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Instalar y usar Zotero - Administrador de bibliografía Este post que nadie leerá está destinado a describir las funciones del ZOTERO y a hablar de sus ventajas y desventajas como organizador de bibliografía. Desde ya, anticipo que soy un fundamentalista del Zotero así que seguro que no voy a ser muy imparcial. El Zotero es un programa tipo EndNote o Mendeley, que permite organizar, darle formato y exportar citas al procesador de texto mientras se ecribe, a la vez que organiza la lista de referencias. Características Características positivas: TOTALMENTE GRATUITO EXTREMADAMENTE FÁCIL incorporación de información bibliográfica Sincronización con una cuenta online Al ser un complemento del Firefox, anda en varios sistemas operativos (Linux, Windows, Mac). Sirve no sólo para organizar trabajos científicos, sino también páginas de internet o videos entre otras cosas. Una muy extensa base de estilos de formato para la bibliografía, que se puede consultar ACÁ. Con la posibilidad de crear las propias (aunque un poco complicado por ahora, pero con la promesa de un editor incorporado para el 2011). Puede cargar los datos directamente a partir de los PDF. Desventajas: Es un complemento del Firefox, y por lo tanto, cada vez que se quiere usarlo hay que abrir primero el Firefox. Ahora salió la versión independiente del Firefox pero todavía está en versión alfa (ver Fuente 4). Para saber más, pueden ver ESTE POST la organización de la lista de referencias por ahora no es perfecta, ya que para varias citas de un mismo primer autor se puede elegir el criterio de cantidad de autores, el cronológico o el alfabético, pero no la combinación de los tres. por ahora no acepta formato enriquecido en los títulos de los trabajos (itálicas, super o subíndices, negritas, etc.) pero supuestamente en una versión que saldrá en 2011 ya va a incorporar eso. si al importar los datos no carga el nombre abreviado de la revista, hay que introducirlo a mano, porque a diferencia del EndNote, no usa una base de datos externa para definir los nombres abreviados. Funcionamiento * Lo pueden instalar desde ACÁ * se abre haciendo un click abajo a la derecha en el Firefox * una vez abierto, la lista que tengamos ingresada se ve asi: * cargar una entrada nueva es muy fácil, basta con ¡1 CLICK!. Para eso hay que ir a la página con el trabajo, en alguna editorial o base de datos que lo tenga y hacer click sobre el ícono del Zotero en la barra de direcciones y rápidamente lo ingresa a la lista: * también se pueden ingresar varios a la vez: Integración con procesadores de texto Importante: Los links que figuran en esta sección están actualizados al 22/07/2011, pero tarde o temprano van a quedar desactualizados cuando cambien de versión, por eso es importante que los bajen desde ACÁ.* para poder usar las funciones de Zotero desde el procesador de textos primero hay que instalar unos complementos que están explicados en detalle ACÁ. - ÉSTE es el complemento para el Word de Windows - ÉSTE es el complemento para OpenOffice, LibreOffice y NeoOffice. Sin embargo, este complemento no es compatible todavía con la versión de Zotero independiente del Firefox, y por lo tanto, los que usen el Zotero standalone tendrán que instalar ÉSTE complemento * una vez instalados los complementos, para insertar una cita en el texto hay que apretar este botón: * y sale un cuadro de diálogo que nos permite elegir entre una o múltiples citas, poniendo prefijos o sufijos delante de cada una de ellas, y permitiéndonos ver cómo será el resultado: * la cita pasa a quedar como se vé abajo, y una vez terminado el trabajo, para insertar la bibliografia se toca sobre otro botón: * quedando finalmente así: Acá les dejo un par de videos que muestran el funcionamiento en Word y OpenOffice Link: http://www.youtube.com/watch?v=aMkccKZ0Hio Link: http://ice.usq.edu.au/media/videos/zotero_demo_01.swf Importar los datos directamente de un pdf Para importar los datos directamente desde el PDF: 1. Ir a las Preferencias del Zotero (hay que abrirlo y hacer click en el icono del engranaje) y asegurarse de que en Indizado de PDF estén instalados pdftotext y pdfinfo. 2. Abrir el Zotero, hacer click en el redondel verde con una cruz blanca y hacer click en Guardar copia del archivo... 3. Hacer click con el botón derecho en el nuevo item que aparece en el cuadro principal, y elegir Extraer los metadatos para el PDF Si no hay ningún error en la toma de datos, se verá así Si cargan muchos PDF de esta manera, es probable que el Google Scholar detecte que es un proceso automático y los bloquee. En ese caso se van a dejar de importar los datos de los PDF. Para solucionar ese problema hay que ir a la página de Google Scholar y completar el dato de la captcha y listo. El problema con esto es que si hacen muchas búsquedas seguidas (yo hice más de 20 sin problemas) puede llegar a bloquearles el IP, lo que es un problema complicado para los que uisen cablemodem o IP fija. Sincronización Sincronizar la base de datos con el servidor de Zotero es bastante fácil, y permite que si utilizamos varias computadoras e ingresamos una referencia a la lista en una de las computadoras, se la pueda ver desde cualquiera. Para eso, primero hay que registrarse ACÁ. Después hay que ir a las preferencias de Zotero e ingresar los datos de la cuenta que acabamos de crear: Y listo, si dejan que se sincronice automáticamente, con eso basta. Si lo ponen en manual, para que sincronice hay que abrir el zotero y hacer clik en la flecha circular verde que hay arriba a la derecha (dos íconos a la izquierda del de cerrar). A su vez hay varios complementos como el ZotFile que permite renombrar el último PDF bajado en función de la última cita ingresada al zotero, moverlo a una carpeta especificada y adjuntarlo al Zotero. Para eso hay que descargarse ESTE COMPLEMENTO. Para configurarlo pueden ir a las preferencias de Zotero -> Actions -> ZotFile preferences, o bien, seguir las instrucciones que hay en la página de ZotFile. Migración a Zotero Por último, si hasta ahora venían usando un administrador de referencias que no fuera el Mendeley (para ese hay una forma bien directa) y deciden pasarse al Zotero, desde el programa que venían usando tienen que exportar toda la lista de referencias en formato RIS e importarla en el Zotero. El problema es que no todos los programas usan la codificación de campos en el formato RIS, por eso recomiendo una serie de pasos: 1. Abrir el archivo RIS exportado y fijarse cómo está codificado cada campo (seguramente Autor es AU, Título es TI y así...). 2. En el Zotero crear una referencia y poner en cada campo el nombre del campo (en Autor poner AUTOR, en Título TI, y así, incluidas las notas y las marcas (palabras clave)). 3. Desde el Zotero, exportar en formato RIS a esa cita inventada 4. Abrir el archivo RIS de la cita inventada y ver cómo está codificado cada campo. 5. Si existen diferencias en el RIS exportado del antiguo administrador de referencias y la exportada del Zotero, reemplazar los códigos del primero por los códigos del Zotero 6. Guardar el archivo RIS con otro nombre, por las dudas de haber introducido algún error 7. Importarlo desde el Zotero y asegurarse de que esté todo bien. Fuente 1 Fuente 2 Fuente 3 Fuente 4

Quitar la redirección a www.ayudaenlabusqueda.com.ar de Speedy Hace menos de una semana que tengo Timofónica y ya me quiero matar. Al inexplicable problema de tener que cargar 5 veces cada página para que finalmente la logre cargar, se suma la porquería de ayudaenlabusqueda.com.ar que debería llamarse tecomplicalabusqueda.com. Hasta pasarme a Speedy, yo solía poner una palabra en la barra de navegación del firefox, y automáticamente me llevaba a esa página, haciendo uso de la función Voy a tener suerte de Google. Sin embargo, desde que uso a Lentidy, si pongo por ejemplo taringa en la barra de navegación me lleva a una página como esta (en realidad está llena de publicidad, pero la tengo bloqueada con ): Estuve buscando mucho, y si bien hay varios posts acá y en otros sitios (por ejemplo, y ) que explican cómo sacar esa porquería de redirección, la mayoría de las soluciones no me funcionaron, así que les paso lo que a mí me funcionó por si hay otro igual de desesperado. Porbé de restaurar Keyword.URL en about:config del Firefox, pero no funcionó. Finalmente no quedaba otra que fuera un problema de los DNS de Speedy. Probé con los OpenDNS como muchos sugieren, y para algunas páginas me servía, pero para otras no. De la lista que sugieren , los únicos DNS que hasta ahora me dieron un resultado perfecto fueron los DNS de Google: 8.8.8.8 8.8.4.4 Como uso un router, lo más práctico fue cambiarlos de ahí. Espero que a algún otro le sirva!

Este post lo había hecho hace un mes o más, pero lo resubo porque le agregué algunas alternativas y más información. Empecemos con un ejemplo... Con publicidad / Sin publicidad Esto es muy fácil de lograr gracias al archivo hosts que registra sitios bloqueados o permitidos. En este post voy a pasar el link a una base de datos con montones de sitios bloqueados (muchos de publicidad) y además exlicar como instalarlo en Windows. Para los que tengan Linux eso está explicado . Acá van los pasos: 1. Bajar ESTE archivo. Si esta base de datos les parece muy restrictiva (¡para mí es genial!), pueden bajar ESTE archivo comprimido, y descomprimir el archivo HOSTS en donde se indica en el punto 3. 2. Para prevenir que se cuelgue la computadora (en mi experiencia, no es lo más común, pero por las dudas...) conviene hacer lo siguiente: # Inicio > ejecutar > esribir services.msc > Aceptar) # Buscan Cliente DNS > botón derecho > Propiedades # Detienen el servicio (si está activo), y en el menú desplegable (Tipo de inicio) eligen Deshabilitado y reinician Para confirmar que ese servicio no sea necesario, pueden elegir Manual en lugar de Deshabilitado. Después de reiniciar, naveguen un poco y luego fíjense si el servicio figura como Iniciado. En ese caso es posible que usar esta base de datos haga que la computadora se cuelgue. Como alternativa pueden seguir los pasos que se describen ACÁ , o bien, no usar las bases de datos. 3. Copiar el archivo descargado en Microsoft Windows 95/98/ME: C : WINDOWS Microsoft Windows NT/2000: C : WINNT SYSTEM32 DRIVERS ETC Microsoft Windows 7/Vista/XP/2003: C : WINDOWS SYSTEM32 DRIVERS ETC si ya tienen uno del mismo nombre, les conviene renombrarlo primero, porque en caso de que no les guste el resultado de esta base de datos, pueden borrarle y poner el anterior Si algún día quieren agregar o eliminar algún sitio, buscan el archivo hosts en la carpeta que corresponda, lo abren con el bloc de notas o algún otro editor de texto, y si quieren agregar algún sitio para bloquear siguen la misma lógica de la lista. Es decir, 127.0.0.1 (Tab) sitio.a.bloquear . Si quieren eliminar algún sitio lo buscan por orden alfabético y lo pueden borrar o pueden ponerle un # al principio de la lista. Y listo, eso es todo. Les dejo otras capturas para que vean lo bien que funciona. Espero que les sirva. Fuente 1 Fuente 2 Fuente 3

Fórmulas que ayudan en el R commander A pedido del público que estaba esperando esta información con muchas ansias, acá van algunas fórmulas que ayudan bastante a hacer análisis estadísticos en el R. Lo principal es instalar el R commander. ACÁ un instructivo. * Cargar datos Hay varias formas de ingresar los datos. Una es manualmente Datos -> Nuevo conjunto de datos. Pero lo más recomendable es importar los datos desde una planilla de cálculos (Calc, Excel, etc.). Las dos opciones más fáciles son: 1. En la planilla de cálculos, marcar y copiar todos los datos, incluidos los nombres de las columnas y en el R commander Datos -> Importar datos -> desde archivo de texto, portapapeles o URL..., en Localización del archivo de datos eligen Portapapeles y en Separador de campos eligen Tabuladores. 2. Guardar los datos desde la hoja de cálculos en formato "Texto separado por comas (.csv)". En el R commander Datos -> Importar datos -> desde archivo de texto, portapapeles o URL... y en Separador de campos eligen Comas * Lógica de las funciones El R lo que hace generalmente es definir objetos y guardarlos en la memoria (o no sé dónde) para usarlos cuando los necesitemos. Los objetos se los nombra de la siguiente manera: NOMBRE_DEL_OBJETO<-FÓRMULA donde la fórmula variará dependiendo de lo que uno quiera hacer (ver más abajo algunos ejemplos). * Ejecutar instrucciones La ventana de más arriba es la Ventana de instrucciones. En ella se ponen las instrucciones (obvio) que después procesará el R. Las instrucciones se pueden poner a mano como si fuera la consola del R, o a partir de cualquier menú del R commander. Lo bueno que tiene el R commander es que uno puede escribir, copiar, pegar, borrar o editar todas las instrucciones que quiera, que no se ejecutarán hasta que uno así lo disponga. Para ejecutar las instrucciones hay que posicionarse en el renglón de la instrucción y apretar el botón Ejecutar. Si uno quiere que se ejecuten varias o todas, basta con marcar las deseadas y después apretar el botón Ejecutar. En el ejemplo de abajo se ve el resultado de marcar y ejecutar el llamado al grupoY (las instrucciones las van a entender si siguen leyendo). * Seleccionar filas Un caso muy común es querer hacer algún test estadístico, pero que no se aplique a toda la matriz de datos sino a una parte en particular. Por ejemplo, evaluar la normalidad de los datos del grupo Z (ver la primera figura). Como todo en el R, hay mil formas de hacerlo, algunas más convenientes en algunos casos y otras en otros. La que es más útil sobre todo cuando los datos que nos interesan no están todos juntos es: grupoZ<-Datos[grep("Z",Datos$Var2),] donde grupoZ es el nombre que le di yo al objeto que va a tener los datos de la matriz pero sólo de las filas que sean del grupo Z; Datos es mi matriz de datos original (el nombre se lo di al importarlos, ver la segunda figura), grep es la función para filtrar los datos según un criterio dado, "Z" es el criterio de selección, Datos$Var2 le dice en qué columna (Var2) del objeto Datos tiene que buscar a "Z". La razón de los corchetes y esa coma sin nada después se explica abajo. Para confirmar que una selección se ha programado bien, basta con llamar al objeto de la selección (grupoZ en este ejemplo, grupoY en la imagen anterior) y ver en la Ventana de resultados si la selección es correcta (ver la figura anterior). * Seleccionar filas y/o columnas contiguas Cuando se quiere especificar las filas o columnas de un objeto, simplemente lo que tiene que hacer es lo siguiente OBJETO[FILAS, COLUMNAS] donde OBJETO es el nombre del objeto, FILAS es la fila o el rango de filas a seleccionar y COLUMNAS lo mismo que FILAS pero para las columnas. Si es un rango se escribe así FILA_O_COLUMNA_INICIAL : FILA_O_COLUMNA_FINAL). Si se quiere seleccionar a todas las fila o columnas, se deja ese campo vacío y listo. Por ejemplo, para seleccionar las columnas de la 1:8 y todas las filas del objeto Obj hay que poner Obj[,1:8] * Seleccionar filas y/o columnas aisladas En este caso hay que seguir la misma lógica del punto anterior, pero en la parte de definir las columnas o filas (dentro de los corchetes), poner c(FILA_O_COL,FILA_O_COL,FILA_O_COL). Por ejemplo, si uno quiere seleccionar las filas 1, 4, 8 y 10 y las columnas 1 y 3: aisladas<-Datos[c(1,4,8,10),c(1,3)] * Unir objetos - si tenemos objetos de igual cantidad de filas y los queremos pegar uno al lado del otro: PEGADOS_AL_LADO<-cbind(OBJETO_1,OBJETO_2) donde PEGADOS_AL_LADO es el nombre del objeto nuevo, cbind es la función para unir columnas y OBJETO_1, OBJETO_2, etc, son los objetos que se quieren unir. SZiguiendo con el ejemplo del principio, podría ser algo así grupoYyZ<-cbind(grupoY,grupoZ) -si lo que queremos es unir uno sobre otro, tienen que tener igual cantidad de columnas y basta con reemplazar en la fórmula anterior a cbind por rbind, por ejemplo grupoYyZvertical<-rbind(grupoY,grupoZ) * Aplicar funciones del R commander a objetos definidos por el usuario si uno quiere hacer un test de normalidad con el R commander, sólo lo puede hacer desde el menú para columnas enteras. No para una de las selecciones como las que venimos haciendo. Entonces, lo que conviene hacer para no tener que acordarse la fórmula de memoria es simplemente hacer el test de normalidad desde el menú Estadísticos -> Resúmenes -> Test de normalidad de Shapiro-Wilk.... eso nos va a copiar algo como esto en la Ventana de instrucciones shapiro.test(Datos$Valores) Gracias a eso podemos ver cómo se da la instrucción para hacer un test de normalidad. Ahora sólo queda cambiar en la Ventana de instrucciones el objeto sobre el cual hacer el test, por ejemplo: shapiro.test(grupoZ$Valores) esto se puede hacer cambiando el texto introducido por el R commander en la Ventana de instrucciones, o bien copiando esa fórmula y pegándola una línea abajo y recién ahí cambiándola (por si después queremos guardar todos los pasos de los análisis) * Tukey para ANOVA de múltiples factores Para hacer un ANOVA de más de 2 o más factores hay que ir al menú Estadísticos -> Medias -> ANOVA de múltiples factores..., elegir los factores deseados y ponerle un nombre al modelo (AnovaModel.1 en el ejemplo de abajo). Como se ve en la imagen, para hacer el ANOVA utiliza la función lm. Sin embargo, el test de Tukey no se puede aplicar sobre una función lm. Por eso, para hacer el test de Tukey en un diseño con dos o más factores (con un factor se puede hacer desde el menú), hay que copiar el renglón de la fórmula, en este caso: AnovaModel.1 <- (lm(Valores ~ Var1*Var2, data=Datos)) pegarlo en un nuevo renglón en el final de la Ventana de instrucciones, cambiar el nombre del objeto (por ejemplo, AnovaModel.1 por AoV.1 y cambiar la función lm por aov. Lo que quedaría así: AoV.1 <- (aov(Valores ~ Var1*Var2, data=Datos)) y para hacer el test de Tukey hay que aplicar la función TukeyHSD sobre el objeto del ANOVA calculado con la función aov, o sea, AoV.1 en este ejemplo, lo que quedaría así: TukeyHSD(AoV.1) * Test de Levene para ANOVA de múltiples factores Con un diseño de dos o más factores como el de este ejemplo, es fácil hacer el test de Levene (homogeneidad de varianzas) para cada uno de los factores desde el menú Estadísticos -> Varianzas -> Test de Levene.... Sin embargo, no está en el menú la opción para hacer la comparación de los cuatro grupos posibles de la interacción entre los dos factores (A-Y, A-Z, B-Y y B-Z). Para hacerlo hay que seguir unos pasos parecidos a los del test de normalidad. Primero hacer el test de Levene para un factor (por ejemplo, Var1), lo que quedaría así: leveneTest(Datos$Valores, Datos$Var1, center=median) Después hay que copiar la fórmula resultante y pegarla en el final de la Ventana de instrucciones y cambiar el objeto del análisis, o sea, cambiar Datos$Valores, Datos$Var1 por AnovaModel.1 o AoV.1, da lo mismo cualquiera de los dos. Con lo que debería quedar algo así: leveneTest(AnovaModel.1, center=median) Bueno, hasta acá por hoy, después si me acuerdo de alguna otra cosa básica para agregar, la agrego. Obviamente esto es de lo más básico de lo básico del R (y por lo tanto del R commander), pero es una aproximación para entender un poco más el funcionamiento del programa. ACÁ pueden encontrar un manual con mucha más información. Espero que a alguno le sirva. ¡Suerte! Fuente: muchas horas perdidas frente a la pantalla, pero acá van algunas que sirven, Selección de datos Modelos de ANOVA

R commander (Rcmdr) - R para seres humanos Para los que no lo sepan, el R commander es un paquete del programa de estadística R que le da una interfaz gráfica a algunas de las funciones básicas y más comunes. Para los que no estén acostumbrados al uso del R y deban recurrir a algún manual para conseguir las funciones, les recomiendo que prueben el R commander porque ayuda a ir más rápido y a entender la lógica del funcionamiento del R. ACÁ hay una guía con funciones para complementar al R commander y ACÁ una guía para hacer gráficos. 1. Descripción Así se ve el R commander: En la ventana de arriba se escriben los comandos (si uno elige algo del menú, el comando aparece escrito en esa ventana, lo que ayuda a aprender un poco el uso del R, y además, permite modificar los comandos si tenemos que hacerle algún pequeño ajuste. En la ventana del medio se presentan los comandos en color rojo (una vez que son ejecutados) y los resultados (en azul). En la de abajo van las notas, los avisos y los errores que largue el R. Así se ve el R commander después de hacer un ANOVA (sin escribir nada en la ventana de instrucciones, todo hecho desde el menú): Estos son algunos de los menús: 2. Instalación Para instalar el R commander hay que seguir una serie de pasos 1. Como es un complemento del R, hay que tener instalado el R, para los que no lo tengan y lo quieran probar: 1.a. ACÁ la versión para Windows. 1.b. Las instrucciones para las distintas versiones de Linux están ACÁ * Para los que tengan Ubuntu y derivados, conviene agregar el repositorio del R poniendo en la terminal: deb http://<mirror.de.cran>/bin/linux/ubuntu natty/ hay que reemplazar <mirror.de.cran> por cualquiera de ESTA LISTA (sin el "http://" ) ; y hay que reemplazar el natty por la versión de Ubuntu que tengan (karmic, lucid, maverick, etc.). Para agregar la llave hay que poner en la terminal: gpg --keyserver subkeys.pgp.net --recv-key E2A11821 gpg -a --export E2A11821 | sudo apt-key add - y después, para instalar el R: sudo apt-get update sudo apt-get install r-base r-base-dev 2. Entrar al R e instalar el paquete R commander (Rcmdr) y sus dependencias (en Linux es mejor entrar como root, o sea, sudo R). Todo este proceso tarda un siglo!: install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE) 3. Para iniciar el R commander hay que poner en el R: library("Rcmdr") Si quieren que el R commander inicie cuando se entre al R, hay que editar el archivo Rprofile.site (en Linux está en /etc/R) y agregarle esto: local({ old <- getOption("defaultPackages") options(defaultPackages = c(old, "Rcmdr")) }) Otra opción es editar el archivo Renviron.site y agregar esto al final: R_DEFAULT_PACKAGES='Rcmdr' No hagan que el R Commander inicie junto con el R si van a instalar el complemento para calcular diversidad (ver abajo), porque no les va a funcionar, ya que se tiene que cargar primero el complemento y después el R Commander. Para más detalles o por problemas particulares vayan a las fuentes (abajo del todo). Por algunos problemas de dependencias, algunas veces el R o el R commander no se instalan completamente, para solucionar esto, primero hay que entrar al R, después: update.packages() Ahí les va a dar una lista de paquetes para actualizar, le dicen que sí (y) a todos. Va a instalar uno por uno, si son muchos es un lío seguir los errores, por lo que una vez que termine conviene poner update.packages() otra vez. Si vuelven a aparecer paquetes para actualizar es porque a esos les fallan algunas dependencias. Lo mejor es instalar de a uno para no tener problemas y poder seguir los errores. Página oficial del R Información del R commander

BiodiversityR - complemento del R commander para cálculos de diversidad Este complemento agrega un nuevo menú al R Commander con el que se pueden hacer en forma gráfica varios análisis vinculados a la biodiversidad. 1. Para instalarlo primero tienen que abrir el R (no el R commander, porque si lo abren, no les va a dejar iniciar el complemento de diversidad) y después poner: install.packages("BiodiversityR", dependencies=T) 2. Una vez instalado, para cargar el paquete tienen que poner: library("BiodiversityR") 3. Para que inicie el R Commander con el nuevo menú: BiodiversityRGUI() 4. Si quieren que cargue este complemento cada vez que se inicia el R, hay que editar el archivo Rprofile.site (en Linux está en /etc/R) para que quede así: .First <- library(BiodiversityR) BiodiversityRGUI() 5. El uso es bastante similar al de cualquier base de datos que carguen en el R pero tiene algunas salvedades. Supongamos que se tiene una base de datos de abundancia de distinta especies en dos zonas, pasando los datos al Excel, o al Calc de Libreoffcie debería quedar algo así: Después hay que importar los datos en el R (si no saben, se explica ACÁ). Si todo sale bien, al visualizar los datos (una vez cargados en el R) se debería ver algo así: El paso siguiente consiste en definirla como una matriz de datos de una comunidad. Para eso, primero ingresan este código: comu<-Datos[,2:ncol(Datos)] Obviamente donde dice Datos tienen que poner el nombre con el que los importaron desde Excel o Calc.Lo que hace la fórmula es crear un nuevo objeto llamado comu que tiene todas las filas y desde la segunda a la última columna de Datos. En el paso siguiente eligen del menú BiodiversityR -> Community matriz -> Select community data set... En el cuadro de diálogo que se abra hay que elegir el objeto que acaban de crear (comu). Esto es así, porque para hacer el análisis sólo reconoce la matriz de datos de las especies, sin datos adicionales, como en este ejemplo sería la columna llamada Zona. Para confirmar que la base de datos se importó correctamente, pueden elegir del menú BiodiversityR -> Community matriz -> Check data sets. Si no hay ningún error o ninguna variable mal ingresada, no debería aparecer ninguna notificación nueva en la ventana de notificaciones de R Commander (la de abajo del todo). Si tienen dudas de si apareció algo o no, repiten el paso y listo. Para calcular la diversidad, riqueza, abundancia total o equitabilidad en cada muestra, hay que ir al menú BiodiversityR -> Analysis of diversity -> Diversity indices... para que se abra una ventana como la siguiente: En esa ventana eligen lo que quieren calcular en el recuadro Diversity index (richness para el número de especies, abundance para el total de individuos, Shannon para el índice de diversidad de Shannon y Jevenness para un índice de equitatividad), en Calculation method eligen separate per site para que calcule un índice por muestra y tildan la opción save results para que agregue a su base de datos una columna con los datos del índice que calcularon. Por último presionan OK. Si quieren agregar otro índice a la base de datos, basta con elegir el que quieran del recuadro Diversity index y vuelven a presionar OK. Una vez que hayan calculado todos los índices que quieran, presionan Cancel. Si sólo calcularon la riqueza, al visualizar los datos debería salir algo así: Ahora sólo queda hacer los test correspondientes para cada una de las variables creadas y sus respectivos gráficos. Página oficial del R Información del R commander Iniciar una función automáticamente Manual del paquete vegan Manual del paquete BiodiversityR

Naturaleza de jardín sin censura (mis fotos) Bueno, les dejo unas fotos que fui sacando en el patio de mi casa o en lo de algún amigo. Son todas fotos de Naturaleza salvaje pero no esperen encontrar leones y ñus. Son todas fotos de insectos. La categoría de "Arte" les queda bastante grande, pero si no, no sé dónde ponerlas... Basta de cháchara y vamos a la acción: La segunda parte ACÁ Sangrientas (aunque sin sangre) Una avispa que estaba arrastrando a una araña (supongo que al nido para alimentar a sus larvas) Una araña envolviendo a una cucaracha (es parte de una secuencia). Si se fijan bien, se ve cómo la araña está sacando un montón de tela para envolver a la cucaracha (para ser sinceros, se la puse yo en la tela). Una avispa cargando a un gusano. Salió un poco borrosa porque la avispa iba rapidísimo y me costó mucho hacer foco. Una mosca atrapada en una planta carnívora Una avispa comiendo a una de esas orugas de mariposa que ponen los huevos en las Pasionarias. Esta es de muy mala calidad porque es una foto que saqué con una máquina de porquería cuando todavía no existían las cámaras digitalis. Es de una mantis que capturó a una mosca. Sexo explícito Unas avispas intimando a plena luz del día. ¡Dos caracoles sin pudor en plena vía pública! Combo Arriba se ven dos bichitos que se pusieron cariñosos. ¡Si se fijan bien, dentro de la flor de Dalia se ve una abeja sostenida de la cabeza por una araña! Esto es todo. Espero que les guste! Post creado con Postinga

Hace más de tres años que no posteo nada, pero se me ocurrió que podía ser interesante contar cómo hacer hervir (de furia) a los <sarcasmo on> ñoquis <sarcasmo off>. * Paso 1: Prender el fuego (o recortar el presupuesto): Fuente: Ministerio de Economía * Paso 2: Poner la olla con agua al fuego (o forzar la información para ocultar la realidad): Fuente Si bien con los adicionales se mejoró un poco la situación, el aumento sigue siendo muy inferior a lo perdido por inflación durante 2016. Aumentar el presupuesto un 23 % cuando la inflación fue superior al 40 %, no es sinónimo de "amor por la ciencia". * Paso 3: Tirar los "ñoquis" y hacerlos hervir (o inundar medios y redes sociales de comentarios malintencionados): Link a la nota Link a la nota Link a la nota Algunos de esos tweets (¿desde cuándo uno o varios tweets justifican una nota de un diario?): Comentarios en esa línea empezaron a aparecer en muchas de las notas que trataban el conflicto en CONICET producto de una caída muy grande en el número de ingresantes a la Carrera del Investigador Científico. Yo no pretendo hacer una defensa de los trabajos criticados porque no los conozco. Pero sí quiero combatir desde donde puedo la imagen que se está construyendo de CONICET, como un centro de ñoquis kk que habría que cerrar y cuyos miembros deberían agarrar la pala y salir a laburar. Para los que quieran ver las mentiras de estos últimos días con respecto al conflicto de CONICET, acá hay un muy buen post, y los que quieran ver los fundamentos para entender la importancia de los estudios en ciencias sociales, acá hay buenos argumentos. Hay tres puntos principales que quiero destacar. Pero antes de eso quería aclarar que lo de 1. Está lleno de investigaciones útiles realizadas por miembros de CONICET (acá dejo sólo algunas de los últimos años) Link Link Link Link Link Link 2. Muchos investigadores de CONICET son reconocidos internacionalmente Link Link Link Link Link Link Link Link Link 3. En revistas científicas reconocidas a nivel mundial se publican artículos con títulos graciosos, llamativos o absurdos. Hay mucho sobre esto, acá les dejo un link a un post con varios top de títulos en diferentes categorías y acá otro con artículos de títulos graciosos. Esto no quiere decir que entonces los artículos sean malos. No creo que muchos lo lean, pero al menos ya hice catarsis. Me voy a comer unos ñoquis mientras me rasco el higo pensando en alguna excusa para no tener que agarrar la pala

2 buenas alternativas para geolocalizar las fotos Ya sea por gusto, por conveniencia, para compartirlas en sitios como Panoramio, o por un trastorno obsesivo compulsivo, algunos pueden querer/necesitar una herramienta para escribir las coordenadas de donde se tomó la foto en los datos EXIF, de manera de que queden guardadas (y se las pueda visualizar en mapas). Acá les dejo un pard de alternativas bastante fáciles, con las ventajas (en verde) y desventajas (en rojo). Hay muchas otras más opciones, como hacerlo desde la consola o con Picasa + wine, pero estas me resultaron muchísimo más simples. Geotag Para mi gusto, la mejor opción. * Portable * Ocupa sólo 3 MB * Código abierto * Muy fácil de usar * Se pueden georeferenciar varias fotos a la vez * Puede recuperar y guardar los nombres de las localidades (esto lo probé hace un tiempo y la verdad es que no me convenció) * Está en java (sé que a muchos no les gusta) * Visualmente no es muy atractivo Usarlo es muy fácil. Lo pueden descargar de ACÁ, o bien directamente ejecutarlo desde ACÁ (en definitiva me parece que es lo mismo, porque igual lo descarga). Para que se puedan cargar los datos de las localizaciones hace falta ExifTool, que lo pueden bajar desde ACÁ, lo descomprimen donde más les guste y después, en el Geotag, buscan el archivo (File -> Settings -> External programs -> Exiftool -> Exiftool path). Una vez configurado esto, van a File -> Add images from directory.... Eligen la imagen que quieran ubicar, botón secundario: y les va a abrir una ventana como la que sigue, y mueven el globito a la ubicación con la que quieran asociar a la imagen. ¡Cuando terminen no se olviden de guardar los cambios (File -> Save new locations)! DigiKam * Multiplataforma (ACÁ las opciones para instalarlo) * Un excelente organizador de fotos (para mi gusto, mejor que Picasa y ACDSee) * Muy atractivo visualmente (KDE) * Millones de opciones * Es bastante pesado (lo dejé de usar porque era demasiado lento con mi máquina) * Al tener tantas opciones se hace menos práctico que Geotag si sólo se lo usa para Georeferenciar imágenes Para georeferenciar una imagen, primero hay que crear un Álbum, importar las imágenes, seleccionar la que se quiera ubicar y: se va a abrir una ventana como la que sigue, en la que básicamente hay que hacer lo mismo que con el Geotag Espero que a alguno le sea útil. Fuentes: Geotag DigiKam Post creado con Postinga Mis últimos dos posts El ciclo de la vida en fotos de jardín + Yapa Naturaleza de jardín sin censura (mis fotos)

MediaInfo - alternativa al GSpot A veces es útil conocer algunos detalles de los archivos de audio o video. Un programa que brinda esta información y que es muy utilizado por los que usuarios de windows, es el GSpot. Una buena alternativa para los usuarios de Linux (también corre en windows y Mac) es MediaInfo-gui. MediaInfo dijo:¿Qué formatos soporta MediaInfo? * Video: MKV, OGM, AVI, DivX, WMV, QuickTime, Real, MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, DVD (VOB)... (Códecs: DivX, XviD, MSMPEG4, ASP, H.264, AVC...) * Audio: OGG, MP3, WAV, RA, AC3, DTS, AAC, M4A, AU, AIFF... * Subtítulos: SRT, SSA, ASS, SAMI... Está disponible para un montón de distribuciones. ACÁ están los archivos para cada distribución. Basta con cargar un archivo de audio o video o una carpeta que contenga esos archivos (primero y segundo icono de la izquierda respectivamente) y les saldrá un cuadro con información como el que sigue: Antes de terminar, hay que aclarar que este programa no permite previsualizar el video o el audio como sí hace el GSpot. Espero que a alguno le sirva. Fuentes: Donde me enteré MediaInfo-gui Post creado con Postinga