Enabling data‐driven collaborative and reproducible environmental synthesis science
Abstract This manuscript shares the lessons learned from providing scientific computing support to over 600 researchers and discipline experts, helping them develop reproducible and scalable analytical workflows to process large amounts of heterogeneous data. When providing scientific computing supp...
Αποθηκεύτηκε σε:
| Κύριοι συγγραφείς: | , , , , , , , |
|---|---|
| Μορφή: | Άρθρο |
| Γλώσσα: | Αγγλικά |
| Έκδοση: |
Wiley
2025-06-01
|
| Σειρά: | Methods in Ecology and Evolution |
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | https://doi.org/10.1111/2041-210X.70036 |
| Ετικέτες: |
Προσθήκη ετικέτας
Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!
|