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...

Πλήρης περιγραφή

Αποθηκεύτηκε σε:
Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριοι συγγραφείς: Julien Brun, Nicholas J. Lyon, Angel Chen, Ingrid Slette, Gabriel De La Rosa, Jennifer E. Caselle, Frank W. Davis, Martha R. Downs
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!