diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION
index 7b3b573..2938a05 100644
--- a/DESCRIPTION
+++ b/DESCRIPTION
@@ -1,6 +1,6 @@
 Package: metasurvey
 Title: Survey Processing with Meta-Programming
-Version: 0.0.1.9008
+Version: 0.0.1.9010
 URL: https://github.com/metasurveyr/metasurvey
 Authors@R: 
     c(  
@@ -44,7 +44,8 @@ Suggests:
     knitr (>= 1.33),
     foreign (>= 0.8-81),
     rmarkdown (>= 2.11),
-    parallel (>= 4.1.1)
+    parallel (>= 4.1.1),
+    rio (>= 0.5.27)
 Config/testthat/edition: 3
 Encoding: UTF-8
 LazyData: true
diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE
index faa10cd..a4c1a7c 100644
--- a/NAMESPACE
+++ b/NAMESPACE
@@ -18,6 +18,7 @@ export(get_recipe)
 export(get_steps)
 export(group_dates)
 export(lazy_default)
+export(load_panel_survey)
 export(load_survey)
 export(load_survey_example)
 export(read_recipe)
diff --git a/R/PanelSurvey.R b/R/PanelSurvey.R
index f092511..57a1794 100644
--- a/R/PanelSurvey.R
+++ b/R/PanelSurvey.R
@@ -119,13 +119,9 @@ extract_surveys <- function(RotativePanelSurvey, index = NULL, monthly = NULL, a
 
   if (!is.null(annual)) {
     results$annual <- list()
-    if (RotativePanelSurvey$implantation$periodicity != "Annual") {
-      for (year in annual) {
-        indices <- apply_interval(ts_series, year, 1, year, 12)
-        results$annual[[as.character(year)]] <- follow_up[indices]
-      }
-    } else {
-      results$annual[["implantation"]] <- list(RotativePanelSurvey$implantation)
+    for (year in annual) {
+      indices <- apply_interval(ts_series, year, 1, year, 12)
+      results$annual[[as.character(year)]] <- follow_up[indices]
     }
   }
 
diff --git a/R/load_survey.R b/R/load_survey.R
index fa458db..5278911 100644
--- a/R/load_survey.R
+++ b/R/load_survey.R
@@ -12,9 +12,12 @@
 #' @examples
 #' set_engine("data.table")
 #' svy_example <- load_survey(
-#'   "https://raw.githubusercontent.com/metasurveyr/metasurvey_data/main/eaii/2019-2021.csv",
+#'   load_survey_example(
+#'     svy_type = "eaii",
+#'     svy_edition = "2019-2021"
+#'   ),
 #'   svy_type = "eaii",
-#'   svy_edition = "2019-2021",
+#'   svy_edition = "eaii_2019-2021",
 #'   svy_weight = add_weight(annual = "w_trans"),
 #'   dec = ","
 #' )
@@ -82,6 +85,7 @@ load_survey <- function(
 #' @param svy_weight_follow_up Weight of the follow-up survey
 #' @keywords preprocessing
 #' @return RotativePanelSurvey object
+#' @export
 
 load_panel_survey <- function(
     path_implantation,
@@ -92,33 +96,144 @@ load_panel_survey <- function(
   names_survey <- gsub(
     "\\..*",
     "",
-    list.files(path_follow_up, full.names = FALSE)
+    list.files(path_follow_up, full.names = FALSE, pattern = ".csv")
   )
 
-  path_survey <- list.files(path_follow_up, full.names = TRUE)
+  if (length(names(svy_weight_follow_up)) > 1) {
+    stop(
+      "The follow-up survey must have a single weight time pattern"
+    )
+  }
+
+  time_pattern_follow_up <- names(svy_weight_follow_up)
+
+  if (is(svy_weight_follow_up[[1]], "list")) {
+    svy_weight_follow_up <- svy_weight_follow_up[[1]]
+  }
+
+  path_survey <- list.files(path_follow_up, full.names = TRUE, pattern = ".csv")
+
+
 
   names(path_survey) <- names_survey
 
+
   implantation <- load_survey(
     path_implantation,
     svy_type = svy_type,
-    svy_edition = "2023",
+    svy_edition = basename(path_implantation),
     svy_weight = svy_weight_implantation
   )
 
-  follow_up <- lapply(
-    X = names(path_survey),
-    FUN = function(x) {
-      load_survey(
-        path_survey[[x]],
-        svy_type = svy_type,
-        svy_edition = x,
-        svy_weight = svy_weight_follow_up
-      )
+  if (!is.null(svy_weight_follow_up$replicate_path)) {
+    path_file <- svy_weight_follow_up$replicate_path
+    path_file_final <- c()
+
+    for (i in path_file) {
+      if (file.info(i)$isdir) {
+        path_file_final <- c(path_file_final, list.files(i, full.names = TRUE, pattern = ".rds"))
+      } else {
+        path_file_final <- c(path_file_final, i)
+      }
     }
-  )
 
-  names(follow_up) <- names_survey
+    names_year_month <- sapply(
+      X = basename(path_file_final),
+      FUN = function(x) {
+        time_pattern <- extract_time_pattern(x)
+        if (time_pattern$periodicity != "Monthly") {
+          stop(
+            message(
+              "The periodicity of the file is not monthly"
+            )
+          )
+        } else {
+          return(
+            time_pattern$year * 100 + time_pattern$month
+          )
+        }
+      },
+      USE.NAMES = FALSE
+    )
+
+    names(path_file_final) <- names_year_month
+
+
+    svy_weight_follow_up <- lapply(
+      X = as.character(names_year_month),
+      FUN = function(x) {
+        replicate <- list(
+          add_replicate(
+            "W",
+            replicate_path = unname(path_file_final[x]),
+            replicate_id = c("ID" = "ID"),
+            replicate_pattern = "wr[0-9]+",
+            replicate_type = "bootstrap"
+          )
+        )
+
+        names(replicate) <- time_pattern_follow_up
+
+        return(replicate)
+      }
+    )
+
+    names(svy_weight_follow_up) <- names_year_month
+
+    names_path_survey_year_month <- sapply(
+      X = names(path_survey),
+      FUN = function(x) {
+        time_pattern <- extract_time_pattern(x)
+        if (time_pattern$periodicity != "Monthly") {
+          stop(
+            message(
+              "The periodicity of the file is not monthly"
+            )
+          )
+        } else {
+          return(
+            time_pattern$year * 100 + time_pattern$month
+          )
+        }
+      },
+      USE.NAMES = FALSE
+    )
+
+    names(path_survey) <- names_path_survey_year_month
+
+    follow_up <- lapply(
+      X = 1:length(path_survey),
+      FUN = function(x) {
+        y <- path_survey[[x]]
+        z <- names(path_survey)[x]
+        svy_weight <- unname(svy_weight_follow_up[z])[[1]]
+
+
+        load_survey(
+          y,
+          svy_type = svy_type,
+          svy_edition = basename(y),
+          svy_weight = svy_weight
+        )
+      }
+    )
+
+    names(follow_up) <- names_survey
+  } else {
+    follow_up <- lapply(
+      X = names(path_survey),
+      FUN = function(x) {
+        load_survey(
+          path_survey[[x]],
+          svy_type = svy_type,
+          svy_edition = x,
+          svy_weight = svy_weight_follow_up
+        )
+      }
+    )
+
+    names(follow_up) <- names_survey
+  }
 
   return(
     RotativePanelSurvey$new(
@@ -143,19 +258,41 @@ load_panel_survey <- function(
 
 read_file <- function(file, .args = NULL) {
   .extension <- gsub(".*\\.", "", file)
+  .file_name <- basename(file)
+  .file_name <- gsub("\\..*", "", .file_name)
+  .path_without_extension <- gsub("\\..*", "", file)
+  .output_file <- paste0(.path_without_extension, ".csv")
+
+
+
+  if (.extension != ".csv" && !file.exists(.output_file)) {
+    requireNamespace("rio", quietly = TRUE)
+
+    rio::convert(
+      in_file = file,
+      out_file = .output_file
+    )
+    .extension <- "csv"
+  } else {
+    .extension <- "csv"
+  }
+
   .read_function <- switch(.extension,
     sav = list(package = "foreign", read_function = "read.spss"),
     dta = list(package = "foreign", read_function = "read.dta"),
     csv = list(package = "data.table", read_function = "fread"),
     xlsx = list(package = "openxlsx", read_function = "read.xlsx"),
+    rds = list(package = "base", read_function = "readRDS"),
     stop("Unsupported file type: ", .extension)
   )
 
   require(.read_function$package, character.only = TRUE)
 
   if (is.null(.args)) {
-    .args <- list(file)
+    .args <- list(.output_file)
     names(.args) <- names(formals(.read_function$read_function)[1])
+  } else {
+    .args$file <- .output_file
   }
 
   .names_args <- names(.args)
@@ -164,7 +301,8 @@ read_file <- function(file, .args = NULL) {
 
   .names_args <- .names_args[!.names_args %in% .metadata_args]
 
-  do.call(.read_function$read_function, args = .args[.names_args])
+  df <- do.call(.read_function$read_function, args = .args[.names_args])
+  return(data.table::data.table(df))
 }
 
 
@@ -224,8 +362,6 @@ load_survey.data.table <- function(...) {
   }
 
 
-
-
   Survey <- Survey$new(
     data = svy,
     edition = .args$svy_edition,
@@ -236,7 +372,8 @@ load_survey.data.table <- function(...) {
     recipes = .args$recipes %||% NULL
   )
 
-  print(.args$bake)
+
+
   if (.args$bake %||% FALSE) {
     return(bake_recipes(Survey))
   } else {
diff --git a/R/steps.R b/R/steps.R
index d1f4149..f071fba 100644
--- a/R/steps.R
+++ b/R/steps.R
@@ -221,10 +221,6 @@ step_compute_survey <- function(svy, ..., .by = NULL, use_copy = use_copy_defaul
     not_in_data <- !(.new_vars %in% names_vars)
     .new_vars <- .new_vars[not_in_data]
 
-    if (length(.new_vars) == 0) {
-      stop("No new variable created")
-    }
-
     step <- Step$new(
       name = paste("New variable:", paste(.new_vars, collapse = ", ")),
       edition = get_edition(svy),
diff --git a/R/survey.R b/R/survey.R
index 78b7d0a..ca4cb4e 100644
--- a/R/survey.R
+++ b/R/survey.R
@@ -11,7 +11,7 @@ Survey <- R6Class(
     recipes = list(),
     workflows = list(),
     design = NULL,
-    initialize = function(data, edition, type, psu, engine, weight, design = NULL, steps = NULL, recipes = NULL) {
+    initialize = function(data, edition, type, psu, engine, weight, design = NULL, steps = NULL, recipes = list()) {
       self$data <- data
 
       time_pattern <- validate_time_pattern(
@@ -19,6 +19,7 @@ Survey <- R6Class(
         svy_edition = edition
       )
 
+
       weight_list <- validate_weight_time_pattern(data, weight)
 
       design_list <- lapply(
@@ -38,13 +39,28 @@ Survey <- R6Class(
               calibrate.formula = ~1
             )
           } else {
-            survey::svrepdesign(
+            aux_vars <- c(x$weight, x$replicate_id)
+            data_aux <- data[, aux_vars, with = FALSE]
+            data_aux <- merge(
+              x$replicate_file[, 1:11],
+              data_aux,
+              by.x = names(x$replicate_id),
+              by.y = x$replicate_id
+            )
+
+            design <- survey::svrepdesign(
               id = psu,
               weights = as.formula(paste("~", x$weight)),
-              data = merge(data, x$replicate_file, by.x = names(x$replicate_id), by.y = x$replicate_id),
+              data = data_aux,
               repweights = x$replicate_pattern,
               type = x$replicate_type
             )
+
+
+            data <- merge(data, x$replicate_file, by.x = names(x$replicate_id), by.y = x$replicate_id)
+            design$variables <- data
+            design$repweights <- x$replicate_file
+            return(design)
           }
         }
       )
@@ -56,7 +72,7 @@ Survey <- R6Class(
       self$default_engine <- engine
       self$weight <- weight_list
       self$design <- design_list
-      self$recipes <- list(recipes)
+      self$recipes <- if (is.null(recipes)) list() else list(recipes)
       self$workflows <- list()
       self$periodicity <- time_pattern$svy_periodicity
     },
@@ -94,6 +110,12 @@ Survey <- R6Class(
       self$update_design()
     },
     add_recipe = function(recipe, bake = lazy_default()) {
+      if ((self$edition != recipe$edition)) {
+        stop("Invalid Recipe: \n", recipe$name, "\nEdition of survey: ", self$edition, "\nEdition of recipe: ", recipe$edition)
+      }
+
+
+
       index_recipe <- length(self$recipes) + 1
       self$recipes[[index_recipe]] <- recipe
     },
@@ -147,7 +169,6 @@ Survey <- R6Class(
               )
             } else {
               survey::svrepdesign(
-                id = ~1,
                 weights = as.formula(paste("~", x$weight)),
                 data = merge(self$data, x$replicate_file, by.x = names(x$replicate_id), by.y = x$replicate_id),
                 repweights = x$replicate_pattern,
@@ -563,7 +584,7 @@ cat_design_type <- function(self, design_name) {
 #'
 
 cat_recipes <- function(self) {
-  if (is.null(self$recipes)) {
+  if (is.null(self$recipes) || length(self$recipes) == 0) {
     return("None")
   }
 
diff --git a/R/utils.R b/R/utils.R
index 415229e..d285b83 100644
--- a/R/utils.R
+++ b/R/utils.R
@@ -68,6 +68,8 @@ validate_replicate <- function(svy, replicate) {
     }
   }
 
+
+
   replicate_file <- read_file(replicate$replicate_path)
 
   if (!is.null(replicate$replicate_pattern)) {
@@ -304,8 +306,8 @@ set_lazy_processing <- function(lazy) {
 
 extract_time_pattern <- function(svy_edition) {
   # Limpiar la entrada: reemplazar espacios y guiones por guiones bajos y quitar guiones bajos extra
-  svy_edition <- gsub("[\\s\\-\\/]+", "_", svy_edition)
-  svy_edition <- gsub("[_*]+", "_", svy_edition)
+  svy_edition <- gsub("[\\s\\-\\/]+", "_", svy_edition, perl = TRUE)
+  svy_edition <- gsub("[_*]+", "_", svy_edition, perl = TRUE)
   svy_edition <- trimws(svy_edition, which = "both")
 
   # Inicializar variables
@@ -317,13 +319,13 @@ extract_time_pattern <- function(svy_edition) {
   periodicity <- NA
 
   # Extraer el tipo si hay texto al inicio
-  if (grepl("^[A-Za-z]+", svy_edition)) {
-    type <- sub("_.*", "", svy_edition)
-    svy_edition <- sub("^[A-Za-z]+_*", "", svy_edition, perl = TRUE)
+  if (grepl("$[^0-9]*", svy_edition)) {
+    type <- sub("_.*", "", svy_edition, perl = TRUE)
+    svy_edition <- gsub("[^0-9]*", "", svy_edition, perl = TRUE)
   }
 
   # Caso: Mensual en formato YYYYMM (e.g., "202312")
-  if (grepl("^(\\d{4})(\\d{2})$", svy_edition)) {
+  if (grepl("^(\\d{4})(\\d{2})$", svy_edition) && as.numeric(sub("^(\\d{4})(\\d{2})$", "\\2", svy_edition)) <= 12) {
     year <- as.numeric(sub("^(\\d{4})(\\d{2})$", "\\1", svy_edition))
     month <- as.numeric(sub("^(\\d{4})(\\d{2})$", "\\2", svy_edition))
 
@@ -335,7 +337,7 @@ extract_time_pattern <- function(svy_edition) {
     }
 
     # Caso: Mensual en formato MMYYYY (e.g., "122023")
-  } else if (grepl("^(\\d{2})(\\d{4})$", svy_edition)) {
+  } else if (grepl("^(\\d{2})(\\d{4})$", svy_edition) && as.numeric(sub("^(\\d{2})(\\d{4})$", "\\1", svy_edition)) <= 12) {
     month <- as.numeric(sub("^(\\d{2})(\\d{4})$", "\\1", svy_edition))
     year <- as.numeric(sub("^(\\d{2})(\\d{4})$", "\\2", svy_edition))
 
@@ -347,7 +349,7 @@ extract_time_pattern <- function(svy_edition) {
     }
 
     # Caso: Mensual con formato MM_YYYY o MM-YYYY (e.g., "01_2023", "12_2023")
-  } else if (grepl("^(\\d{2})[_-](\\d{4})$", svy_edition)) {
+  } else if (grepl("^(\\d{2})[_-](\\d{4})$", svy_edition) && as.numeric(sub("^(\\d{2})[_-](\\d{4})$", "\\1", svy_edition)) <= 12) {
     month <- as.numeric(sub("^(\\d{2})[_-](\\d{4})$", "\\1", svy_edition))
     year <- as.numeric(sub("^(\\d{2})[_-](\\d{4})$", "\\2", svy_edition))
 
@@ -359,7 +361,7 @@ extract_time_pattern <- function(svy_edition) {
     }
 
     # Caso: Mensual con formato YYYY_MM o YYYY-MM (e.g., "2023_12")
-  } else if (grepl("^(\\d{4})[_-](\\d{2})$", svy_edition)) {
+  } else if (grepl("^(\\d{4})[_-](\\d{2})$", svy_edition) && as.numeric(sub("^(\\d{4})[_-](\\d{2})$", "\\2", svy_edition)) <= 12) {
     year <- as.numeric(sub("^(\\d{4})[_-](\\d{2})$", "\\1", svy_edition))
     month <- as.numeric(sub("^(\\d{4})[_-](\\d{2})$", "\\2", svy_edition))
 
@@ -371,19 +373,19 @@ extract_time_pattern <- function(svy_edition) {
     }
 
     # Caso: Encuesta con rango de años (e.g., "2019_2021")
-  } else if (grepl("^(\\d{4})[_-](\\d{4})$", svy_edition)) {
+  } else if (grepl("^(\\d{4})(\\d{4})$", svy_edition)) {
     years <- as.numeric(unlist(regmatches(svy_edition, gregexpr("\\d{4}", svy_edition))))
     year_start <- min(years)
     year_end <- max(years)
     periodicity <- if (year_end - year_start + 1 == 3) "Trianual" else "Multianual"
 
     # Caso: Anual (e.g., "2023")
-  } else if (grepl("^\\d{4}$", svy_edition)) {
+  } else if (grepl("^\\d{4}$", svy_edition) && as.numeric(svy_edition) >= 1900) {
     year <- as.numeric(svy_edition)
     periodicity <- "Annual"
 
     # Caso: Mensual con formato YY_MM o MM_YY (e.g., "23_05" que se interpreta como "2023-05")
-  } else if (grepl("^(\\d{2})[_-](\\d{2})$", svy_edition)) {
+  } else if ((grepl("^(\\d{2})[_-](\\d{2})$", svy_edition) || grepl("^(\\d{2})(\\d{2})$", svy_edition))) {
     part1 <- as.numeric(sub("^(\\d{2})[_-](\\d{2})$", "\\1", svy_edition))
     part2 <- as.numeric(sub("^(\\d{2})[_-](\\d{2})$", "\\2", svy_edition))
 
@@ -395,7 +397,15 @@ extract_time_pattern <- function(svy_edition) {
       year <- 2000 + part1 # Interpretar como 20XX
       month <- part2
     } else {
-      periodicity <- "Formato incorrecto"
+      part1 <- as.numeric(sub("^(\\d{2})(\\d{2})$", "\\1", svy_edition))
+      part2 <- as.numeric(sub("^(\\d{2})(\\d{2})$", "\\2", svy_edition))
+      if (part1 >= 1 && part1 <= 12) {
+        month <- part1
+        year <- 2000 + part2 # Interpretar como 20XX
+      } else if (part2 >= 1 && part2 <= 12) {
+        year <- 2000 + part1 # Interpretar como 20XX
+        month <- part2
+      }
     }
 
     if (!is.na(month) && month >= 1 && month <= 12) {
diff --git a/R/workflow.R b/R/workflow.R
index d4195c8..5e42d63 100644
--- a/R/workflow.R
+++ b/R/workflow.R
@@ -118,6 +118,7 @@ workflow_pool <- function(survey, ..., estimation_type = "monthly") {
                   call[["design"]] <- substitute(design)
                   call <- as.call(call)
 
+
                   # Evaluamos la función en el entorno
                   estimation <- eval(call, envir = list(design = survey_item$design[[estimation_type]]))
 
diff --git a/man/load_survey.Rd b/man/load_survey.Rd
index fff8f64..a17894b 100644
--- a/man/load_survey.Rd
+++ b/man/load_survey.Rd
@@ -38,9 +38,12 @@ Load survey
 \examples{
 set_engine("data.table")
 svy_example <- load_survey(
-  "https://raw.githubusercontent.com/metasurveyr/metasurvey_data/main/eaii/2019-2021.csv",
+  load_survey_example(
+     svy_type = "eaii",
+     svy_edition = "2019-2021"
+  ),
   svy_type = "eaii",
-  svy_edition = "2019-2021",
+  svy_edition = "eaii_2019-2021",
   svy_weight = add_weight(annual = "w_trans"),
   dec = ","
 )
diff --git a/vignettes/eai.Rmd b/vignettes/eai.Rmd
deleted file mode 100644
index 2e1675a..0000000
--- a/vignettes/eai.Rmd
+++ /dev/null
@@ -1,301 +0,0 @@
----
-title: "eai"
-output: rmarkdown::html_vignette
-vignette: >
-  %\VignetteIndexEntry{eai}
-  %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
-  %\VignetteEncoding{UTF-8}
----
-
-```{r, include = FALSE}
-knitr::opts_chunk$set(
-  collapse = TRUE,
-  comment = "#>"
-)
-```
-
-
-Esta encuesta es utilizada para obtener información sobre las actividades de innovación e investigación y desarrollo en las empresas, instituciones y organismos del país, es realizada por la Agencia Nacional de Innovación e Investigación (ANII) en conjunto con el Instituto Nacional de Estadística (INE).
-Los microdatos oficiales se encuentran diposibles en [PRISMA](https://prisma.uy/indicadores/innovacion/periodo-actual) junto con la documentación de la encuesta. En el paquete se encuentra el mismo archivo de microdatos en formato CSV unicamente 
-con fines de ejemplo.
-
- 
-## Configuración del motor
-
-El paquete tiene diferentes motores para trabajar con datos, en este caso se usará el motor `data.table`. Para cambiar el motor se puede usar la función `set_engine` y para ver los motores disponibles se puede usar la función `show_engines`, 
-en este ejemplo se usará el motor `data.table`.
-
-```{r setup}
-library(metasurvey)
-```
-
-## Carga de datos
-
-Al cargar la encuesta se utiliza la función `load_survey`, actualmente se pueden cargar encuestas en los siguientes formatos:
-
-- CSV (con el motor `data.table`)
-- XLSX (con el motor `tidyverse`)
-- SPSS (con el motor `data.table` o `tidyverse`)
-
-Además de los microdatos, es necesario cargar algunos metadatos para poder trabajar con la encuesta, actualmente es requerida la siguiente información:
-
-- Tipo de encuesta, por ejemplo: EPH, ECH, EAII, etc.
-- Edición de la encuesta, es necesario para poder buscar recetas predefinidas y compartir recetas entre diferentes usuarios.
-- Variable de ponderación, es necesario para poder realizar estimaciones y definir el diseño muestral de la encuesta.
-
-Una vez cargada la encuesta obtendremos un objeto de la clase `Survey` que contiene los microdatos y los metadatos de la encuesta.
-
-```{r}
-# Tipo de encuesta: ECH
-# Edición de la encuesta: 2018
-# Variable de ponderación: pesoano
-
-svy_example <- metasurvey::load_survey(
-  "https://raw.githubusercontent.com/metasurveyr/metasurvey_data/main/eaii/2019-2021.csv",
-  svy_type = "eaii",
-  svy_edition = "2019-2021",
-  svy_weight = add_weight(
-    annual = "w_trans"
-  ),
-  dec = ",",
-  svy_psu = "ID_Estadistico"
-)
-
-class(svy_example)
-```
-
-De esta forma se carga la encuesta en memoria al ser un objeto de la clase `Survey` se pueden realizar diferentes operaciones con ella, como recodificar variables, crear nuevas variables, aunque siempre se pueden
-obtener los datos en formato `data.table` o `tibble` para trabajar con ellos de forma más directa.
-
-```{r}
-survey_to_data_frame(svy_example)[1:5, 1:3]
-survey_to_tibble(svy_example)[1:5, 1:3]
-get_data(svy_example)[1:5, 1:3]
-```
-
-# Uso de recipes y workflows
-
-```{r}
-set_lazy_processing(FALSE)
-eaii_2019 <- metasurvey::load_survey(
-  "https://raw.githubusercontent.com/metasurveyr/metasurvey_data/main/eaii/2019-2021.csv",
-  svy_type = "eaii",
-  svy_edition = "2019-2021",
-  svy_weight = add_weight(
-    annual = "w_trans"
-  ),
-  dec = ","
-)
-```
-
-## Recodificación de variables con steps y recipes
-
-En este ejemplo se mostrará como crear variables relacionadas al sector, edad de la empresa, tamaño de la empresa y si la empresa es innovadora o no además del tipo de actividad de innovación que realiza de forma tal
-de poder recrear este gráfico de la sección de [Innovación](https://prisma.uy/indicadores/innovacion/periodo-actual/?grafico=grafico-5.1&sector=Todos los sectores&subsector=Todos los subsectores) de PRISMA.
-
-En este portal se pueden obtener datos a nivel de todas las empresas aunque también se pueden obtener estimaciones en diferentes dominios de interés, como el tamaño de la empresa, sector, edad de la empresa, dichos dominios
-no se encuentran disponibles de forma directa en los microdatos oficiales, por lo que es necesario realizar una recodificación de las variables para poder obtener las estimaciones deseadas.
-
-### Tamaño de la empresa
-
-En base al decreto Nº 504/007 se clasifican las empresas en tres categorías según la cantidad de trabajadores y el monto de las ventas, en este caso se recodificará la variable `IG_4_1_3` que representa la cantidad de trabajadores y la variable `IG_5_1_1_3` que representa el monto de las ventas.
-El decreto Nº 504/007 establece las siguientes categorías:
-
-- **Pequeñas empresas**: Son las que ocupan no más de diecinueve (19) personas y cuyas ventas anuales excluído el IVA, no superan el equivalente a diez millones (10.000.000) de unidades indexadas (U.I.).
-
-- **Medianas empresas**: Son las que ocupan no más de noventa y nueve (99) personas y cuyas ventas anuales excluído el IVA, no superan el equivalente a setenta y cinco millones (75.000.000) de unidades indexadas (U.I.).
-
-- **Grandes empresas**: Son las que ocupan más de noventa y nueve (99) personas y cuyas ventas anuales excluído el IVA, superan el equivalente a setenta y cinco millones (75.000.000) de unidades indexadas (U.I.).
-
-```{r}
-eaii_2019 <- eaii_2019 |>
-  metasurvey::step_recode( # Clasificación tamaño de la empresa decreto Nº 504/007
-    new_var = cant_traba_tramo,
-    data.table::between(IG_4_1_3, 0, 4) ~ "1",
-    data.table::between(IG_4_1_3, 5, 19) ~ "2",
-    data.table::between(IG_4_1_3, 20, 99) ~ "3",
-    IG_4_1_3 > 99 ~ "4"
-  ) |>
-  metasurvey::step_recode( # Clasificación tamaño de la empresa decreto Nº 504/007
-    new_var = ingreso_vta_pesos,
-    data.table::between(IG_5_1_1_3, 0, 9942787) ~ "1",
-    data.table::between(IG_5_1_1_3, 9942788, 49713934) ~ "2", # nolint
-    data.table::between(IG_5_1_1_3, 49713935, 372854507) ~ "3", # nolint
-    IG_5_1_1_3 > 372854507 ~ "4"
-  ) |>
-  metasurvey::step_recode( # Clasificación tamaño de la empresa decreto Nº 504/007
-    new_var = tamanio,
-    cant_traba_tramo == "1" & ingreso_vta_pesos == "1" ~ "Pequenias",
-    cant_traba_tramo == "2" & ingreso_vta_pesos == "2" ~ "Pequenias",
-    cant_traba_tramo == "2" & ingreso_vta_pesos == "1" ~ "Pequenias",
-    cant_traba_tramo == "1" & ingreso_vta_pesos == "2" ~ "Pequenias",
-    cant_traba_tramo == "3" & ingreso_vta_pesos == "3" ~ "Medianas",
-    cant_traba_tramo == "3" & ingreso_vta_pesos == "2" ~ "Medianas",
-    cant_traba_tramo == "3" & ingreso_vta_pesos == "1" ~ "Medianas",
-    cant_traba_tramo == "1" & ingreso_vta_pesos == "3" ~ "Medianas",
-    cant_traba_tramo == "2" & ingreso_vta_pesos == "3" ~ "Medianas",
-    cant_traba_tramo == "4" & ingreso_vta_pesos == "4" ~ "Grandes",
-    cant_traba_tramo == "4" & ingreso_vta_pesos == "3" ~ "Grandes",
-    cant_traba_tramo == "4" & ingreso_vta_pesos == "2" ~ "Grandes",
-    cant_traba_tramo == "4" & ingreso_vta_pesos == "1" ~ "Grandes",
-    cant_traba_tramo == "1" & ingreso_vta_pesos == "4" ~ "Grandes",
-    cant_traba_tramo == "2" & ingreso_vta_pesos == "4" ~ "Grandes",
-    cant_traba_tramo == "3" & ingreso_vta_pesos == "4" ~ "Grandes"
-  )
-```
-
-### Edad de la empresa
-
-Las empresas se clasifican en tres categorías según su edad, para ello se recodificará la variable `IG_3_5_1` que representa la fecha de fundación de la empresa.
-
-- **Jovenes**: Empresas con menos de 10 años de antigüedad.
-- **Medianas**: Empresas con entre 11 y 20 años de antigüedad.
-- **Maduras**: Empresas con más de 20 años de antigüedad.
-
-```{r}
-eaii_2019 <- eaii_2019 |>
-  metasurvey::step_compute(
-    edad = difftime(
-      "2019-01-01",
-      as.Date(paste(IG_3_5_1, "01", "01", sep = "-")),
-      units = "weeks"
-    ) / 52
-  ) |>
-  metasurvey::step_recode(
-    edad_tramos,
-    data.table::between(edad, 0, 10) ~ "Jovenes",
-    data.table::between(edad, 11, 20) ~ "Medianas",
-    edad > 20 ~ "Maduras"
-  )
-```
-
-### Tipo de empresa
-
-Las empresas se clasifican en tres categorías según su tipo, para ello se recodificará la variable `IG_3_6` que representa en el cuestionario a la siguiente pregunta "Indique si la empresa era pública, privada o mixta en el año 2021".
-
-
-```{r}
-eaii_2019 <- eaii_2019 |>
-  metasurvey::step_recode(
-    tipo_empresa,
-    IG_3_6 == 1 ~ "Publica",
-    IG_3_6 == 2 ~ "Privada",
-    IG_3_6 == 3 ~ "Mixta"
-  )
-```
-
-
-### Sector CIUU
-
-Cada empresa se clasifica en un sector según la Clasificación Industrial Internacional Uniforme de todas las actividades económicas (CIUU), en este caso se recodificará la variable `Division` que representa el sector de la empresa.
-
-```{r}
-eaii_2019 <- eaii_2019 |>
-  metasurvey::step_recode(
-    sector,
-    data.table::between(Division, 10, 33) ~ "Industria",
-    data.table::between(Division, 34, 99) ~ "Servicios",
-    Division == "E1" ~ "Servicios",
-    Division == "C1" ~ "Industria",
-    Division == "C2" ~ "Industria"
-  ) |>
-  metasurvey::step_compute(
-    subsector = Division
-  )
-```
-
-
-
-### Realiza actividades de innovación
-
-En base a la pregunta "¿La empresa realizó actividades de innovación en el período 2019-2021?" se recodificará la variable `IG_6_1` que representa si la empresa realizó actividades de innovación en el período 2019-2021.
-
-```{r}
-eaii_2019 <- eaii_2019 |>
-  metasurvey::step_recode(
-    new_var = realiza_innovacion,
-    B1_1_1 == 1 ~ 1,
-    B1_2_1 == 1 ~ 1,
-    B1_3_1 == 1 ~ 1,
-    B1_4_1 == 1 ~ 1,
-    B1_5_1 == 1 ~ 1,
-    B1_6_1 == 1 ~ 1,
-    B1_7_1 == 1 ~ 1,
-    B1_8_1 == 1 ~ 1,
-    B1_9_1 == 1 ~ 1,
-    .default = 0
-  )
-```
-
-De esta forma si se realiza una estimación de la cantidad de empresas que realizan actividades de innovación en el período 2019-2021 se puede obtener la siguiente tabla:
-
-```{r,eval = FALSE}
-workflow(
-  list(eaii_2019),
-  survey::svymean(
-    ~realiza_innovacion
-  ),
-  estimation_type = "annual"
-)
-```
-
-### Tipo de actividad de innovación
-
-```{r}
-eaii_2019 <- eaii_2019 |>
-  step_compute(
-    software = ifelse(
-      B1_4_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    id_interna = ifelse(
-      B1_1_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    id_externa = ifelse(
-      B1_2_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    bienes_capital = ifelse(
-      B1_3_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    propiedad_intelectual = ifelse(
-      B1_5_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    ingenieria = ifelse(
-      B1_6_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    capacitacion = ifelse(
-      B1_7_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    marketing = ifelse(
-      B1_8_1 == 1,
-      1,
-      0
-    ),
-    gestion = ifelse(
-      B1_9_1 == 1,
-      1,
-      0
-    )
-  )
-```
-
-## Workflow
-
-Una vez realizada la recodificación de variables se puede obtener cada paso realizado con la función `get_steps` o visualizarlo en forma de DAG con la función  
-
-```{r}
-metasurvey::view_graph(eaii_2019)
-```
diff --git a/vignettes/ech.Rmd b/vignettes/ech.Rmd
new file mode 100644
index 0000000..574ad1b
--- /dev/null
+++ b/vignettes/ech.Rmd
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: "Use recipes"
+output: rmarkdown::html_vignette
+vignette: >
+  %\VignetteIndexEntry{Use recipes}
+  %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
+  %\VignetteEncoding{UTF-8}
+---
+
+```{r, include = FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(
+  collapse = TRUE,
+  comment = "#>"
+)
+```
+
+
+
+# Obtener recetas
+
+```{r}
+library(metasurvey)
+recetas_mercado_trabajo <- get_recipe(
+  "ech",
+  "2022",
+  topic = "ingreso"
+)
+```