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...
Сохранить в:
| Главные авторы: | , , , , , , , |
|---|---|
| Формат: | Статья |
| Язык: | английский |
| Опубликовано: |
Wiley
2025-06-01
|
| Серии: | Methods in Ecology and Evolution |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://doi.org/10.1111/2041-210X.70036 |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|