Basta una línea para mejorar tus mapas; pero, ¿cuál?

A la vista de los mapas

pocos habrán que no prefieran el de la derecha. Los mapas están extraídos de la entrada Improve your maps in one line of code changing map projections, cuyo título ha sido elegido muy acertadamente en tanto que los mapas han sido construidos usando

gd_n2_main_laea <- gd_n2_main %>%
    st_transform(crs = 3035)

a <- gd_n2_main %>%
    ggplot() +
    geom_sf(fill = "#F48FB1", color = NA)+
    geom_sf(data = bord, color = "#C2185B", size = .5)+
    coord_sf(crs = 3857)

b <- gd_n2_main_laea %>%
    ggplot() +
    geom_sf(fill = "#DCE775", color = NA)+
    geom_sf(data = bord, color = "#AFB42B", size = .5)

library(patchwork)

a + b + plot_annotation(tag_levels = "A")

y, por lo tanto, solo difieren en la línea

gd_n2_main_laea <- gd_n2_main %>%
    st_transform(crs = 3035)

que transforma adecuadamente el sistema de referencia (de coordenadas).

Pero, para usos concretos, ¿qué CRS hay que usar? Echo de menos —¿existirá?— una plantilla —análoga a esas que circulan por ahí y que recomiendan maneras de representar gráficos en función de su naturaleza— que sugiera una lista de CRS apropiados según el tipo de mapa que uno quiera representar.

Nota: Vale, admito que, al igual que pasa con los gráficos, no está de más ensanchar el conocimiento propio en los CRS más comunes y sus usos habituales y recomendados. Pero, ¿qué hacemos los que tenemos muchas otras cosas que hacer y nos conformamos con lo bueno sin pretensiones de alcanzar lo perfecto?