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famexploreR

Project Status: Active – The project has reached a stable, usable state and is being actively developed. License: GPL v3 DOI

famexploreR es un flujo de trabajo pensado para facilitar del seguimiento de flora amenazada por parte del personal técnico de la administración, así como la gestión de la información recopilada en campo y la generación de diversos informes a partir de dicha información.

El flujo de trabajo está compuesto por funciones específicas desarrolladas en R y una aplicación desarrollada con shiny. La aplicación permite el cómputo de diferentes variables e índices (riqueza y diversidad vegetal; análisis de vecindad; exploración de rasgos biológicos y reproductivos), así como la visualización espacial de los datos de seguimiento. El formato modular de famexploreR permite incorporar nuevos módulos en función de las necesidades demandadas por los técnicos y gestores encargados de la conservación.

La aplicación permite que técnicos y agentes de medio ambiente, sin necesidad de conocimientos específicos de estadística o programación, puedan generar de manera rápida y sencilla gráficos e informes de los seguimientos de las especies amenazadas, que pueden ser utilizados para planificar actuaciones de gestión.

Instalación

Puedes instalar la versión de desarrollo de famexploreR desde GitHub con el siguiente código:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("ajpelu/famexploreR")

famexploreR fue construido en R, un lenguaje de programación de código abierto, utilizando el paquete Shiny, un marco de aplicación web para R.

Puedes descargar la versión de desarrollo de famexploreR desde GitHub.

Cómo ejecutar famexploreR

La opción recomendada para utilizar la aplicación es descargar el paquete y ejecutarlo localmente.

Localmente

  1. Se recomienda el uso de Rstudio.

  2. Descarga e instala el paquete famexploreR usando:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("ajpelu/famexploreR")
  1. Ejecuta la aplicación:
library("famexploreR")
launch_famexplorer()

Live

También se puede instalar el paquete en un servidor que contenga R-studio y shiny. De forma provisional se muestra un ejemplo aquí

Todo el código necesario se encuentra en este repositorio