Gracias por su interés en contribuir al periodismo y a la ciencia de datos de D_Empathy Project. Esta página lo guiará a través del proceso de preparación y envío de su idea. Si aún no lo ha hecho, revise nuestra convocatoria de contribuciones antes de continuar.
Funcionalidad y valores del sitio
D_Empathy Project se basa en Quarto, el nuevo sistema de publicación de código abierto desarrollado por Posit. El sitio ha sido diseñado bajo el modelo de Real World Data Science como una plataforma para periodistas y científicos de datos, creada por científicos de datos. Esto es lo que esto significa en la práctica:
Los contribuyentes pueden utilizar software y herramientas de ciencia de datos para crear contenido, p. Código de Visual Studio, RStudio, Jupyter Lab; Python, R, Observable y Shiny: permiten la integración completa de texto, código, figuras, ecuaciones y otros elementos.
La revisión y edición son transparentes y colaborativas, y nuevamente utilizan herramientas con las que los científicos de datos están familiarizados, p. GitHub, Google Docs: para compartir y revisar documentos antes de su publicación.
El contenido puede ser atractivo e interactivo. Muchos científicos de datos aprenden haciendo, por lo que el código puede estar disponible como archivos R Markdown o Jupyter Notebook para reutilizarlos y experimentarlos sin conexión. O bien, los mismos documentos se pueden utilizar en línea a través de herramientas como Google Colab y Binder. Cuando corresponda, se recomienda el uso de pantallas interactivas y aplicaciones Shiny, lo que permite consultar y regenerar visualizaciones de datos sobre la marcha..
Los usuarios del sitio también contribuyen. A través de la función de anotaciones y comentarios, los usuarios del sitio pueden interactuar y conversar con autores y otros miembros de la comunidad. Y con todos los archivos fuente alojados en GitHub, los usuarios de nuestro sitio pueden plantear problemas o bifurcar y proponer mejoras, lo que lleva a un verdadero intercambio de conocimientos.
El proceso de presentación
Póngase en contacto para analizar su propuesta.
Redacte un breve resumen de contenido que contenga lo siguiente:
Titulo de la presentación
Nombre(s) del autor y afiliación(s)
Tema/tópico del área
Resumen de la importancia/valor de lo presentado (250 palabras max.)
Formatos y características(ejemplo., texto, audio, video; blocks codigo, visualizaciones de datos interactivas, etc.)
Consideraciones de accesibilidad
Longitud objetivo/recuento de palabras
El repositorio D_Empathy en GitHub contiene un documento Quarto (content-brief.qmd) que se puede utilizar para producir un resumen de contenido con el estilo y formato de un artículo de ciencia de datos.
Una vez finalizado y aprobado un resumen de contenido, el contenido debe prepararse en el formato acordado y con referencia a nuestra guía de estilo. Para artículos sencillos basados en texto, recomendamos utilizar Google Docs o Microsoft Word; Para envíos que incorporan contenido técnico o multimedia, como código, ecuaciones o gráficos interactivos, recomendamos el formato de archivo Quarto (.qmd). Utilice el repositorio RWDS_post_template para crear su borrador de artículo en Quarto usando el estilo y formato correctos. Un artículo de muestra en el repositorio (report.qmd) contiene ejemplos de código para las funciones Quarto utilizadas por Real World Data Science. Los documentos se pueden enviar en formatos Jupyter Notebook (.ipynb) y R Markdown (.Rmd), pero requerirán conversión antes de publicarlos.
Los borradores deben enviarse por correo electrónico. Alternativamente, los contribuyentes pueden enviar sus borradores a sus propias cuentas de GitHub utilizando el repositorio D_Empathy_post_template .
Copyright y licencias de contenido
Los contribuyentes conservan los derechos de autor de su trabajo, pero aceptan publicar su trabajo bajo una licencia Creative Commons. Los contribuyentes son libres de elegir la licencia que mejor se adapte a su contenido. La licencia elegida debe indicarse en el borrador de presentación.
El proceso de revisión
Los comentarios y ediciones de los documentos se realizarán a través de Google Docs/MS Word/GitHub, lo que permitirá (a) control de versiones, (b) diálogo abierto entre revisores y contribuyentes, y (c) un proceso de revisión transparente y bien documentado.
Una vez que se completen las revisiones y se acepte el contenido para su publicación, los autores recibirán archivos HTML para obtener una vista previa del contenido publicado. Tras la aprobación del autor y el editor, los archivos HTML se publicarán.
Post-publicacion
Los colaboradores y editores trabajarán juntos para promover contenido a través de plataformas digitales propias, media partners y canales de terceros que difunda la información.
Se anima a los contribuyentes a supervisar su contenido periódicamente para detectar comentarios y debates de los usuarios. Participar en debates con los usuarios, ya sea a través de la plataforma D_Empathy Project o a través de las redes sociales y otros canales, es una forma eficaz de desarrollar una audiencia: crea un perfil para el colaborador y su contenido, y anima a otros usuarios a encontrar e interactuar con ellos.