Name: ¡Fin de año y primer meetup de R-Ladies Jujuy!
Start: 2020-12-21T17:00:00-03:00
End: 2020-12-21T19:00:00-03:00

Este próximo lunes 21 de diciembre de 2020 a las 17 hrs presentaremos este nuevo capítulo de R-Ladies en Argentina, y qué mejor manera de hacerlo que hablando de R? L@s invitamos a charlar y compartir información de paquetes de R, herramientas, ciencia y principios FAIR en un ambiente amigable y distendido con la charla: Produciendo mi próximo artículo científico con R: Compendios de Investigación, Reproducibilidad e Interactividad en las publicaciones académicas.

Oradora invitada: Florencia D'Andrea (R-Ladies Buenos Aires y global team)
Muchas personas han migrado desde distintos tipos de software a usar R y RStudio para realizar los análisis de datos que luego formarán parte de publicaciones. Surge una pregunta disparadora:
¿Qué hacemos con el código y los datos producto de nuestras investigaciones?

- El arte de compartir - Un Compendio de Investigación es una forma ordenada de dejar disponible manuscrito, datos y código para que otr@ investigador@ (y un@ mism@ en el futuro) pueda reproducir tanto los resultados como el artículo facilmente. ¡Y además se puede crear desde R!
Donde antes usabas un editor de texto, ahora podes usar RMarkdown ¿Cómo entra en juego dentro del compendio?¿Por qué debería incluir una licencia?
R nos abre muchas posibilidades al momento de comunicar a otr@s investigadores o al público en general nuestros resultados de una forma más efectiva ¿Podemos publicar gráficos interactivos con {plotly} o dejar disponibles shiny apps? ¿Cómo?

- ¿Estás list@ para hacer ciencia abierta? - Algunas revistas comienzan a requerir el acceso al código y bases de datos para un mayor impacto de sus artículos ¿Por qué es necesario asegurar lo más posible la reproducibilidad computacional? Mencionaremos algunas herramientas de R que pueden ayudarte a mejorar de forma sencilla reproducibilidad, como el paquete {renv}.
Finalmente, reflexionemos junt@s: ¿Qué ventajas/desventajas tiene liberar nuestros datos y código? ¿Preferimos calidad o cantidad en lo que refiere a los artículos científicos? ¿Debería ser así?

Aclaraciones Importantes
• La charla no supone ningún tipo de conocimiento de R especifico previo. De todas formas, podrás disfrutar más matices si escribiste algo de código en R con fines académicos.
• Se realizarán algunas demostraciones en vivo para que todo lo expuesto sea claro y sencillo de entender.
• Enviaremos el link al evento por mail a aquellos inscript@s antes del evento ¡No te olvides de confirmar tu asistencia en meetup!

Laura Pereyra

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