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 | Noyaux multiples (Python, R, Julia…) | Focus R (Python via `reticulate`) | Exécution Babel pour **tous** langages |
 | Export HTML/PDF par nbconvert | Export HTML/PDF/Word via Pandoc | Export LaTeX/Beamer/HTML, styles personnalisés |
 
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-# Module 2 — **Le document computationnel**  
-*(MOOC « Recherche reproductible » – slides C028AL, 87 pages)*
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-> Résumé synthétique des principaux messages et exemples,  
-> basé sur les diapositives de septembre 2018. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
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-## 1. Contexte et plan du module
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-| Séquence | Contenu clé |
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-| **M2-S0** | Définir ce qu’est un *document computationnel*. |
-| **M2-S1** | Exemples d’études rétractées ou controversées. |
-| **M2-S2** | Pourquoi la reproductibilité est difficile. |
-| **M2-S3** | Principe du document computationnel. |
-| **M2-S4A/B/C** | Prise en main : **Jupyter**, **RStudio**, **Org-mode**. |
-| **M2-S5** | Travailler avec ses co-auteurs. |
-| **M2-S6** | Comparaison détaillée des trois outils. |
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-## 2. Études « fracassantes » : le besoin de transparence
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-| Domaine | Cas cité | Problème identifié |
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-| Économie | **Reinhart & Rogoff (2010)** : dette > 90 % ➜ croissance ↘︎ | Erreurs Excel, pondérations arbitraires (2013 re-analyse). |
-| IRM fonctionnelle | Bug logiciel invalidant potentiellement *15 ans* de recherches (Eklund et al., 2016). | Taux de faux positifs sous-estimé. |
-| Cristallographie | Structures de protéines (Chang, 2001-2005) | Colonnes de données inversées ➜ 5 rétractations. |
-| Réplication | Oncologie : ≥ 50 % non reproduites ; Psychologie : ⅓ seulement. | Manque de données et de scripts fiables. |
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-## 3. Pourquoi est-ce si difficile ?
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-1. **Manque d’information**  
-   - Données non partagées, choix méthodo non documentés.  
-   - Pas de « cahier de labo » numérique.
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-2. **Ordinateur = source d’erreurs**  
-   - Tableurs « point-and-click » ➜ conversions indésirables (`MARCH1`→ date).  
-   - Piles logicielles complexes : bugs, dépendances changeantes.
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-3. **Organisation défaillante**  
-   - Pas de sauvegarde ni d’historique versionné.  
-   - Scripts éparpillés, noms de fichiers cryptiques.
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-## 4. Le document computationnel : principe
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-> **Tout regrouper dans un même fichier exécutable**  
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-- **Données** (ou lien vers dépôt).  
-- **Code** (cellules ou blocs).  
-- **Résultats** (tableaux, figures).  
-- **Narration** en langage naturel expliquant hypothèses & décisions.  
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-🎯 *But* : Traçabilité totale, ré-exécution à l’identique, partage facilité.
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-## 5. Trois outils pratiques
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-| Critère | **Jupyter Notebook** | **RStudio + R Markdown** | **Emacs Org-mode** |
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-| Langage noyau | Multi-langages, focus **Python** | **R** natif, Python via `reticulate` | Tous via Babel |
-| Fichier | `.ipynb` (JSON) | `.Rmd` (Markdown + YAML) | `.org` (texte pur) |
-| Export | HTML / PDF / slides | HTML / PDF / Word | LaTeX, Beamer, HTML |
-| Prise en main | Simple (Anaconda) | Simple pour R | Plus raide (Emacs) |
-| Force | Interactivité, widgets | R écosystème + Pandoc | Contrôle total, reproductibilité fine |
-| Limite | Merge Git compliqué | Graphiques Python moins fluides | Courbe d’apprentissage élevée |
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-## 6. Collaborer efficacement
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-1. **Versionner** (Git + plateforme publique).  
-2. **Lister dépendances** (`environment.yml`, `renv.lock`, Dockerfile).  
-3. **Tester sur les machines de chaque co-auteur**.  
-4. **CI** pour relancer le document à chaque modification.  
-5. **Relire mutuellement** le code ; plus d’excuse !
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-## 7. Bonnes pratiques récapitulatives
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-- Structurer → titres, sections claires, mots-clés.  
-- Expliquer en clair le *pourquoi* de chaque étape.  
-- Ne pas commenter *chaque* ligne ; viser la lisibilité.  
-- Penser public cible (soi, collègues, reviewers).  
-- Diffuser de façon pérenne (GitLab + Zenodo DOI).
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-## 8. À retenir
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-> **Un document computationnel est la vitrine *et* l’envers du décor** :  
-> il montre les résultats publiables et révèle la mécanique reproductible.  
-> Sans cette double dimension, la science reste un château de cartes.
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