J'ai le plaisir de lancer la première version de développement de [Ranystyle](https://agoutsmedt.github.io/Ranystyle/index.html) ! Ranystyle est conçu pour extraire, analyser et nettoyer les références bibliographiques à partir d'un éventail de sources, y compris les PDF, les documents `.txt` et les références stockées dans un objet R. A la base, [Ranystyle](https://agoutsmedt.github.io/Ranystyle/index.html) exploite la puissance du Ruby Gem [anystyle](https://anystyle.io/), en intégrant (et en étendant) ses capacités dans une interface R intuitive.
Ranystyle (prononcer R-anystyle) est un paquet R conçu pour automatiser l'extraction, l'analyse et le nettoyage de références bibliographiques à partir de documents PDF et textuels ainsi que de références stockées dans un objet R. En utilisant la puissance du gem Ruby 'anystyle', il segmente les références et les convertit dans des formats de données structurés.
Un dépôt github qui rassemble différents scripts pour extraire (manuellement ou via des API) et nettoyer les données bibliométriques.
Lorsque la tentation est grande de s'essayer aux méthodes quantitatives, la première question qui vient à l'esprit est probablement ≪ mais comment faire, et quels outils dois-je apprendre à utiliser ? ≫. Je donne ici quelques arguments pour vous engager dans l'apprentissage de R et présente ensuite différents tutoriels et packages R utiles aux historiens de l'économie.
I am very pleased to announce the initial release of biblionetwork to CRAN! biblionetwork is designed to build easily and quickly large list of edges for bibliometric networks. You can identify the edges for different types of network (bibliometric coupling or co-citation, or co-authorship networks) and use different methods to calculate the weights of edges.
The biblionetwork package provides functions to create fastly bibliometric networks like bibliographic coupling network, co-citation network and co-authorship network.
The networkflow package proposes functions to make it easier and quicker to work on networks. It mainly targets working on bibliometric networks. This package heavily relies on [igraph](https://igraph.org/r/) and [tidygraph](https://tidygraph.data-imaginist.com/index.html), and aims at producing ready-made networks for projecting them using [ggraph](https://ggraph.data-imaginist.com/).