R

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.

L'objectif de ce project est de produire des scripts permettant de collecter les documents publiés par les banques centrales et de nettoyer ces données pour créer une base de données des documents des banques centrales.

Dans ce billet, vous apprendrez à récupérer divers documents de recherche sur le site de la [Banque d'Angleterre](https://www.bankofengland.co.uk/).

Dans ce billet, vous apprendrez comment moissonner divers documents de recherche sur le site de la [Banque centrale européenne](https://www.ecb.europa.eu/home/html/index.en.html).

Dans ce billet, vous apprendrez comment moissonner les discours de la [base de données de la Banque des règlements internationaux](https://www.bis.org/cbspeeches/index.htm?m=256) qui rassemble la plupart des discours des banquiers centraux en anglais.

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.

In this post, you will learn how to extract data from Dimensions website and how to clean them. These data allow you to build bibliographic networks.

Dans ce billet, vous apprendrez comment extraire des données à partir du site web de Scopus ou avec l'API de Scopus et comment nettoyer les données extraites du site web de Scopus. Ces données permettent de construire des réseaux bibliographiques.

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.