Suntem încântați să primim EMI Tanaka și Nima Hejazi în echipa noastră de editori asociați pentru Revizuirea de colegii Software Ropensci Stats. Se alătură Laura Decicco, Julia Gustavsen, Jouni Helske, Toby Hocking, Rebecca Killick, Anna Krystalli, Mauro Lepore, Noam Ross, Maëlle Salmon, Emily Riederer, Adam Sparks, Beatriz Milz, Margaret Siple și Jeff Hollister. Din 2015, Ropensci a operat un sistem de revizuire de colegii software detaliat și colaborativ. Echipa noastră editorială supraveghează întregul proces de revizuire – efectuarea verificărilor inițiale, selectarea recenzorilor și ghidarea revizuirii până la aprobarea pachetului pentru includerea în suita software Ropensci. Având în vedere gama largă și numărul de pachete pe care le primim, este esențială o echipă de editori cu expertiză diversă și complementară. EMI își aduce experiențele în proiectarea experimentală, modelele cu efecte mixte și vizualizarea datelor, în timp ce NIMA contribuie cu expertiza sa în inferența cauzală, învățarea auto-părtinitoare și statisticile semi-parametrice și de calcul.
Faceți cunoștință cu noii noștri editori!
Emi Tanaka
EMI este un statisticist academic la Universitatea Națională Australiană (ANU), care locuiește în Canberra cu pasiune pentru știința datelor și software open-source. Are un doctorat în statistici de la Universitatea din Sydney. Interesul ei principal este de a dezvolta metode și instrumente de impact care pot fi utilizate cu ușurință de către practicieni. Îi place să lucreze într -un mediu de colaborare cu oameni din medii diverse, cu scopul de a ne îmbunătăți cunoștințele și înțelegerea datelor din lumea reală. Ea interfață pe mai multe discipline pentru a pune la punct conceptele și descoperirile statistice către o gamă largă de indivizi. În acest scop, ea a dezvoltat numeroase instrumente open-source, în principal ca pachete R și resurse care vizează să facă metode statistice accesibile unui public divers. Cea mai mândră lucrare a ei până în prezent este edibble Pachet r în care reframează specificarea unui design experimental prin așa-numita „gramatică a proiectelor experimentale” (cuvinte = componente fundamentale ale unui experiment comparativ, de exemplu unități, tratamente și relațiile sale și designul exprimat ca „propoziție” prin strângere de „cuvinte” care respectă o anumită regulă gramaticală).
Echipa Ropensci a făcut o treabă minunată în promovarea științei deschise și în stabilirea standardelor riguroase pentru dezvoltarea de software. Sunt impresionat de dedicația lor continuă de a încuraja o cultură care apreciază cercetarea deschisă și reproductibilă. Echipa a făcut atât de mult, inclusiv rularea spațiului de coworking, programul Ropensci Champions și revizuirea colegilor de software open-source. Am avut plăcerea de a fi mentor în programul Campionilor Ropensci anul trecut și este o onoare să contribuie în continuare ca redactor.
Nima Hejazi
NIMA este un statisticist academic (bio) la Școala de Sănătate Publică din Harvard Chan din Boston. Originar din California, NIMA și-a obținut doctoratul în biostatistică la UC Berkeley, unde a explorat interese în ceea ce privește inferența cauzală, statisticile semi-parametrice, învățarea automată și știința statistică a datelor. Programul său de cercetare științifică statistică, condus de colaborări științifice aplicate cu oameni de știință biomedicală și de sănătate publică, folosește principii de inferență cauzală pentru a traduce întrebările științifice în estimări statistice precise, interpretabile, și apoi dezvoltă metode care să includă atât strategii de estimare flexibile (prin învățare automată), cât și cele mai bune în clasă, cu cuantificare a incertitudinii (folosind experimente semi-parrametrice). NIMA consideră cu tărie că software-ul open-source și practicile de calcul deschis joacă un rol esențial în asigurarea reproductibilității, replicabilității și transparenței în statisticile aplicate moderne și în știința datelor statistice. El a co-fondat anterior The Tlverse, un ecosistem software pentru învățarea automată direcționată în R, iar munca sa a contribuit cu peste cincisprezece pachete open-source (aproape exclusiv în R) pentru a promova utilizarea și accesibilitatea metodelor statistice de ultimă generație pentru analiza modernă a datelor.
Urmează proiectul Ropensci încă din 2017, când am auzit prima dată despre asta la UC Berkeley, întrucât interesele mele pentru știința datelor statistice și software-ul open-source pentru statistici au luat cont. De-a lungul anilor, Ropensci a adus numeroase contribuții importante la peisajul mai larg din jurul limbajului R-de la instrumente pentru a sprijini calcularea infrastructurii și a analizei statistice a datelor la platforma R-Universe și la sistemul de revizuire a statisticilor de la egal la egal. Cu misiunea sa principală de a promova cercetarea deschisă și reproductibilă prin intermediul unui software open-source fiabil și reutilizabil, Ropensci completează un decalaj critic în comunitățile de statistici și științe de date. Sunt onorat să pot servi ca redactor și aștept cu nerăbdare să contribuie la Ropensci!
Trimiteți pachetul
Aveți în vedere să vă trimiteți pachetul pentru revizuire? Aceste resurse vor ajuta.
Înscrieți -vă pentru a revizui
Puteți participa, de asemenea, la procesul de revizuire a colegilor de software ca recenzor. Luați în considerare voluntariatul completând acest formular. Informațiile pe care le solicităm vă vor ajuta să vă potriviți cu trimiteri de pachete adecvate.
