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

 1

proporcionados por el Instituto Nacional de Estadísticas de Chile en formatoDVD

 2

. 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

.

 1

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

## ¡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.

Creo en el poder de la ciencia abierta al servicio de las personas, que
la educación es la mejor herramienta que tenemos para mejorar nuetras
vidas, y que la forma más eficaz de hacer cambios es siendo parte de una
comunidad. rOpenSci combina mi pasión por el software libre y la ciencia
abierta con mi lenguaje de programación y mi comunidad favoritas. Estoy
especialmente entusiasmada con nuestro [nuevo proyecto para capacitar a
las y los líderes comunitarios de grupos históricamente
excluidos](/blog/2021/12/20/inclusive-leadership-program/) y estoy muy
entusiasmada por desempeñar un papel en su desarrollo. He trabajado para
mejorar la diversidad, la equidad y la inclusión a lo largo de mi
carrera, no solo porque pertenezco a grupos históricamente excluidos de
la ciencia, si no porque es lo correcto, lo que se debe hacer.

## Un poco sobre mí

Obtuve una maestría en la Universidad Austral (Buenos Aires, Argentina)
en Minería de Datos y Descubrimiento de Conocimiento. Mi licenciatura en
Sistemas de Información es de la Universidad del Salvador (Buenos Aires,
Argentina). Vivo en Argentina, donde soy investigadora desde hace 24
años en el [Instituto Nacional de Tecnología
Agropecuaria](https://www.argentina.gob.ar/inta) (INTA). También soy
profesora en la [Universidad Nacional Guillermo
Brown](https://www.unab.edu.ar/).

Comencé a usar R en 2009. Mi recorrido en la comunidad de R comenzó en
2017 cuando fundé [R-Ladies Santa
Rosa](https://www.meetup.com/es/rladies-santa-rosa/), el segundo
capítulo activo de R-Ladies en Latinoamérica. Desde entonces, cofundé
[LatinR](https://latin-r.com/) y
[MetaDocencia](https://www.metadocencia.org/) y me convertí en miembro
del Consejo Ejecutivo de [The Carpentries](https://carpentries.org/)
(por votación de la comunidad). También formo parte del equipo de
[R-Ladies Global](https://rladies.org/), del equipo central de
[RForwards](https://forwards.github.io/), del [R Consortium
Infrastructure Steering
Committee](https://www.r-consortium.org/about/governance) como líder del
proyecto R-Ladies, de [R4DS_ES](https://github.com/cienciadedatos), del
grupo de trabajo cd useR!, [MiR](https://mircommunity.com), y de la
[Sociedad Argentina de Informática](https://www.sadio.org.ar/) (SADIO).

## Vamos a conocernos

En las próximas semanas y meses, me dedicaré a conocerles, a escucharles
y a aprender cómo puedo brindarles mi apoyo tanto a ustedes como a sus
[contribuciones](https://contributing.ropensci.org/index.html) a
rOpenSci.

Sé que tengo [grandes zapatos que
llenar](/blog/2022/01/14/msg-from-stefanie/), pero estoy deseando
aprender y conocerles a todos y todas.

¡No duden en saludar! Pueden ponerse en contacto conmigo usando el
correo electrónico yabellini@ropensci.org y también en [el semi abierto
Slack de
rOpenSci](https://contributing.ropensci.org/resources.html?q=slack#channels).


Durante [useR! 2021](https://user2021.r-project.org/) Jeroen Ooms
presentó [el proyecto universo R](https://jeroen.github.io/user2021/#1)
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.

## El proyecto universo R (R-universe)

En la web de [rOpenSci](https://ropensci.org/) se define a
[r-universe](https://r-universe.dev/organizations/) como una plataforma
que proporciona a usuarias/os y organizaciones un **repositorio personal
similar a CRAN** para publicar software, artículos *rmarkdown* y otro
contenido que un un paquete de R pueda contener.

Cuando te unes a *r-universe*, el sistema rastrea automáticamente los
repositorios *git* que registraste en tu perfil y que contienen paquetes
de R.Crea los binarios para instalarlos en Windows y MacOS, genera
viñetas y hace que todos estos datos estén disponibles a través de
paneles, feeds y API en subdominios personales.

El subdominio tendrá *tu nombre de usuario* de github, más el dominio
`r-universe.dev/`, de esta manera, mi subdominio es:

`https://yabellini.r-universe.dev/`

Una de las características más interesantes es que puedes empezar a
instalar los paquetes que están en tu *universo-r* con la función
`install.packages` aunque el paquete no esté en CRAN.Esta funcionalidad
es muy interesante para quienes somos docentes y generamos paquetes para
nuestras clases.

## Cómo generar tu propio universo

Durante esta charla, el disertante, compartió [este blog
post](blog/2021/06/22/setup-runiverse/) que explica como generar tu
propio universo. Aquí mi paso a paso siguiendo estas instrucciones:

### Paso 1: crear un respositorio en tu github para tu universo R

La siguiente figura resume los pasos a seguir para crear el resposirio
necesario para generar nuestro `universo-r`:

<figure>
<img src="r_univserse_crear_repo.png"
alt="Ventana de github para crear un repositorio nuevo con los pasos 1 a 5 que se explican en el texto debajo de esta figura marcado en la imágen." />
</figure>

a\. Crea un nuevo repositorio llamado `{yourname}.r-universe.dev` en tu
cuenta de GitHub. Para eso ingresas a tu cuenta de github (paso 1),

b\. luego haces click en el signo más (+) que se encuentra arriba a la
derecha y seleccionas la opción *New repository (nuevo repositorio)*
(paso 2).

c\. En la pantalla *Create new repository* completamos el *repository
name (nombre del repositorio)* con **{yourname}.r-universe.dev** (paso
3), seleccionamos el repositorio como *public (público)* (paso 4) y lo
generamos presionando el botón *Create repository (crear repositorio)*
(paso 5).

### Paso 2. detallar los paquetes que agregaremos a nuestro universo

Una vez que el repositorio se creó se nos mostrará una pantalla con
opciones para iniciar ese repo (ver figura siguiente).

<figure>
<img src="r_univserse_repo_vacio.png"
alt="página de github con las opciones: Quick setup - si ya hiciste esto antes, creá un nuevo repositorio desde la línea de comando ó push un repositorio existente desde la linea de comando. La opción creatin a new file está resaltada." />
</figure>

a\. Presionar en el link *create a new file (crear un nuevo archivo)*
(paso 1) para generar un archivo llamado `packages.json`. Este archivo
debe enumerar los repositorios de los paquetes que queremos incluir en
nuestro `universo-r`.

b\. Completar este archivo con los datos de los paquetes siguiendo el
siguiente formato:

- en el campo `url` se debe completar con **una URL pública de git del
 repositorio del paquete**.
- en el campo `package` va el nombre del paquete **tal cual está
 escrito** en el archivo `DESCRIPTION` que se encuentra en el repo
 indicado por la url.
- Si el paquete R no se encuentra en la raíz del repositorio, también se
 debe establecer el campo `subdir` en la ruta del directorio raíz del
 paquete R.

En la figura se ven los paquetes que yo agregué a mi universo.

<figure>
<img src="r_univserse_packages.png"
alt="JSON con los paquetes agregados y el formato explicado en el párrafo anterior." />
</figure>

c\. Cuando terminamos de completar los datos, presionamos en el botón
*Commit new file*. Se mostrará una pantalla similar a la siguiente
figura.

<figure>
<img src="r_univserse_repo_listo.png"
alt="repo con el archivo packages.json" />
</figure>

### Paso 3: instalar la aplicación R-universe en GitHub

En este paso debes instalar la aplicación R-universe en tu cuenta de
GitHub haciendo click en [este
link](https://github.com/apps/r-universe/installations/new) y
seleccionando tu cuenta de la primera pantalla que aparece (paso 1 en la
siguiente figura).En la segunda pantalla se recomienda seleccionar *all
the repositories (todos los repositorios)* (paso 2) y luego hacer click
en el botón *Next (siguiente)* (paso 3).

<figure>
<img src="r_univserse_instalar_app.png"
alt="Primero la ventana ¿dónde queres instalar r-universe? con el listado de mi cuenta de github y organizaciones de las que soy parte, luego la ventana instalar en cuenta personal con la opción todos los repositorios seleccionada y el botón Siguiente resaltado." />
</figure>

Se nos presentará la siguiente imágen dandonos la bienvenida al
*universo-r*

<figure>
<img src="r_universe_listo.png"
alt="pantalla de bienvenida al r-universe. Presenta un mení al lado izquierdo con las opciones (en inglés) de paquetes, artículos, universos, personas que mantienen, setup, acerca de, fuente y ayuda. Al lado derecho, texto de bienvenida e instrucciones sobre r-universe" />
</figure>

### Paso 4: R-universe listo

Una vez que se haya instalado la aplicación, el sistema creará
automáticamente tu repositorio personal bajo la organización
*r-universe*: `https://github.com/r-universe/<tu_nombre_de_usuario>`
(ver imagen siguiente). Aquí es donde el sistema mantiene el historial
completo de tus paquetes .

<figure>
<img src="r_universe_repo_creado.png" alt="mi repositorio r-universe" />
</figure>

Después de un par de minutos, por lo general, no más de una hora (en mi
caso fueron unos 15 minutos), los paquetes y artículos de los que se
hayan completado la compilación en todas las plataformas comenzarán a
aparecer en tu panel personal y estarán disponibles para que los
usuarios los instalen.

El panel personal se parece a la siguiente figura.

<figure>
<img src="r_universe_panel.png"
alt="El panel personal tiene 3 columnas, el menú de la izquierda es el mismo que en la bienvenida, al medio el listado de paquetes y a la derecha mi perfil sacado de github. Debajo de mi perfil un listado de las otras personas que mantienen los paquetes que tengo en mi r-universe." />
</figure>

Allí se presentan tus datos del perfil de github y la información de los
paquetes que agregaste a tu universo.

### Paso 5: contale a tus usuarios de universo-r

Este paso es opcional, pero una linda idea, podés agregar al *readme* de
tus paquetes que están disponibles en *r-universe* con instrucciones
para instalarlos y agregando una etiqueta que indique que están en
*r-universe*.

Para esto podés agregar las siguientes instrucciones:

::: {.highlight}
``` {.chroma tabindex="0"}
# Habilitar este universooptions(repos = c( yabellini = 'https://yabellini.r-universe.dev', CRAN = 'https://cloud.r-project.org'))# Instalar el paqueteinstall.packages('learnres')
```
:::

y para agregar una etiqueta r-universe a tu paquete podés agregar la
siguiente línea a tu rmarkdown:

`![r-universe](https://yabellini.r-universe.dev/badges/<nombre_del_paquete>)`

por ejemplo,

`![r-universe](https://yabellini.r-universe.dev/badges/learnres)`

genera la etiqueta que se ve en la siguiente figura, mostrando la
versión del paquete disponible en *r-universe*:

<figure>
<img src="r_universe_readme.png"
alt="readme del paquete learners con la etiqueta de r-universe" />
</figure>

¡Esto es todo!, espero que este paso a paso te ayude a generar tu propio
*universo-r* con tus paquetes.