Herramientas prácticas para investigación reproducible (B-0674)
Escuela de Biología, Universidad de Costa Rica
Vivimos en un periodo único en la historia de la producción científica, en el que se generan datos y publicaciones a una tasa nunca antes vista. Esta mega producción surge debido tanto al crecimiento en el número de científicas y científicos a nivel mundial, como a los avances tecnológicos que permiten tomar datos de formas cada vez mas eficientes. Sin embargo, una grave desventaja de este crecimiento es que ha generado incentivos profesionales que en ocasiones priorizan el volumen científico sobre su calidad. Uno de los efectos mas permisivos es la poca reproducibilidad, producto de la escasa documentación de los métodos y análisis utilizados, así como de la falta de acceso a los datos generados. La biología no ha escapado de esta llamada crisis de reproducibilidad científica, que afecta la credibilidad de nuestra comunidad. Por suerte, en respuesta a esta crisis se ha desarrollado una multitud de herramientas, en la mayoría de los casos libremente disponibles, para aumentar la transparencia y accesibilidad de datos que respaldan las conclusiones de estudios científicos. Este curso pretende profundizar en el uso de estas herramientas así como de buenas prácticas a lo largo de los procesos de investigación en biología que permitan garantizar transparencia, accesibilidad y reproducibilidad de la producción científica. Consideramos que este curso proveerá beneficios tanto para la comunidad científica, al promover altos estándares de calidad, como beneficios personales para las y los estudiantes, al prepararles para un mercado laboral que empieza a privilegiar la capacidad de desarrollar ciencia abierta, colaborativa y reproducible. Este curso fue dictado en conjunto con la Dra Beatriz Willink.
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Presentaciones
PRacticas
tareas y exámenes
códigos y juegos de datos
materiales adicionales
- Programa del curso
- Lectura: "Why you should learn R"
- Lectura: "Reproducible research: when you results can't be reproduced?
- Lectura: "How reproducible data analysis scripts can help you toute around data sharing blockers"
- Lectura: "Making your code reproducible with R"
- Lectura: "Why I love R notebooks" (acerca de Rmarkdown)