diff --git a/.nojekyll b/.nojekyll
index 382d889..06702fa 100644
--- a/.nojekyll
+++ b/.nojekyll
@@ -1 +1 @@
-62540c82
\ No newline at end of file
+557a6f5e
\ No newline at end of file
diff --git a/blog.html b/blog.html
index 72ca5e5..1455de8 100644
--- a/blog.html
+++ b/blog.html
@@ -199,7 +199,31 @@
A Gantt (timeline) diagram is a visual project management tool that organizes tasks on a timeline, showing their duration, start and end using horizontal bars. It is especially useful in writing research projects because it allows you to clearly plan and visualize key stages, such as literature review, data collection, analysis and writing, ensuring that deadlines are met. In addition, it helps to coordinate efforts among team members, identify possible overlaps or bottlenecks, and provide a reference for monitoring project progress.
+
While they are easy to understand, they are not necessarily easy to draw, especially if you want to maintain the proportions between periods and the length of each line:
+
+
We will start by building a table in MS Excel with the following columns: n, group, activity, start and end. The n column will be used to define the difference (or similarity) of colors between each element (line):
+
+
The script will generate a graph for each sheet in the file.
+
Now we will move on to the script, where the first thing we will do is to make sure we have installed the googleVis, readxl and dplyr packages:
+
+
+
# Loading the packages
+require(googleVis)
+require(readxl)
+require(dplyr)
+
+# Read table with information of your activities
+inputFile <-"input_table.xlsx"
+
+# Define the colors for each group (# of colors = # of groups) in HEX code
+cols <-c("mediumaquamarine", "darkgoldenrod1", "gray40",
+"darkslategray1", "darkseagreen1", "lightpink", "lightpink", "mediumpurple2") |>
+
+ gplots::col2hex() |>
+
+gsub(pattern ="#", replacement ="") |>
+
+tolower()
+
+# Size of diagram
+widthOut <-1800
+heightOut <-900
+
+# Sizes of text
+sizeTextGroups <-18
+sizeTextActivities <-16
+
+# Some text for seting the ID of the figure
+idHTML <-"PhDTimeline_WLauM"
+
+# Extracting the name of sheets of your Excel file
+allSheets <-excel_sheets(path = inputFile)
+
+# Run a loop along the sheets
+for(i inseq_along(allSheets)){
+
+# Read the sheet
+ inputData <-read_excel(path = inputFile, sheet = allSheets[i])
+
+# Get the groups
+ nGroups <-unique(inputData$n)
+
+# Create a string that will be used for the gvisTimeline as colors for groups
+ tempCols <- cols[nGroups] |>
+
+sprintf(fmt ="'%s'") |>
+
+paste(collapse =",") |>
+
+sprintf(fmt ="[%s]")
+
+# Take the read table...
+ inputData |>
+
+rename_with(.fn = \(x) tolower(x) |>gsub(pattern ="[[:blank:]]", replacement ="")) |>
+
+rename(Group = group, Activity = activity) |>
+
+# ...add little chanegs: making some changes to the group labels,
+# converting dates to format Date
+mutate(group =paste0(Group, ": "),
+start =as.Date(x = start),
+end =as.Date(x = end)) |>
+
+# Run the main function
+gvisTimeline(rowlabel ="Group",
+barlabel ="Activity",
+start ="start",
+end ="end",
+options =list(timeline =sprintf("{%s}",
+paste("groupByRowLabel:false",
+"colorByRowLabel:true",
+sprintf("rowLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextGroups),
+sprintf("barLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextActivities),
+sep =",")),
+alternatingRowStyle =FALSE,
+backgroundColor ='white',
+height = heightOut,
+width = widthOut,
+colors = tempCols),
+chartid =paste(idHTML, i, sep ="_")) |>
+
+# Plot (show) the time line
+plot()
+}
+
+
GoogleVis generates files in HTML format that will open immediately in our default browser (each sheet of our input file will generate an HTML that will open in a separate tab). From there we can take screenshots (or snippets) to save them as image files or paste them directly into the document we are working on.
+
For our example, two tabs were generated with the expected diagrams:
+
+
+
+
+
+
[ES] Dibujando diagramas de línea de tiempo en R
+
Un diagrama (de líneas de tiempo) de Gantt es una herramienta visual de gestión de proyectos que organiza las tareas en una línea de tiempo, mostrando su duración, inicio y fin mediante barras horizontales. Es especialmente útil en la redacción de proyectos de investigación porque permite planificar y visualizar de manera clara las etapas clave, como la revisión de literatura, recolección de datos, análisis y redacción, asegurando que se cumplan los plazos establecidos. Además, ayuda a coordinar esfuerzos entre los integrantes del equipo, identificar posibles solapamientos o cuellos de botella y proporcionar una referencia para monitorear el progreso del proyecto.
+
Si bien son fáciles de entender, no necesariamente lo son de dibujar, sobre todo si se desea mantener las proporciones entre los períodos y el largo de cada línea:
+
+
Comenzaremos construyendo una tabla en MS Excel con las siguientes columnas: n, group, activity, start y end. La columna n servirá para definir la diferencia (o similaridad) de colores entre cada elemento (línea):
+
+
El script generará un gráfico por cada hoja del archivo.
+
Ahora pasaremos al script, en donde lo primero que haremos será asegurarnos de tener instalados los paquetes googleVis, readxl y dplyr:
+
+
+
# Loading the packages
+require(googleVis)
+require(readxl)
+require(dplyr)
+
+# Read table with information of your activities
+inputFile <-"input_table.xlsx"
+
+# Define the colors for each group (# of colors = # of groups) in HEX code
+cols <-c("mediumaquamarine", "darkgoldenrod1", "gray40",
+"darkslategray1", "darkseagreen1", "lightpink", "lightpink", "mediumpurple2") |>
+
+ gplots::col2hex() |>
+
+gsub(pattern ="#", replacement ="") |>
+
+tolower()
+
+# Size of diagram
+widthOut <-1800
+heightOut <-900
+
+# Sizes of text
+sizeTextGroups <-18
+sizeTextActivities <-16
+
+# Some text for seting the ID of the figure
+idHTML <-"PhDTimeline_WLauM"
+
+# Extracting the name of sheets of your Excel file
+allSheets <-excel_sheets(path = inputFile)
+
+# Run a loop along the sheets
+for(i inseq_along(allSheets)){
+
+# Read the sheet
+ inputData <-read_excel(path = inputFile, sheet = allSheets[i])
+
+# Get the groups
+ nGroups <-unique(inputData$n)
+
+# Create a string that will be used for the gvisTimeline as colors for groups
+ tempCols <- cols[nGroups] |>
+
+sprintf(fmt ="'%s'") |>
+
+paste(collapse =",") |>
+
+sprintf(fmt ="[%s]")
+
+# Take the read table...
+ inputData |>
+
+rename_with(.fn = \(x) tolower(x) |>gsub(pattern ="[[:blank:]]", replacement ="")) |>
+
+rename(Group = group, Activity = activity) |>
+
+# ...add little chanegs: making some changes to the group labels,
+# converting dates to format Date
+mutate(group =paste0(Group, ": "),
+start =as.Date(x = start),
+end =as.Date(x = end)) |>
+
+# Run the main function
+gvisTimeline(rowlabel ="Group",
+barlabel ="Activity",
+start ="start",
+end ="end",
+options =list(timeline =sprintf("{%s}",
+paste("groupByRowLabel:false",
+"colorByRowLabel:true",
+sprintf("rowLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextGroups),
+sprintf("barLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextActivities),
+sep =",")),
+alternatingRowStyle =FALSE,
+backgroundColor ='white',
+height = heightOut,
+width = widthOut,
+colors = tempCols),
+chartid =paste(idHTML, i, sep ="_")) |>
+
+# Plot (show) the time line
+plot()
+}
+
+
googleVis genera archivos en formato HTML que se abrirán inmediatamente en nuestro navegador predeterminado (cada hoja de nuestro archivo de entrada generará un HTML que se abrirá en una pestaña independiente). A partir de ahí podremos realizar capturas (o recortes) de pantalla para guardarlos como archivos de imagen o pegarlos directamente sobre el documento en el que estemos trabajando.
+
Para nuestro ejemplo, se generaron dos pestañas con los diagramas esperados:
+
+
+
+
+
+ ]]>
+ R
+ tutorial
+ https://luislaum.github.io/home/blog/timeline-with-googlevis/timeline-with-googlevis.html
+ Thu, 19 Dec 2024 00:00:00 GMT
+
+
Quarto template for a scientific article draft
https://luislaum.github.io/home/blog/quarto-template-article/quarto-template-article.html
@@ -67,6 +853,19 @@ Files and way of working
custom-reference-doc.docx file
Usually, a manuscript file does not need to have an ornate or sophisticated format, but it is possible that some journals, our advisor or reviewers may request some formatting details in our MS Word output file. This is where Quarto makes use of a simple but powerful solution: the use of a reference file-format.
The custom-reference-doc.docx file is nothing more than a Word file that explicitly shows how each element will be displayed according to the style we have chosen. Anything we edit in this file will be used by Quarto to format our final document. To explain at length how to edit this file would take a whole post and right now there are many sources where this process is already explained, this post for example. What is important to keep in mind is that every change we make must be done at the level of MS Word’s Format and Style options. While it might seem very annoying to have to work in Word, the good news is that it is not something we will do continuously, but only a couple of times during our project (if someone requests some special formatting in our manuscript). Personally, the shared file has been enough for my advisors, the reviewers and editors of 2 different journals (ICES JMS and Fisheries Research of Elsevier).
+
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+Tip
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This style reference file can be very useful for adding features that might be somewhat difficult to obtain from markdown or LaTeX commands. For example, if you want your final document to include numbered lines, it is as simple as do it from Word in this document style reference. Quarto will take the change and apply it to the output file.
+
+
The main file: article_v1.qmd
@@ -223,6 +1022,19 @@ Archivos, orden y modo de trabajo
Archivo custom-reference-doc.docx
Usualmente, un archivo de manuscrito no requiere tener un formato ornamentado o sofisticado, pero es posible que algunas revistas, nuestro asesor o los revisores soliciten algunos detalles de formato en nuestro archivo de salida en MS Word. Aquí es donde Quarto hace uso de una solución sencilla, pero potente: el uso de un archivo-formato de referencia.
El archivo custom-reference-doc.docx no es más que un archivo en Word en donde se muestra de forma explícita la manera en cómo se mostrará cada elemento según el estilo que hayamos elegido. Cualquier cosa que editemos en ese archivo será utilizada por Quarto para darle formato a nuestro documento final. Explicar en extenso cómo editar este archivo tomaría un post entero y ahora mismo existen muchas fuentes en donde ya se explica este proceso, este post por ejemplo. Lo que sí es importante tener en cuenta es que cada cambio que hagamos debe hacerse a nivel de las opciones de Formato y Estilo de MS Word. Si bien podría parecer muy molesto tener que trabajar en Word, la buena noticia es que no es algo que haremos continuamente, sino solo un par de veces durante nuestro proyecto (si es que alguien solicita algún formato especial en nuestro manuscrito). En lo personal, con el archivo compartido ha sido suficiente para mis asesores, los revisores y editores de 2 revistas distintas (ICES JMS y Fisheries Research de Elsevier).
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+Tip
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Este archivo de referencia de estilo puede llegar a ser muy útil para añadir aspectos que podrían llegar a ser algo difíciles de obtener desde comandos en markdown o LaTeX. Por ejemplo, si desea que su documento final incluya líneas numeradas, es tan sencillo como hacerlo desde Word en este documento de referencia de estilo. Quarto tomará el cambio y lo aplicará sobre el archivo de salida.
Usually, a manuscript file does not need to have an ornate or sophisticated format, but it is possible that some journals, our advisor or reviewers may request some formatting details in our MS Word output file. This is where Quarto makes use of a simple but powerful solution: the use of a reference file-format.
The custom-reference-doc.docx file is nothing more than a Word file that explicitly shows how each element will be displayed according to the style we have chosen. Anything we edit in this file will be used by Quarto to format our final document. To explain at length how to edit this file would take a whole post and right now there are many sources where this process is already explained, this post for example. What is important to keep in mind is that every change we make must be done at the level of MS Word’s Format and Style options. While it might seem very annoying to have to work in Word, the good news is that it is not something we will do continuously, but only a couple of times during our project (if someone requests some special formatting in our manuscript). Personally, the shared file has been enough for my advisors, the reviewers and editors of 2 different journals (ICES JMS and Fisheries Research of Elsevier).
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+Tip
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This style reference file can be very useful for adding features that might be somewhat difficult to obtain from markdown or LaTeX commands. For example, if you want your final document to include numbered lines, it is as simple as do it from Word in this document style reference. Quarto will take the change and apply it to the output file.
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+
The main file: article_v1.qmd
@@ -394,6 +407,19 @@
Archivo ic
Archivo custom-reference-doc.docx
Usualmente, un archivo de manuscrito no requiere tener un formato ornamentado o sofisticado, pero es posible que algunas revistas, nuestro asesor o los revisores soliciten algunos detalles de formato en nuestro archivo de salida en MS Word. Aquí es donde Quarto hace uso de una solución sencilla, pero potente: el uso de un archivo-formato de referencia.
El archivo custom-reference-doc.docx no es más que un archivo en Word en donde se muestra de forma explícita la manera en cómo se mostrará cada elemento según el estilo que hayamos elegido. Cualquier cosa que editemos en ese archivo será utilizada por Quarto para darle formato a nuestro documento final. Explicar en extenso cómo editar este archivo tomaría un post entero y ahora mismo existen muchas fuentes en donde ya se explica este proceso, este post por ejemplo. Lo que sí es importante tener en cuenta es que cada cambio que hagamos debe hacerse a nivel de las opciones de Formato y Estilo de MS Word. Si bien podría parecer muy molesto tener que trabajar en Word, la buena noticia es que no es algo que haremos continuamente, sino solo un par de veces durante nuestro proyecto (si es que alguien solicita algún formato especial en nuestro manuscrito). En lo personal, con el archivo compartido ha sido suficiente para mis asesores, los revisores y editores de 2 revistas distintas (ICES JMS y Fisheries Research de Elsevier).
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+Tip
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Este archivo de referencia de estilo puede llegar a ser muy útil para añadir aspectos que podrían llegar a ser algo difíciles de obtener desde comandos en markdown o LaTeX. Por ejemplo, si desea que su documento final incluya líneas numeradas, es tan sencillo como hacerlo desde Word en este documento de referencia de estilo. Quarto tomará el cambio y lo aplicará sobre el archivo de salida.
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Archivo principal article_v1.qmd
diff --git a/blog/timeline-with-googlevis/banner.jpg b/blog/timeline-with-googlevis/banner.jpg
new file mode 100644
index 0000000..f9d2f9a
Binary files /dev/null and b/blog/timeline-with-googlevis/banner.jpg differ
diff --git a/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-2878228574.png b/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-2878228574.png
new file mode 100644
index 0000000..31de0a0
Binary files /dev/null and b/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-2878228574.png differ
diff --git a/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-3749268084.png b/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-3749268084.png
new file mode 100644
index 0000000..16bf662
Binary files /dev/null and b/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-3749268084.png differ
diff --git a/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-854640556.png b/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-854640556.png
new file mode 100644
index 0000000..c9299ef
Binary files /dev/null and b/blog/timeline-with-googlevis/images/clipboard-854640556.png differ
diff --git a/blog/timeline-with-googlevis/timeline-with-googlevis.html b/blog/timeline-with-googlevis/timeline-with-googlevis.html
new file mode 100644
index 0000000..14f9e57
--- /dev/null
+++ b/blog/timeline-with-googlevis/timeline-with-googlevis.html
@@ -0,0 +1,987 @@
+
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+Drawing timeline (Gantt) diagrams in R – Beneath the surface 🌊
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Drawing timeline (Gantt) diagrams in R
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R
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tutorial
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A quick tutorial to draw time line diagrams using R and googleVis | Un tutorial rápido para crear diagramas de líneas de tiempo usando R y googleVis
A Gantt (timeline) diagram is a visual project management tool that organizes tasks on a timeline, showing their duration, start and end using horizontal bars. It is especially useful in writing research projects because it allows you to clearly plan and visualize key stages, such as literature review, data collection, analysis and writing, ensuring that deadlines are met. In addition, it helps to coordinate efforts among team members, identify possible overlaps or bottlenecks, and provide a reference for monitoring project progress.
+
While they are easy to understand, they are not necessarily easy to draw, especially if you want to maintain the proportions between periods and the length of each line:
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+
We will start by building a table in MS Excel with the following columns: n, group, activity, start and end. The n column will be used to define the difference (or similarity) of colors between each element (line):
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The script will generate a graph for each sheet in the file.
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Now we will move on to the script, where the first thing we will do is to make sure we have installed the googleVis, readxl and dplyr packages:
+
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# Loading the packages
+require(googleVis)
+require(readxl)
+require(dplyr)
+
+# Read table with information of your activities
+inputFile <-"input_table.xlsx"
+
+# Define the colors for each group (# of colors = # of groups) in HEX code
+cols <-c("mediumaquamarine", "darkgoldenrod1", "gray40",
+"darkslategray1", "darkseagreen1", "lightpink", "lightpink", "mediumpurple2") |>
+
+ gplots::col2hex() |>
+
+gsub(pattern ="#", replacement ="") |>
+
+tolower()
+
+# Size of diagram
+widthOut <-1800
+heightOut <-900
+
+# Sizes of text
+sizeTextGroups <-18
+sizeTextActivities <-16
+
+# Some text for seting the ID of the figure
+idHTML <-"PhDTimeline_WLauM"
+
+# Extracting the name of sheets of your Excel file
+allSheets <-excel_sheets(path = inputFile)
+
+# Run a loop along the sheets
+for(i inseq_along(allSheets)){
+
+# Read the sheet
+ inputData <-read_excel(path = inputFile, sheet = allSheets[i])
+
+# Get the groups
+ nGroups <-unique(inputData$n)
+
+# Create a string that will be used for the gvisTimeline as colors for groups
+ tempCols <- cols[nGroups] |>
+
+sprintf(fmt ="'%s'") |>
+
+paste(collapse =",") |>
+
+sprintf(fmt ="[%s]")
+
+# Take the read table...
+ inputData |>
+
+rename_with(.fn = \(x) tolower(x) |>gsub(pattern ="[[:blank:]]", replacement ="")) |>
+
+rename(Group = group, Activity = activity) |>
+
+# ...add little chanegs: making some changes to the group labels,
+# converting dates to format Date
+mutate(group =paste0(Group, ": "),
+start =as.Date(x = start),
+end =as.Date(x = end)) |>
+
+# Run the main function
+gvisTimeline(rowlabel ="Group",
+barlabel ="Activity",
+start ="start",
+end ="end",
+options =list(timeline =sprintf("{%s}",
+paste("groupByRowLabel:false",
+"colorByRowLabel:true",
+sprintf("rowLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextGroups),
+sprintf("barLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextActivities),
+sep =",")),
+alternatingRowStyle =FALSE,
+backgroundColor ='white',
+height = heightOut,
+width = widthOut,
+colors = tempCols),
+chartid =paste(idHTML, i, sep ="_")) |>
+
+# Plot (show) the time line
+plot()
+}
+
+
GoogleVis generates files in HTML format that will open immediately in our default browser (each sheet of our input file will generate an HTML that will open in a separate tab). From there we can take screenshots (or snippets) to save them as image files or paste them directly into the document we are working on.
+
For our example, two tabs were generated with the expected diagrams:
+
+
+
+
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+
[ES] Dibujando diagramas de línea de tiempo en R
+
Un diagrama (de líneas de tiempo) de Gantt es una herramienta visual de gestión de proyectos que organiza las tareas en una línea de tiempo, mostrando su duración, inicio y fin mediante barras horizontales. Es especialmente útil en la redacción de proyectos de investigación porque permite planificar y visualizar de manera clara las etapas clave, como la revisión de literatura, recolección de datos, análisis y redacción, asegurando que se cumplan los plazos establecidos. Además, ayuda a coordinar esfuerzos entre los integrantes del equipo, identificar posibles solapamientos o cuellos de botella y proporcionar una referencia para monitorear el progreso del proyecto.
+
Si bien son fáciles de entender, no necesariamente lo son de dibujar, sobre todo si se desea mantener las proporciones entre los períodos y el largo de cada línea:
+
+
Comenzaremos construyendo una tabla en MS Excel con las siguientes columnas: n, group, activity, start y end. La columna n servirá para definir la diferencia (o similaridad) de colores entre cada elemento (línea):
+
+
El script generará un gráfico por cada hoja del archivo.
+
Ahora pasaremos al script, en donde lo primero que haremos será asegurarnos de tener instalados los paquetes googleVis, readxl y dplyr:
+
+
+
# Loading the packages
+require(googleVis)
+require(readxl)
+require(dplyr)
+
+# Read table with information of your activities
+inputFile <-"input_table.xlsx"
+
+# Define the colors for each group (# of colors = # of groups) in HEX code
+cols <-c("mediumaquamarine", "darkgoldenrod1", "gray40",
+"darkslategray1", "darkseagreen1", "lightpink", "lightpink", "mediumpurple2") |>
+
+ gplots::col2hex() |>
+
+gsub(pattern ="#", replacement ="") |>
+
+tolower()
+
+# Size of diagram
+widthOut <-1800
+heightOut <-900
+
+# Sizes of text
+sizeTextGroups <-18
+sizeTextActivities <-16
+
+# Some text for seting the ID of the figure
+idHTML <-"PhDTimeline_WLauM"
+
+# Extracting the name of sheets of your Excel file
+allSheets <-excel_sheets(path = inputFile)
+
+# Run a loop along the sheets
+for(i inseq_along(allSheets)){
+
+# Read the sheet
+ inputData <-read_excel(path = inputFile, sheet = allSheets[i])
+
+# Get the groups
+ nGroups <-unique(inputData$n)
+
+# Create a string that will be used for the gvisTimeline as colors for groups
+ tempCols <- cols[nGroups] |>
+
+sprintf(fmt ="'%s'") |>
+
+paste(collapse =",") |>
+
+sprintf(fmt ="[%s]")
+
+# Take the read table...
+ inputData |>
+
+rename_with(.fn = \(x) tolower(x) |>gsub(pattern ="[[:blank:]]", replacement ="")) |>
+
+rename(Group = group, Activity = activity) |>
+
+# ...add little chanegs: making some changes to the group labels,
+# converting dates to format Date
+mutate(group =paste0(Group, ": "),
+start =as.Date(x = start),
+end =as.Date(x = end)) |>
+
+# Run the main function
+gvisTimeline(rowlabel ="Group",
+barlabel ="Activity",
+start ="start",
+end ="end",
+options =list(timeline =sprintf("{%s}",
+paste("groupByRowLabel:false",
+"colorByRowLabel:true",
+sprintf("rowLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextGroups),
+sprintf("barLabelStyle:{fontSize: %s}",
+ sizeTextActivities),
+sep =",")),
+alternatingRowStyle =FALSE,
+backgroundColor ='white',
+height = heightOut,
+width = widthOut,
+colors = tempCols),
+chartid =paste(idHTML, i, sep ="_")) |>
+
+# Plot (show) the time line
+plot()
+}
+
+
googleVis genera archivos en formato HTML que se abrirán inmediatamente en nuestro navegador predeterminado (cada hoja de nuestro archivo de entrada generará un HTML que se abrirá en una pestaña independiente). A partir de ahí podremos realizar capturas (o recortes) de pantalla para guardarlos como archivos de imagen o pegarlos directamente sobre el documento en el que estemos trabajando.
+
Para nuestro ejemplo, se generaron dos pestañas con los diagramas esperados:
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/listings.json b/listings.json
index e6863bd..1897016 100644
--- a/listings.json
+++ b/listings.json
@@ -2,6 +2,7 @@
{
"listing": "/blog.html",
"items": [
+ "/blog/timeline-with-googlevis/timeline-with-googlevis.html",
"/blog/quarto-template-article/quarto-template-article.html",
"/blog/zotero-quarto-rstudio/zotero-quarto-rstudio.html",
"/blog/elnino-app/elnino-app.html",
diff --git a/search.json b/search.json
index 9fda10a..b11bd53 100644
--- a/search.json
+++ b/search.json
@@ -4,7 +4,7 @@
"href": "blog.html",
"title": "Blog",
"section": "",
- "text": "EN: Here I will be depositing several articles of very diverse topics.\nES: Aquí iré depositando contenido sobre temas muy diversos.\nImage credits: Siora Photography at Unplash\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nQuarto template for a scientific article draft\n\n\nA simple template in Quarto for writing a scientific article. | Una plantilla simple en Quarto para redactar un artículo científico.\n\n\n\n\n\nDec 17, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nHow to insert bibliographic references from Zotero in Quarto files?\n\n\nAutomatically insert bibliographic citations from Zotero into Quarto files through RStudio. | Insertar citas bibliográficas automáticamente desde Zotero en archivos Quarto a…\n\n\n\n\n\nDec 16, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nEl Niño\n\n\nCurrent conditions for the Peruvian coast. | Condiciones actuales para la costa peruana.\n\n\n\n\n\nApr 20, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nDeveloping Beneath the surface\n\n\nCómo fui desarrollando esta página\n\n\n\n\n\nApr 19, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\nNo matching items"
+ "text": "EN: Here I will be depositing several articles of very diverse topics.\nES: Aquí iré depositando contenido sobre temas muy diversos.\nImage credits: Siora Photography at Unplash\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nDrawing timeline (Gantt) diagrams in R\n\n\nA quick tutorial to draw time line diagrams using R and googleVis | Un tutorial rápido para crear diagramas de líneas de tiempo usando R y googleVis\n\n\n\n\n\nDec 19, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nQuarto template for a scientific article draft\n\n\nA simple template in Quarto for writing a scientific article. | Una plantilla simple en Quarto para redactar un artículo científico.\n\n\n\n\n\nDec 17, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nHow to insert bibliographic references from Zotero in Quarto files?\n\n\nAutomatically insert bibliographic citations from Zotero into Quarto files through RStudio. | Insertar citas bibliográficas automáticamente desde Zotero en archivos Quarto a…\n\n\n\n\n\nDec 16, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nEl Niño\n\n\nCurrent conditions for the Peruvian coast. | Condiciones actuales para la costa peruana.\n\n\n\n\n\nApr 20, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nDeveloping Beneath the surface\n\n\nCómo fui desarrollando esta página\n\n\n\n\n\nApr 19, 2024\n\n\n\n\n\n\n\n\nNo matching items"
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"objectID": "about.html",
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"section": "El contenido",
"text": "El contenido\nNo tuve que empezar desde cero. Afortunadamente, hay mucho material allá afuera, pero resumiré brevemente los principales links que utilicé:\n\nCrear la website alojada en Github pages, preparaela para el manejo de contenido con Quarto y para trabajar desde RStudio: Los primeros pasos a seguir están muy bien explicados en el vídeo de Melissa Van Bussel (link). Muy recomendable, aunque parte bajo el supuesto de que conocemos cómo manejar Git-bash y de que tenemos bien configurado un token para nuestra PC. Estos últimos detalles los colocaré al final de este artículo.\n\n\n\nEstablecer un esquema de lo que vamos a publicar. Una vez que hayamos logrado configurar correctamente nuestra web, sigue el turno de tomar lápiz y papel y esquematizar qué contenido deseamos compartir y cuál será la lógica para ordenar dicho contenido en secciones. Si bien esta parte es muy personal, ya que no será lo mismo diagramar una página que solo tiene como objetivo servir de referencia profesional (es decir, un CV interactivo) a la de un freelancer que desea mostrar sus principales proyectos y/o servicios ofrecidos, no necesitas ir desde cero tampoco. Puedes revisar ejemplos de páginas de otros creadores (investigadores, reporteros, bloggers, artistas gráficos, etc.) e inspirarte en sus diseños. Así también, puedes revisar ejemplos de estructuras de páginas que usan Github pages (link). Recuerda, todo debe partir SIEMPRE del tipo de contenido que planeas colocar.\nEmpezar a escribir. OK, esto no es un artículo científico y hay mucha más libertad para rellenar las distintas secciones; no obstante, recuerda siempre tener en cuenta los criterios básicos de redacción (de lo general a lo específico), ser claro y cuidadoso al elegir el tipo de lenguaje (con base en el tipo de público que esperas que te lea) y, una vez más, revisar ejemplos. Por supuesto, en estos días las plataformas de IA para generación de texto pueden resultar de gran ayuda, pero no debemos delegarles toda la carga (i.e. nada de copiar-pegar) sin antes leer corroborar la información que nos devuelven. En este punto, me fueron de mucha utilidad los siguientes artículos:\n\nCrear tu website con Quarto: tutorial completo y plantilla link.\nCreando tu website personal con Quarto link.\nCreando un website link.\n\nEstablecer un orden. Una vez que hayamos culminado y publicado un primer artículo, todo irá siendo más simple en términos técnicos ya que descubrirás que existen múltiples fuentes de referencia disponibles."
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+ {
+ "objectID": "blog/timeline-with-googlevis/timeline-with-googlevis.html",
+ "href": "blog/timeline-with-googlevis/timeline-with-googlevis.html",
+ "title": "Drawing timeline (Gantt) diagrams in R",
+ "section": "",
+ "text": "Image credits: Jussara Romão at Unplash\n\n[EN] Drawing timeline diagrams in R\nA Gantt (timeline) diagram is a visual project management tool that organizes tasks on a timeline, showing their duration, start and end using horizontal bars. It is especially useful in writing research projects because it allows you to clearly plan and visualize key stages, such as literature review, data collection, analysis and writing, ensuring that deadlines are met. In addition, it helps to coordinate efforts among team members, identify possible overlaps or bottlenecks, and provide a reference for monitoring project progress.\nWhile they are easy to understand, they are not necessarily easy to draw, especially if you want to maintain the proportions between periods and the length of each line:\n\nWe will start by building a table in MS Excel with the following columns: n, group, activity, start and end. The n column will be used to define the difference (or similarity) of colors between each element (line):\n\nThe script will generate a graph for each sheet in the file.\nNow we will move on to the script, where the first thing we will do is to make sure we have installed the googleVis, readxl and dplyr packages:\n\n\n# Loading the packages\nrequire(googleVis)\nrequire(readxl)\nrequire(dplyr)\n\n# Read table with information of your activities\ninputFile <- \"input_table.xlsx\"\n\n# Define the colors for each group (# of colors = # of groups) in HEX code\ncols <- c(\"mediumaquamarine\", \"darkgoldenrod1\", \"gray40\", \n \"darkslategray1\", \"darkseagreen1\", \"lightpink\", \"lightpink\", \"mediumpurple2\") |> \n \n gplots::col2hex() |> \n \n gsub(pattern = \"#\", replacement = \"\") |> \n \n tolower()\n\n# Size of diagram\nwidthOut <- 1800\nheightOut <- 900\n\n# Sizes of text \nsizeTextGroups <- 18\nsizeTextActivities <- 16\n\n# Some text for seting the ID of the figure\nidHTML <- \"PhDTimeline_WLauM\"\n\n# Extracting the name of sheets of your Excel file\nallSheets <- excel_sheets(path = inputFile)\n\n# Run a loop along the sheets\nfor(i in seq_along(allSheets)){\n \n # Read the sheet\n inputData <- read_excel(path = inputFile, sheet = allSheets[i])\n \n # Get the groups\n nGroups <- unique(inputData$n)\n \n # Create a string that will be used for the gvisTimeline as colors for groups\n tempCols <- cols[nGroups] |>\n \n sprintf(fmt = \"'%s'\") |>\n \n paste(collapse = \",\") |> \n \n sprintf(fmt = \"[%s]\") \n \n # Take the read table...\n inputData |> \n \n rename_with(.fn = \\(x) tolower(x) |> gsub(pattern = \"[[:blank:]]\", replacement = \"\")) |> \n \n rename(Group = group, Activity = activity) |> \n \n # ...add little chanegs: making some changes to the group labels, \n # converting dates to format Date\n mutate(group = paste0(Group, \": \"),\n start = as.Date(x = start),\n end = as.Date(x = end)) |> \n \n # Run the main function\n gvisTimeline(rowlabel = \"Group\",\n barlabel = \"Activity\",\n start = \"start\", \n end = \"end\",\n options = list(timeline = sprintf(\"{%s}\", \n paste(\"groupByRowLabel:false\",\n \"colorByRowLabel:true\",\n sprintf(\"rowLabelStyle:{fontSize: %s}\", \n sizeTextGroups),\n sprintf(\"barLabelStyle:{fontSize: %s}\", \n sizeTextActivities),\n sep = \",\")),\n alternatingRowStyle = FALSE,\n backgroundColor = 'white', \n height = heightOut,\n width = widthOut,\n colors = tempCols), \n chartid = paste(idHTML, i, sep = \"_\")) |> \n \n # Plot (show) the time line\n plot()\n}\n\nGoogleVis generates files in HTML format that will open immediately in our default browser (each sheet of our input file will generate an HTML that will open in a separate tab). From there we can take screenshots (or snippets) to save them as image files or paste them directly into the document we are working on.\nFor our example, two tabs were generated with the expected diagrams:\n\n\n\n\n\n[ES] Dibujando diagramas de línea de tiempo en R\nUn diagrama (de líneas de tiempo) de Gantt es una herramienta visual de gestión de proyectos que organiza las tareas en una línea de tiempo, mostrando su duración, inicio y fin mediante barras horizontales. Es especialmente útil en la redacción de proyectos de investigación porque permite planificar y visualizar de manera clara las etapas clave, como la revisión de literatura, recolección de datos, análisis y redacción, asegurando que se cumplan los plazos establecidos. Además, ayuda a coordinar esfuerzos entre los integrantes del equipo, identificar posibles solapamientos o cuellos de botella y proporcionar una referencia para monitorear el progreso del proyecto.\nSi bien son fáciles de entender, no necesariamente lo son de dibujar, sobre todo si se desea mantener las proporciones entre los períodos y el largo de cada línea:\n\nComenzaremos construyendo una tabla en MS Excel con las siguientes columnas: n, group, activity, start y end. La columna n servirá para definir la diferencia (o similaridad) de colores entre cada elemento (línea):\n\nEl script generará un gráfico por cada hoja del archivo.\nAhora pasaremos al script, en donde lo primero que haremos será asegurarnos de tener instalados los paquetes googleVis, readxl y dplyr:\n\n\n# Loading the packages\nrequire(googleVis)\nrequire(readxl)\nrequire(dplyr)\n\n# Read table with information of your activities\ninputFile <- \"input_table.xlsx\"\n\n# Define the colors for each group (# of colors = # of groups) in HEX code\ncols <- c(\"mediumaquamarine\", \"darkgoldenrod1\", \"gray40\", \n \"darkslategray1\", \"darkseagreen1\", \"lightpink\", \"lightpink\", \"mediumpurple2\") |> \n \n gplots::col2hex() |> \n \n gsub(pattern = \"#\", replacement = \"\") |> \n \n tolower()\n\n# Size of diagram\nwidthOut <- 1800\nheightOut <- 900\n\n# Sizes of text \nsizeTextGroups <- 18\nsizeTextActivities <- 16\n\n# Some text for seting the ID of the figure\nidHTML <- \"PhDTimeline_WLauM\"\n\n# Extracting the name of sheets of your Excel file\nallSheets <- excel_sheets(path = inputFile)\n\n# Run a loop along the sheets\nfor(i in seq_along(allSheets)){\n \n # Read the sheet\n inputData <- read_excel(path = inputFile, sheet = allSheets[i])\n \n # Get the groups\n nGroups <- unique(inputData$n)\n \n # Create a string that will be used for the gvisTimeline as colors for groups\n tempCols <- cols[nGroups] |>\n \n sprintf(fmt = \"'%s'\") |>\n \n paste(collapse = \",\") |> \n \n sprintf(fmt = \"[%s]\") \n \n # Take the read table...\n inputData |> \n \n rename_with(.fn = \\(x) tolower(x) |> gsub(pattern = \"[[:blank:]]\", replacement = \"\")) |> \n \n rename(Group = group, Activity = activity) |> \n \n # ...add little chanegs: making some changes to the group labels, \n # converting dates to format Date\n mutate(group = paste0(Group, \": \"),\n start = as.Date(x = start),\n end = as.Date(x = end)) |> \n \n # Run the main function\n gvisTimeline(rowlabel = \"Group\",\n barlabel = \"Activity\",\n start = \"start\", \n end = \"end\",\n options = list(timeline = sprintf(\"{%s}\", \n paste(\"groupByRowLabel:false\",\n \"colorByRowLabel:true\",\n sprintf(\"rowLabelStyle:{fontSize: %s}\", \n sizeTextGroups),\n sprintf(\"barLabelStyle:{fontSize: %s}\", \n sizeTextActivities),\n sep = \",\")),\n alternatingRowStyle = FALSE,\n backgroundColor = 'white', \n height = heightOut,\n width = widthOut,\n colors = tempCols), \n chartid = paste(idHTML, i, sep = \"_\")) |> \n \n # Plot (show) the time line\n plot()\n}\n\ngoogleVis genera archivos en formato HTML que se abrirán inmediatamente en nuestro navegador predeterminado (cada hoja de nuestro archivo de entrada generará un HTML que se abrirá en una pestaña independiente). A partir de ahí podremos realizar capturas (o recortes) de pantalla para guardarlos como archivos de imagen o pegarlos directamente sobre el documento en el que estemos trabajando.\nPara nuestro ejemplo, se generaron dos pestañas con los diagramas esperados:"
+ },
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"objectID": "blog/quarto-template-article/quarto-template-article.html",
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"href": "blog/quarto-template-article/quarto-template-article.html#custom-reference-doc.docx-file",
"title": "Quarto template for a scientific article draft",
"section": "custom-reference-doc.docx file",
- "text": "custom-reference-doc.docx file\nUsually, a manuscript file does not need to have an ornate or sophisticated format, but it is possible that some journals, our advisor or reviewers may request some formatting details in our MS Word output file. This is where Quarto makes use of a simple but powerful solution: the use of a reference file-format.\nThe custom-reference-doc.docx file is nothing more than a Word file that explicitly shows how each element will be displayed according to the style we have chosen. Anything we edit in this file will be used by Quarto to format our final document. To explain at length how to edit this file would take a whole post and right now there are many sources where this process is already explained, this post for example. What is important to keep in mind is that every change we make must be done at the level of MS Word’s Format and Style options. While it might seem very annoying to have to work in Word, the good news is that it is not something we will do continuously, but only a couple of times during our project (if someone requests some special formatting in our manuscript). Personally, the shared file has been enough for my advisors, the reviewers and editors of 2 different journals (ICES JMS and Fisheries Research of Elsevier)."
+ "text": "custom-reference-doc.docx file\nUsually, a manuscript file does not need to have an ornate or sophisticated format, but it is possible that some journals, our advisor or reviewers may request some formatting details in our MS Word output file. This is where Quarto makes use of a simple but powerful solution: the use of a reference file-format.\nThe custom-reference-doc.docx file is nothing more than a Word file that explicitly shows how each element will be displayed according to the style we have chosen. Anything we edit in this file will be used by Quarto to format our final document. To explain at length how to edit this file would take a whole post and right now there are many sources where this process is already explained, this post for example. What is important to keep in mind is that every change we make must be done at the level of MS Word’s Format and Style options. While it might seem very annoying to have to work in Word, the good news is that it is not something we will do continuously, but only a couple of times during our project (if someone requests some special formatting in our manuscript). Personally, the shared file has been enough for my advisors, the reviewers and editors of 2 different journals (ICES JMS and Fisheries Research of Elsevier).\n\n\n\n\n\n\nTip\n\n\n\nThis style reference file can be very useful for adding features that might be somewhat difficult to obtain from markdown or LaTeX commands. For example, if you want your final document to include numbered lines, it is as simple as do it from Word in this document style reference. Quarto will take the change and apply it to the output file."
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"objectID": "blog/quarto-template-article/quarto-template-article.html#the-main-file-article_v1.qmd",
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"title": "Quarto template for a scientific article draft",
"section": "Archivo custom-reference-doc.docx",
- "text": "Archivo custom-reference-doc.docx\nUsualmente, un archivo de manuscrito no requiere tener un formato ornamentado o sofisticado, pero es posible que algunas revistas, nuestro asesor o los revisores soliciten algunos detalles de formato en nuestro archivo de salida en MS Word. Aquí es donde Quarto hace uso de una solución sencilla, pero potente: el uso de un archivo-formato de referencia.\nEl archivo custom-reference-doc.docx no es más que un archivo en Word en donde se muestra de forma explícita la manera en cómo se mostrará cada elemento según el estilo que hayamos elegido. Cualquier cosa que editemos en ese archivo será utilizada por Quarto para darle formato a nuestro documento final. Explicar en extenso cómo editar este archivo tomaría un post entero y ahora mismo existen muchas fuentes en donde ya se explica este proceso, este post por ejemplo. Lo que sí es importante tener en cuenta es que cada cambio que hagamos debe hacerse a nivel de las opciones de Formato y Estilo de MS Word. Si bien podría parecer muy molesto tener que trabajar en Word, la buena noticia es que no es algo que haremos continuamente, sino solo un par de veces durante nuestro proyecto (si es que alguien solicita algún formato especial en nuestro manuscrito). En lo personal, con el archivo compartido ha sido suficiente para mis asesores, los revisores y editores de 2 revistas distintas (ICES JMS y Fisheries Research de Elsevier)."
+ "text": "Archivo custom-reference-doc.docx\nUsualmente, un archivo de manuscrito no requiere tener un formato ornamentado o sofisticado, pero es posible que algunas revistas, nuestro asesor o los revisores soliciten algunos detalles de formato en nuestro archivo de salida en MS Word. Aquí es donde Quarto hace uso de una solución sencilla, pero potente: el uso de un archivo-formato de referencia.\nEl archivo custom-reference-doc.docx no es más que un archivo en Word en donde se muestra de forma explícita la manera en cómo se mostrará cada elemento según el estilo que hayamos elegido. Cualquier cosa que editemos en ese archivo será utilizada por Quarto para darle formato a nuestro documento final. Explicar en extenso cómo editar este archivo tomaría un post entero y ahora mismo existen muchas fuentes en donde ya se explica este proceso, este post por ejemplo. Lo que sí es importante tener en cuenta es que cada cambio que hagamos debe hacerse a nivel de las opciones de Formato y Estilo de MS Word. Si bien podría parecer muy molesto tener que trabajar en Word, la buena noticia es que no es algo que haremos continuamente, sino solo un par de veces durante nuestro proyecto (si es que alguien solicita algún formato especial en nuestro manuscrito). En lo personal, con el archivo compartido ha sido suficiente para mis asesores, los revisores y editores de 2 revistas distintas (ICES JMS y Fisheries Research de Elsevier).\n\n\n\n\n\n\nTip\n\n\n\nEste archivo de referencia de estilo puede llegar a ser muy útil para añadir aspectos que podrían llegar a ser algo difíciles de obtener desde comandos en markdown o LaTeX. Por ejemplo, si desea que su documento final incluya líneas numeradas, es tan sencillo como hacerlo desde Word en este documento de referencia de estilo. Quarto tomará el cambio y lo aplicará sobre el archivo de salida."
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