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UPDATE: 18/04/2023. Un nuevo repositorio ha sido agregado con un montón de código. Lo agregué como número 6 en el texto de este post.
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Pues es super importante empezar este post con una sentencia: No soy programador.
Sin embargo, las habilidades de programación se vuelven más indispensables para poder participar del mundo científico. Manejo R y me siento un super novato en el tema. Eso sí, para los usuarios de R hay una ventaja, existe una comunidad inmensa de usuarios de Internet que compilaron, compilan y, ojalá, continuarán compilando soluciones para los millones de detalles contra los que uno se enfrenta cuando está desarrollando cualquier código. De todas las comunidades, stackoverflow es una de las más renombradas con una capacidad resolutiva impresionante.
Existe una página web en la que los desarrolladores de código pueden compartir sus 'scripts' para que otra gente los comente o los use, se llama Github y a priori se antoja como una red social. Tras crear tu perfil, lo mejor es seguir a algunos desarrolladores, luego mirar su trabajo (casi casi darles like) y luego empezar a postear tus propios comentarios (i.e., repositorios).
En mi página de Github tengo publicados algunos trabajos que quiero compartir en este post. Es curioso, porque a pesar de no ser códigos o programas refinados, implican horas de trabajo y están resultando útiles a la hora de realizar colaboraciones o enseñar.
A continuación voy a presentar cada uno de los repositorios que tengo hasta la actualidad comentando su contenido y por qué vale la pena darles una mirada:
1. LEAFLETs: En este repositorio puedes encontrar un código curado para la utlilización del paquete LEAFLET, el mismo que permite la creación de mapas dinámicos en R. Entiéndase dinámicos como aquellos mapas que pueden ser explorados con el mouse para poder observar diferentes regiones acercándose o alejándose de las mismas. El script actual presenta ejemplos para visualizar mapas simples, desarrollar cloropletas y examinar coordenadas de diferentes categorías. Todavía estoy buscando como embeber estos mapas en mi página web...
2. Gadgets and scripts for niche modeling: Aquí puedes encontrar un flujo de trabajo completo para un ejercicio de modelamiento de nicho ecológico. Específicamente, la creación de una especie virtual, el filtrado y generación de ocurrencias, la manipulación de variables ambientales, la aplicación de análisis de componentes principales, la aplicación de por lo menos tres algoritmos de modelamiento de nicho, etc. La especie virtual fue inspirada en el patógeno HK, el agente etiológico detrás del apocalipsis zombie de la franquicia de videojuegos Dead Island.
3. Basic R for epidemiological studies: A mediados de Mayo 2022, enviamos para publicación académica un manuscrito evaluando aproximadamente 100 pacientes que fueron mordidos por serpientes en un hospital en la provincia de Esmeraldas en Ecuador. A propósito de esa investigación junté varios códigos para examinar datos epidemiológicos, realizar gráficos para visualizarlos y discutir conceptos estadísticos para este tipo de estudios. Toda esta información fue compilada en este repositorio y me está siendo de mucha utilidad para acercarme a datos en otros contextos.
4. Environmental sampling: Junto a Laura Jiménez, armamos un script para evaluar diferencias en el espacio ambiental en lugar del espacio geográfico. Recordemos que un punto en el espacio tiene un único conjunto de ambientes que lo representan; pero un conjunto de ambientes, puede ser representado en varios lugares del espacio. En palabras mucho más prácticas, hace calor en la mañana y llueve en la tarde en Quito, Bogotá y Lima. Este dicotomía ha sido llamada la dualidad de Hutchinson y gracias a ella, podemos tomar una muestra de ambientes y ver donde se representan en la geografía terrestre. Este script fue super experimental y nos permitió publicar un artículo sobre melioidosis en Estados Unidos en el que lo utilizamos para dirigir el muestreo.
5. Basic R for GIS applications: Este repositorio tiene un código sencillo de seguir que sirve como introducción a R. Demuestra las clases de objetos que existen y errores de sintaxis típicos del lenguage de programación, para luego continuar tratando temas de sistemas de información geográfica (GIS, inglés) desde la manipulación de archivos tipo shape hasta el manejo de puntos. No discute la manipulación de archivos rasters, pero esto puede verse en el repositorio de modelamiento de nichos.
6. OROV transmission risk models: La fiebre de Oropouche es una enfermedad desconocida, poca gente ha escuchado a hablar de ella. Sin embargo, es la segunda arbovirosis más importante de Brasil. El siguiente país con mayor número de casos es Perú, y en 2018, Ecuador detectó sus primeros casos. La enfermedad es provocada por el virus de Oropouche (OROV) y transmitida por el vector Culicoides paraensis. Con la aceptación de el manuscrito, pongo a disposición todo el código que permite la construcción de hipervolumenes one-class support vector machines y convex hulls, además de cálculo de contribuciones ambientales, población en riesgo y tests de randomización.
En mi página de Github hay algunos otros repositorios, pero estos son los más explícitos y que poseen información útil. Cada que publique un nuevo repositorio lo agregaré a este post para darles seguimiento y compartirlos en un ambiente menos de programador, que siempre resulta intimidante.
Espero que cualquiera de estos tutoriales te sean de utilidad. Es increíble mirar como hay tanta información super implementable y citable en el Internet y pocas veces se le da el valor que realmente tiene. Otro ejemplo de esto es la fascinante página de R de Luis Osorio-Olvera. Solo siguiendo su página ya puedes aprender toneladas de información para programar. Así que veamos si mis repositorios pueden ayudar de una otra manera a los programadores emergentes como me han ayudado tantos tutoriales a mí. Sigan viendo.
