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Commit 72d7ebc6 authored by A.Changenet's avatar A.Changenet
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---
title: "Notes_module2"
author: "A.Changenet"
date: "`r Sys.Date()`"
output:
rmdformats::downcute:
self_contained: true
---
```{r setup, include=FALSE}
library(knitr)
library(rmdformats)
## Global options
options(max.print="75")
opts_chunk$set(echo=FALSE,
cache=TRUE,
prompt=FALSE,
tidy=TRUE,
comment=NA,
message=FALSE,
warning=FALSE)
opts_knit$set(width=75)
```
---
output: html_document
---
<!-- :Notes: --> <!-- :MOOC: --> <!-- :reproductible: --> <!-- :markdown: -->
<!-- :logiciel libre: -->
# Document computationnels
* Jupyter => Intégré au MOOC
* Rstudio => Syncrhoniser avec le gitlab
* OrgMode => Necessite emacs plus puissant, plus technique
# Etudes discutées
* Economie: politiques d'austérité s'appuyant sur des travaux non reproductibles cf sur [wiki](https://en.wikipedia.org/wiki/Growth_in_a_Time_of_Debt)
* IRM fonctionnelle: Bennett
* 40 000 études a refaire
* fausse structures de protéines dans des bactéries: code qui a été propagée dans plusieurs groupes ... avec des conséquences.
# Pourquoi est-ce difficile ?
* Sources et données
* Choix !
Le cahier de labo peut nous aider
* L'ordinateur sources d'erreur.
* Manque de rigueur et d'organisation
# Doc computationnel
* l'article est la partie immergée de l'iceberg
* Doc Comp permet de voir l'autre partie de l'iceberg ! Verfi les calculs, reutiliser les travaux et corriger.
* On est encouragé a écrire des petits morceaux de code et expliquer les liaisons entre code entre toutes les zones.
* Jupyter et rmarkdown parfois problématique du point de vu du rendu pour avoir exactrement ce que l'on souhaite (en pdf par exemple) (mais faisable)
* Org mode lit direct le latex donc permets de faire ce que l'on veut.
## Rstudio
* Partage de doc: **Knit** et publish permet de l'envoyer sur les serveurs pou être accéder par les autres en html.
## Prise en main de l'outil Rstudio:
* Problème de connexion ssh: Rstudio fait la liaison tout seul à parti du moment ou la clefs ssh se trouve ur mon profil gitlab.
Problème au moment d'appliquer la commande
`ssh -T git@app-learninglab.inria.fr`
Le port n'étant pas le port ssh par défaut (22), il fallait en faite taper:
`ssh -T git@app-learninglab.inria.fr -p 9418`
## Travailler à plusieurs
* Rpubs outil idéal pour partager rapidement mais pas pérenne
* Gitlab/Github => Prendre en compte le fait que tout (commentaires aux reviewers etc...) sera public.
* Site compagnion *Runmycode*, Editeurs....
* Archive ouvertes: *HAL*, *Figshare/zenodo*
## Comparaison des outils:
* Pour les cours ou tuto: Jupyter
* Journal de bord: orgmode: organisation chronologique + tags intensif !!!
* Cahier de labo => Idem mais orga sémantique avec des sections: analyses, scripts .... puis orga chonologique.
* Article reproductible: orgmode
* Navigation limitée avec jupyter et rstudio/knitr mais puissante avec orgmode
* Article faisable en Rstudio et orgmode mais plus compliqué en Jupyter
# Exemple de structure:
# Intro
# Results / biblio
# Devlopment, méthodo
# Biblio
# Journal
# conclu
#
## week 1
## week 2
### work done
### questions
### work planned
<!-- :R packages: --> <!-- :ressources: -->
* some idead of packages
* [learnR](https://cran.r-project.org/web/packages/learnr/index.html) => To create tutorial with executable code (as in Jupyter)
* [flexdashboard](https://rmarkdown.rstudio.com/flexdashboard/) to create interactive dashboards
* [rticles](https://github.com/rstudio/rticles) for templates of articles as pdf
*[rmdformats](https://github.com/juba/rmdformats) for templates html with toc.
A test was recorded in the file Test.preprint with tyhe preprint template.
A test of rmd was also done.
## Quelques notes sur les commandes
git status => état de mon projet
git checkout => revenir juste en arrière quand on a fait une modif
* On peut checker dans le [book de git](https://git-scm.com/book/fr/v2)
* retour en arrière a un endroit spécifier:
git reset et git restore
* browse file sur une version d'un fichier dans l'historique sur gitlab nous amène ala version historique en question pour la visualiser.
* on peut la télécharger pour retraivailler dessus à parti de la et remplacer la version actuelle par l'ancienne version modifiée.
<!-- :ressources: -->
* [Learn Git Branching](https://learngitbranching.js.org/?locale=fr_FR)
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# MOOC recherche reproductible
## Week 1: Notes 1
### Chapitre 1: la reproductibilité est une notion complète
La reproductibilité est souvent réclamée comme la moindre des choses en science, et pourtant, en forçant un peu le trait, on pourrait avancer que quasiment rien n'est jamais reproduit : personne ne veut essayer, et quand quelqu'un essaye, ça ne marche pas. Ce qui est nouveau, c'est que cela semble rédhibitoire dans le cadre de bonnes pratiques scientifiques, au nom de la crédibilité de la science, et des initiatives pour y remédier commencent à fleurir.
La reproductibilité est aussi complexe parce que, bien que simple à imaginer en apparence, le concept recouvre tout un tas de pratiques qui posent des questions :
* Reproductibilité par qui ? soi-même? un collègue? un concurrent? un reviewer? une instance de vérification?
* Reproductibilité pour quoi : pour valider ? pour contredire ? pour interpréter ?
* Reproductibilité comment ? avec la même instrumentation ? le même protocole ? la même conclusion par d'autres moyens ?
* De fait, qu'est-ce qui est "pareil" ? de strictes mesures ? des patterns concordants de résultats ? des conclusions généralisatrices ?
* Et enfin, quand a-t-on besoin d'être "pareil" ? pour vérifier ? pour démontrer ? pour infirmer ou contredire ? pour généraliser ?
Par ailleurs, la "reproduction" doit elle être hypothétique ou effective ? Il est notoire que les scientifiques n'ont (en général) aucune motivation à reproduire les expériences des autres : Puisque la récompense de l'activité de recherche est la publication et que la valeur de la publication réside dans l'originalité, la question reste souvent hypothétique, et les rares cas de tentatives de reproduction se font lors de controverses.
*Est ce que les deux études de nature sont de la reproductibilité ou pas?*
Paradoxalement, malgré le flou qui l'entoure et la faible activité de reproduction en pratique, la reproductibilité est souvent citée comme "la moindre des choses" dans les bonnes pratiques scientifiques, voire un "gold standard" de la science. Elle est par exemple prégnante dans la critique de l'activité de publication et en particulier du protocole de peer reviewing. La nécessité de la reproductibilité est ainsi souvent brandie comme un principe moral indiscutable, et les conditions de la réalisation de ce principe sont souvent hypothétiques. La critique de l'activité de reviewing, par exemple, existe de plus en plus et des propositions sont envisagées (Ross-Hellauer, 2017), mais cette remise en cause, parfois appliquée dans des revues scientifiques d'avant garde, se heurte à l'immobilisme des revues les plus prestigieuses, celles qui pèsent le plus.
*Raoul ? Sur critique du peer reviewing*
* Vertus épistémiques : le venin de vipères
* Reproduire des expériences en histoire des sciences : Joule et les brasseries
* Cette reproduction dépendait de trop de savoirs tacites. Le but de cette "technique littéraire" (litterary technology) n'était effectivement pas (et n'est toujours pas dans les publications aujourd'hui) exactement la reproductibilité, mais plutôt la légitimité.
### Chapitre 2: plusieurs types de reproductibilités
* Computationelle
* Expérimentale directe: Essais standardisé en médecine clinique
* Expé indirecte: Semis standardisé (psychosociale, neurosciences...)
* Repro par expértise (archéologie)
* Observatino reproductibles (radiologie, sociologie)
* Recherche non repro: Anthropologie (n'as pas de sens ici). ils se concentrent sur les pricessus de production des données.
<br>
La conclusion de Leonelli à propos de cette typologie en six catégories est que l'exigence de reproductibilité (en tant que moyen d'obtenir la fiabilité) pose problème, et ce encore plus si elle est définie dans un sens étroit, basé sur des préceptes qui n'ont de sens que dans un seul domaine scientifique.
### Chapitre 3
* Ref to check *
* Crise médiatique
* En Psycho: En 2011, est créé le Reproducibility Project, puis en 2013, le Center for Open Science, opération de reproduction d'expériences en psychologie impliquant toute une communauté scientifique. ([Chambers 2017](https://press.princeton.edu/books/hardcover/9780691158907/the-seven-deadly-sins-of-psychology))
* Essais cliniques: Au début des années 2000, la contestation a porté sur les biais liés au financement privé des recherches, avec en point d'orgue le livre "The Truth About the Drug Companies: How They Deceive Us and What to Do" (Angell, 2004) provenant de la communauté académique médicale. La mise en évidence récente, lors d'études financées par le privé, que les problèmes de reproductibilité existent autant dans la recherche publique que dans la recherche privée suggère que ce manque de reproductibilité est lié à autre chose que l'influence d'intérêts financiers. Nelson le voit donc comme une sorte de contre-attaque de l'industrie pharmaceutique pour sortir du rôle de méchant dans lequel elle est cantonnée
* Meta sciences (statistics): Les problèmes épistémiques de reproductibilité sont pourtant bien plus divers que cette seule question, mais la reproductibilité statistique est de loin la plus médiatique. See "Why Most Published Research Findings Are False" (au titre particulièrement nuancé) est de loin la plus citée ([Ioannidis, 2005](https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124)).
### Chp 4: Reprod computationelle
Check [Disunity of sciences, 1996](https://www.sup.org/books/title/?id=2121) & [Norton 2010](https://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/656542).
- La repro comme gold standard a ateindre
- Pourtant, même s'ils sont interpénétrés, le statistique et le computationnel ne posent pas les mêmes problèmes de reproductibilité.(souvent confondus !!!)
De fait, une grosse partie de l'activité computationnelle est réalisée par des scientifiques dont ce n'est pas le métier : ni dans le coding, ni dans le management, ni dans la diffusion et le licensing. La définition et l'organisation de bonnes pratiques sont des préoccupations des chercheurs [Bénureau et Rougier, 2018](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2017.00069/full) [Stodden, 2016](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781118865064.ch9)
* On peut de manière similaire décrire deux visions différentes de fiabilité scientifique computationnelle. L'un considére le software comme "user-oriented". Dans ce cas, le programme est vu comme un outil dont on peut soulever le capot et vérifier comment il marche : la transparence est la vertu épistémique garantissant la reproductibilité, contrairement à une "boîte noire". L'autre considère le software comme "market-oriented", il est produit industriellement et la confiance est basée sur la robustesse d'un produit industriel imposant une forme de standard, même si propriétaire. Dans ce cas, la reproductibilité est basée sur l'assurance de la fiabilité par l'imposition d'une norme industrielle (Hocquet et Wieber, 2020).
## Seconde partie: transparence
Au moins trois types de transparence:
* data transparency : "Providing full access to data itself"
* analytic transparency : "Information about data analysis"
*production transparency : "Process of data collection"
But de pre-registration (Nosek et al. 2017) peut également participer à une recherche plus reproductible. L'une de ses finalités est de prévenir les risques de HARKing - Hypothesizing After the Results are Known.
**Le terme "transparence" renvoie donc plutôt au fait de rendre accessibles à son lectorat les éléments sur lesquels s'est construit le raisonnement**: : sources citées, données analysées ou description des données, corpus, etc. La notion de traçabilité occupe donc une place centrale. L'accent n'est pas mis sur le fait d'aboutir aux mêmes conclusions.
la démultiplication des données disponibles (corpus numérisés, catalogues de références, sources en texte intégral, données obtenues grâce à des logiciels, etc.) et leur fragilité (obsolescence des supports, des formats et des logiciels) constituent autant d'atteintes potentielles à la traçabilité de la recherche.
*Le codebook*, un exemple d'outil pour les méthodes qualitatives
# Entretien avec François Briatte:
Ses recherches ont porté sur les politiques de santé publique en Europe, la sociologie des mouvements sociaux, la sociologie de la quantification, et l’analyse de réseaux appliquée à la collaboration législative ([son site])(https://f.briatte.org/)
* Graphviz un outils ôpur représenter son workflow
* [Cascad](https://www.cascad.tech/), un outil de certification de la reproductibilité. Utile surtout quand les données sont confidentielles !!
* Exemple de problème: C’est donc parfois l’horreur absolue lorsqu’un referee demande à refaire une estimation et que le chercheur ne retrouve pas le même résultat et n’est pas complètement sûr des programmes utilisés ! Il faut dire aussi, que les estimations économétriques reposent souvent sur la maximisation d’une vraisemblance, une fonction souvent complexe à maximiser et il arrive qu’un changement de version de logiciel (Stata par exemple, mais une mise à jour d’un package R ou un package R obsolète peuvent aussi réserver de belles surprises) vienne perturber la délicate mécanique mise au point (*Genre de problème déjà vécu*) Comment résoudre ce problème a part avec docker ?
* un article reflète mal le processus de recherche en amont de sa publication.
journal/Notes_module1.Rmd 0 → 100644
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---
title: "Mooc recherche reproductible"
author: "Alexandre Changenet"
output:
pdf_document: default
html_document:
df_print: paged
---
<!-- :Notes: --> <!-- :MOOC: --> <!-- :reproductible: --> <!-- :markdown: -->
<!-- :logiciel libre: -->
# Module 1: Cahier de notes, cahier de laboratoire
## 1. Nous utilisons tous des cahiers de notes
## 2. Un aperçu historique de la prise de notes
* Index, chapitre etcs ... aspects organisationel
* Passage du volumen (rouleau de papyrus) au codex => éléments organisationnels du livres.
* Codex => reliure des papyrus + alternative au papyrus = le parchemin
* Rubrication => Permets de séparer les paragraphes (couleurs, ou blancs)
* Notes => Linée
* Idem en Chine (volumen au codex), impression sur papier
* Eusebe et les canons eusébien => Table de références croisées
* Navigation dans les notes
* Fiches => Permette de naviguer, plus certains découpent directement
* Numérotation
* Mots clefs
* Méthode de John locke => Indexations 1ere lettre du mot et première voyalle
## 3. Fichier texte au balisage léger
Editeur de texte =! éditeur de texte
* Pourquoi utiliser un éditeur de texte ? Car UTF-8 permettant de les lire des années plus tard
* Problème pas possible mettre en gras ou d'utilier hyper lien. Pas facile de collaborer (track changes)
Langage de balisage léger permets de:
* Confort de lecture
* légereté d'un fichier texte
* Et organisation
* Convertir en pdf, word etc ...
On peut facilmement introduire du `chasse fixe` pour du code par exemple
<!-- Ceci est du commentaire -->
Ici j'introduit une image de mon sosi ![sosi](/Users/alexandrechangenet/Google Drive/Cours/MOOC_Recherche_Reproductible/rudi.jpeg)
* Une stratégie qui est souvent employée et qui fonctionne bien en pratique consiste à faire le gros du travail de rédaction d'un article ou d'un mémoire en `Markdown`. La rédaction terminée, le fichier est exporté au format docx (ou `LaTeX`) et des ajustements de mise en page sont alors effectués avec un logiciel de traitement de texte (ou un éditeur `LaTeX`).
* TinyTex => Editeur latex léger pour R fait par le type de Bookdown
* TEI => Text encoding Initiative
## 4. Pérénité et évolubilité avec la gestion de versions
* Problème de libre office par exemple:
* Sauvegarde indépendante de la getion des versions
* Pas du fichier texte
* Docuwiki est une solution qui a des avantages mais aussi des inconvénients
* Git meilleur outil actuel car permets de corriger plusieurs fichier en même temps (ce qui est crucial quand on travail sur des logiciel par exemple)
### Démystifions Git, Github, Gitlab
* Historique des fichiers sans mes démultiplier
* Fusions facile
Petite blague rigolote
![xkcd](/Users/alexandrechangenet/Google Drive/Cours/MOOC_Recherche_Reproductible/git.png)
* Git est explicite
* git add pour indiquer quelle modif on veut ajouter (equivalent cocher des trucs sur Rstudio)
* Ce qui est important c'est la branche principale
* SHA1 est l'ecnodage des modif qui permets de suivre les modifs.
* git diff permets de comparer plusieurs versions (v4 et v8 par exmple avec le sha1)
* git checkout permets de revenir a une version précédente
* process:
* Cloner un repertoire vite
* Travailler en local
* Commit et push
* Un push ne permets que de pusher la branche principale ! A moins de spécifier explicitement que l'on veut pusher cette branche aussi. Exemple: ![](/Users/alexandrechangenet/Google Drive/Cours/MOOC_Recherche_Reproductible/gitpush.png)
2. Travailler à plusieurs
* On ne peut pas pusher si quelqu'un a push avant nous
* Obliger de faire un pull d'abords
* Si travail sans conflit (parties du code différentes et/ou fichiers différents) pas de soucis
* Si conflit => inspection et merge
* push
* et pull par quelqu'un d'autres
* Ce système est très résilient !
* Attention a ne pas faire des commit pour rien !! Genre réindentation de code
* ou bien dissocier les commit de fond et de forme
* git statuts, git diff, git add avec des petits commits logiques !
* Eviter git commit -a !!
* Favoriser le format texte !
* Git hist => Ensemble des modifs !
3. L'écosystème Git
* Permetttent de faire des commit en ligne ! Pratiques pour les petites choses
* Issues cool pour les devloppeur
* Faire de la revue de code
* Fork et pull request
* Pour proposer des modifs sur un trucs sécurisé exemple li,ux =)> git fork => faire une copie du projet sur son espace perso
* Puis pull request pour demander à ce qu'il y est revue de code
* intégration continue => tests
* connexion a des archives
* github leaders mais logiciel propriétaire
* gitlab logiciel libre permets de déployer des instances
4. Etiquettage et indexation: se retrouver dans ses notes
* Recherche dans un fichier texte
* Index dans des fiches => locke ou Leibniz
* Pratiques modernes:
* Indexation au sens large (même fichiers non numériques)
* Moteur de recherche de bureau: **DocFetcher**
* Localisation d'occurrence dans beaucoup de repertoire du disque dur.
* Problèmes quand beaucoup de fichiers: Submergé par le nombre d'infos
* Ajout des étiquettes ou **mot clés Markdown avec des étiquettes**
* Recherche ensuite avec les étiquetttes
* Métadonnées ajoutées sur des images aussi avec * exiftool *
### Exo
Here I will try to import a rds figure file, print it to a pdf file, and finally annotate it using the pdf_write_metadata function of the R package threadr
```{r My first chunk,eval=TRUE, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(patchwork)
library(threadr)
library(cowplot)
source('~/SynologyDrive/FUNDIV - NFI - Europe/Github.projects/Reproductibility/pdf_keywords.R')
# Variable names
nameVAR <- c(
"sqrtBAIj.plot.1.mean.J.I",
"mean_spei12",
"sqrtBA.O.plot.1",
"logBAj.plot.1",
"logtreeNbrJ",
"logdbhJ.IMall.plot.mean",
"logsp.mortality.plot.rate.yr",
"Plotcat")
PredVAR <- c( ## Predictions to be on what part of the model ?
"Predictedresp", ##
"Predictedzprob", ##
"Predictedmu",
"Predictedmulink",
"Predictedzlink")
```
```{r,echo=TRUE, include=FALSE}
MyVAR <- nameVAR[3] # the one I want
A <- list.files(paste0("~/SynologyDrive/FUNDIV - NFI - Europe/Redaction/paper2/Figure.Simple.effect.pred"),pattern = paste0(MyVAR,"*.rds$"),full.names = T)
# Load only the first half
mapply(function(x,y){
assign(paste0("p2.",y),readRDS(x),envir = .GlobalEnv)
},x=A,y=PredVAR[c(2:3)]) ## be carreful with the order
pall <- p2.Predictedmu+
theme(legend.position = c(0.99,0.35),legend.justification = c("right"))+guides(colour = guide_legend(ncol = 3))+
p2.Predictedzprob+
theme(legend.position = c(0.99,0.35),legend.justification = c("right"))+guides(colour = guide_legend(ncol = 3))+
plot_layout(ncol=2)
```
Here we load the file and we save it
```{r,eval=TRUE, echo=TRUE}
save_plot(filename = paste0("~/Google Drive/Cours/MOOC_Recherche_Reproductible/",MyVAR,"Test2.pdf"),
plot = pall,base_width = 8, base_height = 8, dpi = 300 ,units = "in",nrow=1,ncol=2)
```
```{r,eval=TRUE, echo=FALSE,fig.dim = c(15, 15)}
pall
```
And finally we use the homemade function to tag the pdf output
```{r,eval=TRUE, echo=TRUE}
pdf_keywords(
paste0("~/Google Drive/Cours/MOOC_Recherche_Reproductible/",MyVAR,"Test.pdf"),
Keywords=":MOOC::TEST:"
)
```
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---
title: "Notes_module2"
author: "A.Changenet"
date: "30/03/2021"
output: html_document
---
<!-- :Notes: --> <!-- :MOOC: --> <!-- :reproductible: --> <!-- :markdown: -->
<!-- :logiciel libre: -->
# Document computationnels
* Jupyter => Intégré au MOOC
* Rstudio => Syncrhoniser avec le gitlab
* OrgMode => Necessite emacs plus puissant, plus technique
# Etudes discutées
* Economie: politiques d'austérité s'appuyant sur des travaux non reproductibles cf sur [wiki](https://en.wikipedia.org/wiki/Growth_in_a_Time_of_Debt)
* IRM fonctionnelle: Bennett
* 40 000 études a refaire
* fausse structures de protéines dans des bactéries: code qui a été propagée dans plusieurs groupes ... avec des conséquences.
# Pourquoi est-ce difficile ?
* Sources et données
* Choix !
Le cahier de labo peut nous aider
* L'ordinateur sources d'erreur.
* Manque de rigueur et d'organisation
# Doc computationnel
* l'article est la partie immergée de l'iceberg
* Doc Comp permet de voir l'autre partie de l'iceberg ! Verfi les calculs, reutiliser les travaux et corriger.
* On est encouragé a écrire des petits morceaux de code et expliquer les liaisons entre code entre toutes les zones.
* Jupyter et rmarkdown parfois problématique du point de vu du rendu pour avoir exactrement ce que l'on souhaite (en pdf par exemple) (mais faisable)
* Org mode lit direct le latex donc permets de faire ce que l'on veut.
## Rstudio
* Partage de doc: **Knit** et publish permet de l'envoyer sur les serveurs pou être accéder par les autres en html.
## Prise en main de l'outil Rstudio:
* Problème de connexion ssh: Rstudio fait la liaison tout seul à parti du moment ou la clefs ssh se trouve ur mon profil gitlab.
Problème au moment d'appliquer la commande
`ssh -T git@app-learninglab.inria.fr`
Le port n'étant pas le port ssh par défaut (22), il fallait en faite taper:
`ssh -T git@app-learninglab.inria.fr -p 9418`
## Travailler à plusieurs
* Rpubs outil idéal pour partager rapidement mais pas pérenne
* Gitlab/Github => Prendre en compte le fait que tout (commentaires aux reviewers etc...) sera public.
* Site compagnion *Runmycode*, Editeurs....
* Archive ouvertes: *HAL*, *Figshare/zenodo*
## Comparaison des outils:
* Pour les cours ou tuto: Jupyter
* Journal de bord: orgmode: organisation chronologique + tags intensif !!!
* Cahier de labo => Idem mais orga sémantique avec des sections: analyses, scripts .... puis orga chonologique.
* Article reproductible: orgmode
* Navigation limitée avec jupyter et rstudio/knitr mais puissante avec orgmode
* Article faisable en Rstudio et orgmode mais plus compliqué en Jupyter
# Exemple de structure:
# Intro
# Results / biblio
# Devlopment, méthodo
# Biblio
# Journal
# conclu
#
## week 1
## week 2
### work done
### questions
### work planned
<!-- :R packages: -->
* some idead of packages
* [learnR](https://cran.r-project.org/web/packages/learnr/index.html) => To create tutorial with executable code (as in Jupyter)
* [flexdashboard](https://rmarkdown.rstudio.com/flexdashboard/) to create interactive dashboards
* [rticles](https://github.com/rstudio/rticles) for templates of articles as pdf
*[rmdformats](https://github.com/juba/rmdformats) for templates html with toc.
A test was recorded in the file Test.preprint with tyhe preprint template.
A test of rmd was also done and recroded as Htmltemplatedowncute.rmd
journal/Notes_module2.html 0 → 100644
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journal/Test/Test.Rmd 0 → 100644
View file @ 72d7ebc6
---
title: A template for the *arxiv* style
authors:
- name: David S. Hippocampus
thanks: Use footnote for providing further information about author (webpage, alternative address)---*not* for acknowledging funding agencies. Optional.
department: Department of Computer Science
affiliation: Cranberry-Lemon University
location: Pittsburgh, PA 15213
email: hippo@cs.cranberry-lemon.edu
- name: Elias D. Striatum
department: Department of Electrical Engineering
affiliation: Mount-Sheikh University
location: Santa Narimana, Levand
email: stariate@ee.mount-sheikh.edu
abstract: |
Enter the text of your abstract here.
keywords:
- blah
- blee
- bloo
- these are optional and can be removed
bibliography: references.bib
biblio-style: unsrt
output:
rticles::arxiv_article:
keep_tex: true
---
# Introduction
\lipsum[2]
\lipsum[3]
# Headings: first level
\label{sec:headings}
\lipsum[4] See Section \ref{sec:headings}.
## Headings: second level
\lipsum[5]
$$
\xi _{ij}(t)=P(x_{t}=i,x_{t+1}=j|y,v,w;\theta)= {\frac {\alpha _{i}(t)a^{w_t}_{ij}\beta _{j}(t+1)b^{v_{t+1}}_{j}(y_{t+1})}{\sum _{i=1}^{N} \sum _{j=1}^{N} \alpha _{i}(t)a^{w_t}_{ij}\beta _{j}(t+1)b^{v_{t+1}}_{j}(y_{t+1})}}
$$
### Headings: third level
\lipsum[6]
\paragraph{Paragraph}
\lipsum[7]
# Examples of citations, figures, tables, references
\label{sec:others}
\lipsum[8] some text [@kour2014real; @kour2014fast] and see @hadash2018estimate.
The documentation for \verb+natbib+ may be found at
\begin{center}
\url{http://mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/natbib/natnotes.pdf}
\end{center}
Of note is the command \verb+\citet+, which produces citations
appropriate for use in inline text. For example,
\begin{verbatim}
\citet{hasselmo} investigated\dots
\end{verbatim}
produces
\begin{quote}
Hasselmo, et al.\ (1995) investigated\dots
\end{quote}
\begin{center}
\url{https://www.ctan.org/pkg/booktabs}
\end{center}
## Figures
\lipsum[10]
See Figure \ref{fig:fig1}. Here is how you add footnotes. [^Sample of the first footnote.]
\lipsum[11]
\begin{figure}
\centering
\fbox{\rule[-.5cm]{4cm}{4cm} \rule[-.5cm]{4cm}{0cm}}
\caption{Sample figure caption.}
\label{fig:fig1}
\end{figure}
```{r}
plot(mtcars$mpg)
```
## Tables
\lipsum[12]
See awesome Table~\ref{tab:table}.
\begin{table}
\caption{Sample table title}
\centering
\begin{tabular}{lll}
\toprule
\multicolumn{2}{c}{Part} \\
\cmidrule(r){1-2}
Name & Description & Size ($\mu$m) \\
\midrule
Dendrite & Input terminal & $\sim$100 \\
Axon & Output terminal & $\sim$10 \\
Soma & Cell body & up to $10^6$ \\
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:table}
\end{table}
## Lists
- Lorem ipsum dolor sit amet
- consectetur adipiscing elit.
- Aliquam dignissim blandit est, in dictum tortor gravida eget. In ac rutrum magna.
journal/Test/Test.tex 0 → 100644
View file @ 72d7ebc6
\documentclass{article}
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\title{A template for the \emph{arxiv} style}
\author{
David S. Hippocampus
\thanks{Use footnote for providing further information about author
(webpage, alternative address)---\emph{not} for acknowledging funding
agencies. Optional.}
\\
Department of Computer Science \\
Cranberry-Lemon University \\
Pittsburgh, PA 15213 \\
\texttt{\href{mailto:hippo@cs.cranberry-lemon.edu}{\nolinkurl{hippo@cs.cranberry-lemon.edu}}} \\
\And
Elias D. Striatum
\\
Department of Electrical Engineering \\
Mount-Sheikh University \\
Santa Narimana, Levand \\
\texttt{\href{mailto:stariate@ee.mount-sheikh.edu}{\nolinkurl{stariate@ee.mount-sheikh.edu}}} \\
}
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\begin{document}
\maketitle
\def\tightlist{}
\begin{abstract}
Enter the text of your abstract here.
\end{abstract}
\keywords{
blah
\and
blee
\and
bloo
\and
these are optional and can be removed
}
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\section{Introduction}\label{introduction}}
\lipsum[2]
\lipsum[3]
\hypertarget{headings-first-level}{%
\section{Headings: first level}\label{headings-first-level}}
\label{sec:headings}
\lipsum[4] See Section \ref{sec:headings}.
\hypertarget{headings-second-level}{%
\subsection{Headings: second level}\label{headings-second-level}}
\lipsum[5]
\[
\xi _{ij}(t)=P(x_{t}=i,x_{t+1}=j|y,v,w;\theta)= {\frac {\alpha _{i}(t)a^{w_t}_{ij}\beta _{j}(t+1)b^{v_{t+1}}_{j}(y_{t+1})}{\sum _{i=1}^{N} \sum _{j=1}^{N} \alpha _{i}(t)a^{w_t}_{ij}\beta _{j}(t+1)b^{v_{t+1}}_{j}(y_{t+1})}}
\]
\hypertarget{headings-third-level}{%
\subsubsection{Headings: third level}\label{headings-third-level}}
\lipsum[6]
\paragraph{Paragraph}
\lipsum[7]
\hypertarget{examples-of-citations-figures-tables-references}{%
\section{Examples of citations, figures, tables,
references}\label{examples-of-citations-figures-tables-references}}
\label{sec:others}
\lipsum[8] some text (Kour and Saabne 2014b, 2014a) and see Hadash et
al. (2018).
The documentation for \verb+natbib+ may be found at
\begin{center}
\url{http://mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/natbib/natnotes.pdf}
\end{center}
Of note is the command \verb+\citet+, which produces citations
appropriate for use in inline text. For example,
\begin{verbatim}
\citet{hasselmo} investigated\dots
\end{verbatim}
produces
\begin{quote}
Hasselmo, et al.\ (1995) investigated\dots
\end{quote}
\begin{center}
\url{https://www.ctan.org/pkg/booktabs}
\end{center}
\hypertarget{figures}{%
\subsection{Figures}\label{figures}}
\lipsum[10] See Figure \ref{fig:fig1}. Here is how you add footnotes.
{[}\^{}Sample of the first footnote.{]}
\lipsum[11]
\begin{figure}
\centering
\fbox{\rule[-.5cm]{4cm}{4cm} \rule[-.5cm]{4cm}{0cm}}
\caption{Sample figure caption.}
\label{fig:fig1}
\end{figure}
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\FunctionTok{plot}\NormalTok{(mtcars}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{mpg)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
\includegraphics{Test_files/figure-latex/unnamed-chunk-1-1.pdf}
\hypertarget{tables}{%
\subsection{Tables}\label{tables}}
\lipsum[12]
See awesome Table\textasciitilde{}\ref{tab:table}.
\begin{table}
\caption{Sample table title}
\centering
\begin{tabular}{lll}
\toprule
\multicolumn{2}{c}{Part} \\
\cmidrule(r){1-2}
Name & Description & Size ($\mu$m) \\
\midrule
Dendrite & Input terminal & $\sim$100 \\
Axon & Output terminal & $\sim$10 \\
Soma & Cell body & up to $10^6$ \\
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:table}
\end{table}
\hypertarget{lists}{%
\subsection{Lists}\label{lists}}
\begin{itemize}
\tightlist
\item
Lorem ipsum dolor sit amet
\item
consectetur adipiscing elit.
\item
Aliquam dignissim blandit est, in dictum tortor gravida eget. In ac
rutrum magna.
\end{itemize}
\hypertarget{refs}{}
\begin{CSLReferences}{1}{0}
\leavevmode\hypertarget{ref-hadash2018estimate}{}%
Hadash, Guy, Einat Kermany, Boaz Carmeli, Ofer Lavi, George Kour, and
Alon Jacovi. 2018. {``Estimate and Replace: A Novel Approach to
Integrating Deep Neural Networks with Existing Applications.''}
\emph{arXiv Preprint arXiv:1804.09028}.
\leavevmode\hypertarget{ref-kour2014fast}{}%
Kour, George, and Raid Saabne. 2014a. {``Fast Classification of
Handwritten on-Line Arabic Characters.''} In \emph{Soft Computing and
Pattern Recognition (SoCPaR), 2014 6th International Conference of},
312--18. IEEE.
\leavevmode\hypertarget{ref-kour2014real}{}%
---------. 2014b. {``Real-Time Segmentation of on-Line Handwritten
Arabic Script.''} In \emph{Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR),
2014 14th International Conference on}, 417--22. IEEE.
\end{CSLReferences}
\bibliographystyle{unsrt}
\bibliography{references.bib}
\end{document}
journal/Test/arxiv.sty 0 → 100644
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}\noindent\keywordname\enspace\ignorespaces#1\par}}
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\@float{table}}
{\end@float}
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\def\@listi {\leftmargin\leftmargini}
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% create title
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\par
\begingroup
\renewcommand{\thefootnote}{\fnsymbol{footnote}}
% for perfect author name centering
\renewcommand{\@makefnmark}{\hbox to \z@{$^{\@thefnmark}$\hss}}
% The footnote-mark was overlapping the footnote-text,
% added the following to fix this problem (MK)
\long\def\@makefntext##1{%
\parindent 1em\noindent
\hbox to 1.8em{\hss $\m@th ^{\@thefnmark}$}##1
}
\thispagestyle{empty}
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%\@notice
\endgroup
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\let\thanks\relax
}
% rules for title box at top of first page
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\def\And{%
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\def\AND{%
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% add conference notice to bottom of first page
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% abstract styling
\renewenvironment{abstract}
{
\centerline
{\large \bfseries \scshape Abstract}
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{
\end{quote}
}
\endinput
journal/Test/references.bib 0 → 100644
View file @ 72d7ebc6
@inproceedings{kour2014real,
title={Real-time segmentation of on-line handwritten arabic script},
author={Kour, George and Saabne, Raid},
booktitle={Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2014 14th International Conference on},
pages={417--422},
year={2014},
organization={IEEE}
}
@inproceedings{kour2014fast,
title={Fast classification of handwritten on-line Arabic characters},
author={Kour, George and Saabne, Raid},
booktitle={Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR), 2014 6th International Conference of},
pages={312--318},
year={2014},
organization={IEEE}
}
@article{hadash2018estimate,
title={Estimate and Replace: A Novel Approach to Integrating Deep Neural Networks with Existing Applications},
author={Hadash, Guy and Kermany, Einat and Carmeli, Boaz and Lavi, Ofer and Kour, George and Jacovi, Alon},
journal={arXiv preprint arXiv:1804.09028},
year={2018}
}
\ No newline at end of file
module2/exo1/Mytoy_document_fr.Rmd 0 → 100644
View file @ 72d7ebc6
---
title: "À propos du calcul de pi"
author: "Alexandre Changenet"
date: "31-03-2021"
output: html_document
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m’indique que $pi$ vaut *approximativement*
```{r cars}
pi
```
## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :
```{r, echo=TRUE}
set.seed(42)
N = 100000
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1))
```
## Avec un argument “fréquentiel” de surface
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X∼U(0,1)$ et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2≤1]=π/4$ ([voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80). Le code suivant illustre ce fait:
```{r, echo=TRUE}
set.seed(42)
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
```
Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X2+Y2$ est inférieur à 1:
```{r}
4*mean(df$Accept)
```
module2/exo1/Mytoy_document_fr.html 0 → 100644
View file @ 72d7ebc6
This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
module2/exo2/exercice_fr.Rmd
View file @ 72d7ebc6
--- ---
title: "Votre titre" title: "Exos 2 3 4"
author: "Votre nom" author: "A.Changenet"
date: "La date du jour" date: "31.03.2021"
output: html_document output: html_document
--- ---
...@@ -10,24 +10,15 @@ output: html_document ...@@ -10,24 +10,15 @@ output: html_document
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
``` ```
## Quelques explications Exo 2,3,4 réunis !
Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>. ```{r}
A <- c(14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9,12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9, 20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0)
Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante: summary(A)
sd(A)
```{r cars} plot(A,type = "lines")
summary(cars) hist(A)
``` ```
Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
```
Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
module2/exo5/exo5_fr.Rmd
View file @ 72d7ebc6
...@@ -42,7 +42,7 @@ dysfonctionnements, nous nous concentrons sur les expériences où au ...@@ -42,7 +42,7 @@ dysfonctionnements, nous nous concentrons sur les expériences où au
moins un joint a été défectueux. moins un joint a été défectueux.
```{r} ```{r}
data = data[data$Malfunction>0,] #data = data[data$Malfunction>0,]
data data
``` ```
......
module2/exo5/exo5_fr.html 0 → 100644
View file @ 72d7ebc6
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