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Esse curso foi criado com o objetivo de ampliar o acesso de pessoas que queiram utilizar a linguagem R em análises de dados, criação de gráficos e documentos dinâmicos focando no seu potencial para estudos colaborativos e reprodutibilidade utilizando a integração com o sistema de controle de versão git.
A utilização do git dinamiza a organização e compartilhamento de dados e o uso de plataformas como GitHub ou GitLab facilitam a administração desses repositórios.
O interesse de estudantes, profissionais e professores pelo uso da linguagem levou ao desenvolvimento do atual material. O curso é constituído por princípios de organização dos dados, criação de gráficos, algumas análises estatísticas e a integração com o GitHub para trabalhos colaborativos.
Uma forma de aumentar a confiabilidade e eficiência da pesquisa é a adoção de medidas para otimizar elementos-chave do processo científico, como a padronização de métodos, disponibilização livre dos dados e códigos, e documentação relacionada. A maior adoção dessas práticas por cientistas institucionalizados e cientistas cidadãos é fundamental para conferência dos dados e análises, sendo possível mais avanços com outras análises sobre os dados.
Sugestões Para Replicabilidade (de acordo com A manifesto for reproducible science)
- Proteção contra enviesamentos cognitivos
- Melhorar a formação metodológica
- Implementação de apoio metodológico independente
- Incentivo ao trabalho colaborativo e em equipes
Os estudos ambientais podem ganhar em qualidade e velocidade de análises com o R pela sua alta capacidade de processamento de dados e adaptação às necessidades específicas nas análises, associadas a uma linguagem relativamente simples e uma comunidade em diversos países mantendo fóruns de perguntas e respostas que se tornam úteis a partir do momento que conhecemos os princípios básicos.
Além disso, a existência de pacotes como knitr e rmarkdown, e a integração do RStudio com git aceleram o processo com a publicação direta de projetos e geração de relatórios dinâmicos.
R para Análises Científicas Reproduzíveis está licenciada com uma Creative Commons - Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional
