Repository pubblicazioni istituzionale

Aggiornato: 12/1/2018

Asterix nella casa che rende folli

Il 20 Dicembre scorso è arrivata via email una comunicazione relativa al repository istituzionale delle pubblicazioni per il Politecnico di Torino.

 

Da Gennaio il vecchio sito (porto.polito.it) basato su EPrints sarà sostituito dal repository IRIS sviluppato da Cineca.

Devo dire che, come ricercatore, sono perplesso da questo cambiamento nella direzione di un sistema che non risponde quasi per nulla alle esigenze di un repository istituzionale.

Nel visualizzare le pubblicazioni personali si è passati da questa versione Porto a quest’altra versione IRIS.

IRISvsPorto

Provo ad argomentare meglio qui di seguito. Continua a leggere

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Una Strategia IT per l’Ateneo – Esternalizzazione

All’interno della strategia che un nuovo Rettore propone per un Ateneo, deve trovare posto una proposta per l’Information Technology (IT).

Uno degli aspetti fondamentali riguarda l’esternalizzazione dell’IT che qui provo a declinare con riferimento ai sistemi informativi di un ateneo ma che si applica ad un qualunque sistema informativo.

Cosa significa esternalizzare l’IT?

L’argomento è relativamente complicato, ma volendo semplificare, l’esternalizzazione dell’IT può essere applicata su due livelli:

  • a livello di infrastruttura di calcolo (on-premise vs. cloud)
  • a livello di fornitura di servizi (in-house vs. outsourcing)

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Considerazioni su Riforma Costituzionale “Renzi-Boschi” – Lo stile

La riforma (oltre alla trascurabile abolizione del CNEL) riguarda due punti fondamentali: la trasformazione del bi-cameralismo perfetto in un quasi mono-cameralismo e la netta divisione delle competenze tra stato ed enti locali.

Diversi sono gli aspetti che mi lasciano perplesso di questa riforma:

  • lo stile di scrittura
  • la circoscrizione dell’autonomia dall’interno

Qui provo a parlare del primo.

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18 months of effsize

I developed the R package effsize, one and half years ago, in July 2013.

It is a package for efficient effect size computation. The computation algorithms have been optimized to allow efficient computation even with very large data sets. It contains the functions to compute the standardized effect sizes for experiments (Cohen d, Hedges g, Cliff delta, Vargha and Delaney A).

Today I looked at the download statistics from http://cran-logs.rstudio.com/. The mirror linked to the most famous R IDE, R Studio. The statistics refer to only one out of 100+ mirrors of the R project.

The number of unique IP, which downloaded is shown in the following figure:

20150131_PerMonth

What I saw represents a success for me,during the last year an average 311 distinct user per month installed the package.

Of course that figure is nothing, when compare to very famous packages, such as ggplot2 or plyr, that count monthly downloads in the order of 15000, i.e. 50 times more than mine.

Nevertheless for being a small, very limited, package I consider it a success. I take it as a stimulus to devote my time to this small piece of code.