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aspe

An R package to analyse and visualise river fish data in France.
https://github.com/pascalirz/aspe

Category: Biosphere
Sub Category: Marine Life and Fishery

Keywords

aspe dataset electrofishing fish france freshwater index map plot river sampling wfd

Last synced: about 19 hours ago
JSON representation

Repository metadata

aspe: An R Package to Analyse and Visualise River Fish Data in France

README.md

R-CMD-check
License: GPL v3
Lifecycle:Maturing
DOI

{aspe}: an R package to analyse and visualise river fish data in France

{aspe} fournit des outils autorisant simplement la plupart des
traitements de base à partir d’une sauvegarde (dump SQL) de la base de
données ASPE de l’OFB. Ces traitements comprennent les calculs
d’abondances, densités, distribution en tailles et la détection de
tendances à l’échelle de la station. Ces calculs sont accompagnés de
fonctionnalités graphiques.

The goal of {aspe} is to is to provide a suite of tools for most of the
common processing of the ASPE database including importation from a SQL
format dump, calculation of abundances, densities, size distributions,
temporal trends for populations at the station level, along with
graphical output.

La base de données ASPE de l’OFB contient toutes les données
d’inventaire par pêche à l’électricité par le CSP, l’ONEMA, l’AFB, l’OFB
ainsi que par certains partenaires sur les rivières de France. Elle est décrite
dans Irz et al. (2022), article produit en visant le respect des principes de la recherche reproductible (Wilkinson et al. 2016). Ses fichiers sources - données comprises - sont diffusés sur le dépôt DOI

The ASPE database is administrated by the French Office for Biodiversity. It gathers, among others, all the river electrofishing samplings carried out by the former Fisheries Council, National Office for Water and Aquatic Systems and French Agency for Biodiversity. The database is described in Irz et al. (2022). This paper was produced to respect the FAIR principles (Wilkinson et al. 2016), hence its source files - including the database - are available at DOI

  • Irz P, Vigneron T, Poulet N, Cosson E, Point T, Baglinière E, Porcher JP. 2022. A long-term monitoring database on fish and crayfish species in French rivers. Knowl. Manag. Aquat. Ecosyst. 423, 25, DOI:10.1051/kmae/2022021.
  • Wilkinson MD, et al. 2016. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3: 160018, DOI:10.1038/sdata.2016.18.

Installation

Si besoin, commencer par installer le package R {devtools} ainsi que la suite Rtools, puis installer {aspe} au moyen de la commande :

If necessary, first install the {devtools} R package and the Rtools suite, then you can
install the released version of {aspe} from
Github with:

devtools::install_github("PascalIrz/aspe")

Répertoires Github associés / Associated Github repositories

Plusieurs dépôts Github sont associés au package :

  • aspe_data : construction des jeux de données inclus dans le package {aspe}
  • aspe_test : Fichiers R Markdown pour tester le package {aspe} et produire les tutos
  • aspe_demo : Fichiers R Markdown pour prétraiter les données pour un tableau de bord interactif
  • aspeQual : package R destiné à la mise en qualité de la base Aspe

The package comes with a number of associated repos :

  • aspe_data: building of the datasets included in the {aspe} package
  • aspe_test: R Markdown files to test the {aspe} package and to build the tutorials
  • aspe_demo: R Markdown files to pre-process the fish data for a dashboard app
  • aspeQual : R package dedicated to the quality control on the Aspe database

Tutoriels / Vignettes

La documentation générale du package est diffusée sur Github pages : https://pascalirz.github.io/aspe/

Une série de tutoriels est en ligne :

Several vignettes (in French) are available online:

Nommage des fonctions / Functions' naming rules

Les familles de fonctions se distinguent par des préfixes :

  • mef_ : mise en forme des dataframes
  • expl_ : exploration de la base
  • export: export des dataframes (.csv ou .RData)
  • geo_ : opérations spatiales
  • gg_ : production de graphiques avec ggplot2
  • imp_ : importation depuis un dump SQL
  • ipr_ : indice poisson rivière
  • misc_ : divers

Functions' names start by group-specific prefixes:

  • mef_: tidying dataframes
  • expl_: exploring the database
  • export: exporting dataframes (.csv or .RData)
  • geo_: spatial processing
  • gg_: plots with ggplot2
  • imp_: importing data from a SQL dump
  • ipr_: fish-based river health index
  • misc_: miscellaneous

Nommage des variables / Variables' naming rules

Dans la quasi-totalité des cas, les variables contenues dans une table sont préfixées en fonction de cette table. Par exemple :

  • sta_ : station
  • pop_ : point_prelevement
  • mei_ : mesure_individuelle

Pour une liste des noms et signification des variables, taper dans la console :

data("data_dictionnaire")
View(data_dictionnaire)

Almost systematically, variables' names start by table-specific prefixes:

  • sta_ : station
  • pop_ : point_prelevement (sampling point)
  • mei_ : mesure_individuelle (individual measurment)

To display a comprehensive list of variables with their meaning (all in French so far, sorry), call:

data("data_dictionnaire")
View(data_dictionnaire)

Owner metadata


GitHub Events

Total
Last Year

Committers metadata

Last synced: 7 days ago

Total Commits: 326
Total Committers: 8
Avg Commits per committer: 40.75
Development Distribution Score (DDS): 0.123

Commits in past year: 19
Committers in past year: 3
Avg Commits per committer in past year: 6.333
Development Distribution Score (DDS) in past year: 0.526

Name Email Commits
PascalIrz p****z@g****m 286
Cedric Mondy c****y@g****m 16
richaben b****b@g****m 12
manue6 1****6 5
IRZ Pascal p****z@a****r 3
LilianBonnaf 1****f 2
cedricbriandgithub c****0@g****m 1
cedric.mondy c****y@G****l 1

Committer domains:


Issue and Pull Request metadata

Last synced: 2 days ago

Total issues: 12
Total pull requests: 14
Average time to close issues: 3 months
Average time to close pull requests: 2 days
Total issue authors: 3
Total pull request authors: 6
Average comments per issue: 1.08
Average comments per pull request: 0.64
Merged pull request: 14
Bot issues: 0
Bot pull requests: 0

Past year issues: 0
Past year pull requests: 1
Past year average time to close issues: N/A
Past year average time to close pull requests: 1 day
Past year issue authors: 0
Past year pull request authors: 1
Past year average comments per issue: 0
Past year average comments per pull request: 0.0
Past year merged pull request: 1
Past year bot issues: 0
Past year bot pull requests: 0

More stats: https://issues.ecosyste.ms/repositories/lookup?url=https://github.com/pascalirz/aspe

Top Issue Authors

  • PascalIrz (9)
  • nicolaspoulet (2)
  • cedricbriandgithub (1)

Top Pull Request Authors

  • richaben (4)
  • CedricMondy (4)
  • manue6 (2)
  • LilianBonnaf (2)
  • cedricbriandgithub (1)
  • PascalIrz (1)

Top Issue Labels

  • enhancement (5)

Top Pull Request Labels


Dependencies

DESCRIPTION cran
  • dplyr * imports
  • forcats * imports
  • ggiraph * imports
  • ggplot2 * imports
  • ggpubr * imports
  • ggtext * imports
  • lubridate * imports
  • patchwork * imports
  • purrr * imports
  • readr * imports
  • readxl * imports
  • rlang * imports
  • scales * imports
  • sf * imports
  • shiny * imports
  • stringi * imports
  • stringr * imports
  • tibble * imports
  • tidyr * imports
  • knitr * suggests
  • rmarkdown * suggests
.github/workflows/R-CMD-check.yaml actions
  • actions/cache v2 composite
  • actions/checkout v2 composite
  • actions/upload-artifact main composite
  • r-lib/actions/setup-pandoc v1 composite
  • r-lib/actions/setup-r v2 composite

Score: 4.9126548857360515