enumerados en la sección registro de cambios.¡Ahora disponible en español!

rOpenSci Dev Guide 0.9.0: ¡Ahora multilingüe! Y mejor

Esta es la primera entrega de nuestra serie de entrevistas

 “Conociendo a las estrellas del universo R”

. Tenemos como objetivo introducir los grupos de trabajo y las personas que están detrás del desarrollo del software y paquetes que muchos utilizamos y que se encuentran disponibles en

 R-Universe

. Queremos resaltar y conocer diferentes proyectos alrededor del mundo, el trabajo que hacen, sus procesos y usuarios.

Conociendo a las estrellas del universo R: comunidad R, intercambiar y aprender

¡Hola! Soy Yanina Bellini Saibene, tu nueva Community Manager. Estoy muy entusiasmada de unirme a rOpenSci con este rol y así poder apoyar un proyecto tan importante en la ciencia abierta y en la Comunidad R.  Cuando vi la convocatoria para el puesto, pensé que mis más de 20 años de experiencia trabajando en comunidades, siendo profesora e investigadora se alineaban perfectamente.

Presentamos a la nueva Community Manager de rOpenSci, Yanina Bellini Saibene

rOpenSci - herramientas abiertas para una ciencia abierta

En rOpenSci, creamos y curamos software para ayudar a quienes hacen
ciencia en el ciclo de vida de los datos. Estas herramientas acceden,
descargan, gestionan y archivan datos científicos de forma abierta y
reproducible. Desde el principio, nos dimos cuenta de que esto sólo
podía ser un esfuerzo comunitario. La variedad de datos y flujos de
trabajo científicos sólo podía abordarse recurriendo a los aportes de
personas con conocimientos específicos en cada campo.

Con el enfoque comunitario llegaron los desafíos. **¿Cómo podíamos
garantizar la calidad del código escrito por personas que hacen ciencia
pero sin formación formal en prácticas de desarrollo de software? ¿Cómo
podríamos impulsar la adopción de buenas prácticas en nuestra comunidad?
¿Cómo podríamos crear una comunidad que se apoyara mutuamente en este
trabajo?**

**Hemos tenido un gran éxito abordando estos retos a través de la
*revisión por pares*.** Tomamos elementos de un proceso familiar para la
comunidad en la que nos enfocamos (*la revisión por pares académica*) y
una práctica del mundo del desarrollo de software (*revisión del código
en producción*) para crear un sistema que fomente la calidad del
software, la formación continua y el desarrollo de la comunidad.

## Un proceso de revisión abierto

**La revisión del software en producción** se lleva a cabo en los
equipos de desarrollo de software ya sea de de código abierto o no. Las
contribuciones a un proyecto de software son revisadas por uno o más
miembros del equipo antes de su incorporación al código fuente del
proyecto. Las contribuciones suelen ser pequeños parches, y la revisión
sirve para asegurar la calidad, así como una oportunidad para formarse
en las normas del equipo.

**En la revisión por pares académica** personas externas critican un
producto completo -normalmente un manuscrito- de forma amplia y con la
idea de criticar cualquier aspecto que consideren deficiente. La
revisión académica suele ser anónima y pasar por ella da al producto, y
la persona que lo produjo, una marca pública de validación.

**rOpenSci combina estos enfoques.** En nuestro proceso, quienes
mantienen paquetes de R los envían a rOpenSci. El equipo de edición
comprueban que los paquetes se ajustan al ámbito de nuestro proyecto,
ejecutan una serie de pruebas automatizadas que garantizan un mínimo
estándar de calidad e integridad del código y a continuación asignan dos
personas independientes para revisarlo. Éstas comentan sobre la
facilidad de uso, la calidad y el estilo del código del software, así
como la documentación. Quien envió el paquete luego realiza cambios en
respuesta, y una vez que quienes lo revisaron aprueban las
actualizaciones, el paquete recibe una etiqueta de aprobación y se une a
nuestra suite de paquetes.

Este proceso es bastante iterativo. Después de una primera ronda de
revisiones exhaustivas, quién envió el paquete charla con quienes lo
revisaron en intercambio informal, moderado sólo ligeramente por quien
se encuentra en el rol editorial. Esto ayuda a todos los individuos
involucrados plantearse preguntas mutuamente y explicar las diferencias
de opinión, lo cual permite avanzar a un ritmo mucho más rápido que la
típica correspondencia de revisión académica. Utilizamos el sistema de
*issues* de GitHub para esta conversación, y las respuestas tardan de
minutos a días, en lugar de semanas a meses.

**El intercambio también es abierto y público**. Todas las personas que
participan (en roles de autoría, revisión y edición) conocen la
identidad del resto y la comunidad en general puede ver o incluso
participar en la conversación a medida que se produce. Esto proporciona
un incentivo para ser minucioso y proporcionar revisiones constructivas
y no conflictivas. Tanto quienes envían un paquete como quienes los
revisan afirman que disfrutan y aprenden más de este intercambio abierto
y directo. También tiene el beneficio de construir una comunidad, ya que
quienes participan tienen la oportunidad de interactuar de manera
significativa con nuevas personas. Nuevas colaboraciones han nacido
gracias a las ideas surgidas durante el proceso de revisión.

Somos conscientes de que los sistemas abiertos pueden tener
inconvenientes. Por ejemplo, en la revisión académica tradicional la
revisión por pares doblemente ciega [puede aumentar la representación de
autoras
femeninas](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169534707002704),
lo que sugiere un sesgo en las revisiones abiertas. También es posible
que quienes hacen la revisión sean menos críticos si la revisión es
abierta. Sin embargo, proponemos que la apertura de la conversación de
la revisión proporciona un control de la calidad de la revisión y del
sesgo; es más difícil hacer comentarios no fundamentados o subjetivos en
público sin la seguridad del anonimato. En definitiva, creemos que tener
una comunicación directa y pública entre las personas que desarrollaron
el paquete y quienes lo revisan mejora la calidad y la imparcialidad de
las revisiones.

## Orientaciones y estándares

**rOpenSci proporciona orientación sobre la revisión.** Esto se divide
en dos categorías principales: **buenas prácticas generales** y
**estándares específicos**. Las buenas prácticas son generales y
ampliamente aplicables a todos los lenguajes y aplicaciones. Son
prácticas como "Escribe funciones reutilizables en lugar de repetir el
mismo código", "Prueba los casos extremos" o "Escribe documentación para
todas tus funciones". Debido a su naturaleza general, pueden extraerse
de otras fuentes y no desarrollarse desde cero. Nuestras buenas
prácticas se basan en recomendaciones desarrolladas originalmente por el
[*Mozilla Science
Lab*](https://mozillascience.github.io/codeReview/intro.html).

Los estándares específicos son aplicables lenguajes (en nuestro caso,
R), aplicaciones (interfaces de datos) y base de usuarios (personas que
hacen ciencia) particulares. Incluyen elementos específicos como las
convenciones para nombrar las funciones, las mejores opciones de
dependencias para determinadas tareas y el seguimiento de una guía de
estilo de código. Disponemos de un amplio conjunto de estándares que
quienes revisan paquetes pueden aplicar. Éstos cambian con el tiempo a
medida que el ecosistema del software R evoluciona, las buenas prácticas
cambian, y las herramientas y los recursos educativos hacen disponibles
nuevos métodos para el desarrollo de software.

**Nuestros estándares también cambian en función de las revisiones de
paquetes.** Adoptamos nuevos estándares en base a las sugerencias que
surgen en múltiples revisiones de distintos paquetes. Muchas de ellas,
hemos descubierto, tienen que ver con la facilidad de uso y la
coherencia de las API de software, y con el tipo y la ubicación de la
información en la documentación para que sea más fácil de encontrar.
Esto destaca una de las ventajas de las revisiones externas: permiten
aportar una nueva perspectiva sobre la usabilidad, así como probar el
software en casos de uso distintos de los imaginados por quien lo
desarrolló.

**A medida que nuestros estándares se han ido ampliando, hemos llegado a
confiar más en las herramientas automatizadas.** El ecosistema de R,
como la mayoría de los lenguajes, dispone de un conjunto de herramientas
para la limpieza de código, la comprobación de funciones, el análisis
estático de código y la integración continua. Exigimos su utilización, y
los envíos son sometidos a un conjunto de tests antes de ser enviados a
revisión por el equipo de edición. Esto permite que las revisiones no se
ocupen de cuestiones de bajo nivel y en vez de eso estén centradas en
críticas de alto nivel, donde pueden aportar el máximo valor.

## La comunidad de revisión

Uno de los principales desafíos y recompensas de nuestro trabajo ha sido
desarrollar una comunidad de revisión.

**Revisar es una actividad que requiere muchas habilidades.** Para
revisar un paquete es necesario tener conocimientos sobre los métodos de
programación utilizados en un paquete de software y también sobre el
campo científico de su aplicación. (\"¡Encuentra a alguien que sepa de
ecología sensorial y estructuras de datos dispersas!\"). También
requiere buenas habilidades comunicacionales, y tiempo y ganas para
voluntariarse. Afortunadamente, los mundos de la ciencia y el código
abiertos están llenos de gente generosa y experta. Hemos podido ampliar
nuestro grupo de revisión a medida que crecía el ritmo de envíos y los
ámbitos de sus solicitudes.

Desarrollar el grupo de revisión requiere un reclutamiento constante.
Nuestro equipo de edición mantiene un contacto activo y amplio con las
comunidades de desarrollo de software y de investigación para encontrar
nuevas personas que puedan revisar paquetes. Reclutamos entre quienes
enviaron paquetes previamente, colegas, en conferencias, a través de
nuestros otros trabajos colaborativos y en las redes sociales. En el
ecosistema del software de código abierto, a menudo se puede identificar
individuos con una experiencia particular mirando su software publicado
o su contribución a otros proyectos, y a menudo enviamos correos
electrónicos en frío invitando a personas cuyo trabajo publicado sugiere
que serían idóneas para revisar un envío.

Cultivamos nuestro grupo de revisión y lo ampliamos. Invitamos a las
mismas personas a revisar varias veces para que puedan desarrollar la
habilidad de evaluar envíos, pero no tan a menudo como para sobrecargar
sus agendas. Proporcionamos orientación y devolución a quienes revisan
por primera vez. Cuando asignamos personas para la revisión de un envío,
intentamos emparejar a alguien con experiencia con alguien que recién
comienza a revisar, o a alguien con experiencia en desarrollo de
paquetes con alguien con experiencia en el campo de aplicación
particular. **De esta manera el aprendizaje fluye entre ambas personas,
y la diversidad de perspectivas es una ventaja**. Individuos con menos
experiencia en desarrollo suelen aportar mejores ideas sobre usabilidad
del software, el diseño de la API y la documentación. Los más
experimentados más a menudo identifican ineficiencias en el código,
problemas debidos a casos especiales, o sugerirán enfoques de
implementación alternativos.

## Ampliar la revisión por pares a código

La revisión del código ha sido una de las mejores iniciativas de
rOpenSci. Creamos software, desarrollamos habilidades y creamos
comunidad, y el proceso de revisión por pares ha sido un importante
catalizador para las tres cosas. Ha hecho que tanto el software que
desarrollamos internamente como el que aceptamos a partir de
colaboración externa sea más fiable, utilizable y mantenible. Así que
**estamos trabajando para promover la revisión por pares abierta del
código por parte de más organizaciones** que trabajan con software
científico. Ayudamos a lanzar [la Revista de Software de Código
Abierto](https://joss.theoj.org/) que utiliza una versión de nuestro
proceso de revisión para facilitar la publicación a quienes
desarrollaron el software. El éxito de JOSS ha dado lugar a un proyecto
derivado, el [Revista de Educación en Código
Abierto](https://jose.theoj.org/) que utiliza un proceso abierto,
similar a la revisión de código, para proporcionar devoluciones sobre
planes de estudios y materiales educativos. También estamos
desarrollando un programa piloto en el que los artículos de software
enviados a una revista académica asociada reciben una etiqueta por pasar
por la revisión de rOpenSci. Nos animan otras iniciativas de revisión
como [ReScience](https://rescience.github.io/) y [The Programming
Historian](https://programminghistorian.org/).
[BioConductor](https://www.bioconductor.org/) que preceden a la nuestra
en varios años, han cambiado recientemente a un modelo abierto.

**Si tu organización desarrolla o cura código científico** creemos que
la revisión de código, bien aplicada, puede ser un gran beneficio. Puede
costar un esfuerzo considerable empezar, pero **aquí tienes algunas de
las lecciones clave que hemos aprendido y que pueden ayudarte:**

- **Desarrollar estándares y recomendaciones** para que las utilicen
  tanto quienes envían como quienes revisan software. Tómalas prestadas
  libremente de otros proyectos (siéntete libre de utilizar las
  nuestras), y modifícalas iterativamente sobre la marcha.
- **Utiliza herramientas automatizadas** como *linters* de código,
  suites de test y medidas de cobertura de test para reducir en lo
  posible la carga de las personas involucradas.
- **Ten un alcance claro.** Explícale a tu equipo y a quienes colaboren
  externamente lo que aceptará tu proyecto, y por qué. Esto ahorrará
  mucha confusión y esfuerzo en el futuro.
- **Construye una comunidad** mediante incentivos a la creación de
  redes, oportunidades de aprender y amabilidad.

**rOpenSci tiene muchas ganas de trabajar con otros grupos interesados
en desarrollar procesos de revisión similares**, especialmente si les
interesa revisar y curar software científico en lenguajes distintos de R
o más allá de nuestro alcance de apoyo al ciclo de vida de los datos. El
software que implementa algoritmos estadísticos, por ejemplo, es un área
madura para la revisión abierta de código por pares. Por favor, [ponte
en contacto](/contact/) si tienes alguna pregunta o deseas co-pilotar un
sistema de revisión para tu proyecto.

Y, por supuesto, si quieres revisar, siempre estamos buscando personas
interesadas. [Inscríbete aquí](/onboarding/).

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Puedes apoyar a rOpenSci [asociándote a
NumFOCUS](https://www.numfocus.org/community/donate/) o haciendo una
[donación al proyecto](https://www.numfocus.org/open-source-projects/).
