diff --git a/journal/Journal-de-bord-LB.md b/journal/Journal-de-bord-LB.md
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 # 12.01.2021
 
-On commence donc la prise de notes des cours au travers de Gitlab.
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+On commence donc la prise de notes des cours au travers de Gitlab.
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+# 13/01/2021
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+R studio permettra un environnement de travail l'emploi. 
+Travail computationnel
+Comment travailler avec les autres.
+Document computationnel : permet d'améliorer la traçabilité d'un calcul, inspecter les méthodes pour produire des résultats, vérifier les calculs, présenter à d'autres les travaux et d'avoir l'envers du décor en prime.
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+## Exemples d'études discutés
+
+Seuil de 90% dû à des erreurs de calculs. 
+Les valeurs et les calculs ont été réprimander. 
+Non publication des calculs derrière les études. 
+Bennett et le saumon mort 
+40000 articles mises en doute à cause un bug dans le software des IRM => plus que 3600. 
+Erreur de programmation sur l'analyse de data de la crystallographie. 
+Problèmes de reproductibilité +++ derrière les études. 
+Process scientifique = remise en doute mais aussi rigueur et transparence à acquérir et garder. 
+
+## Pourquoi est-ce difficile ?
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+Absence des données de méthodologie pour pouvoir reproduire. Justificiation des données écartées ou pas. 
+Choix non expliqué = choix suspicieux
+Avoir des traces de tout ses choix = cahier de labo
+
+2. Utilisation effréné des ordinateurs
+
+- Point & click : ERP ? 
+Tableur pour faire du ttt de données n'est pas le meilleur outils : mauvaise interprétation des données qui se retrouve converti en autre chose
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+- Pile logicielle complexe : savoir déterminer si chacune des briques est accurate ou pas
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+- Le manque de rigueur et d'organisation : sauvegarde perdue des données => sans gestion de version, compliqué d'avoir les observations et les historiques ou de contrôle qualité.
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+- Problème culturel et social : article est ine version simplifiée de la procédure = impossible d'avoir toutes les infos dans le papier, de même que les données. 
+Peut prendre beaucoup de temps si pas les bons outils. 
+Faudrait-il tout rendre public ? 
+Les faiblesses deviendraient évidentes : mais si cacher, suspicion apparaît. 
+Quelqu'un pourrait trouver une erreur : réputation en jeu, mais d'un autre côté, avoir de l'aide c'est cool. 
+Qqun pourrait en tirer avantage à ma place : normalement, obligation de copyright. 
+Les données peuvent être sensibles
+
+Outils à éviter et alternatives :
+Ne pas utiliser les logiciels propriétaires, les openlogiciels permettent une restitution des données plus facile. 
+Utiliser au max les fichiers texte, R, ne pas stocker les données dans des hébergeurs gratuits (Dropbox etc...)
+Attention aux outils graphiques ! 
+    Si R ou Python, difficile au début mais mieux sur le long terme.
+    
+Causes d'échec : manque d'info, problème d'accès aux données ; erreurs de calcul ; manque de rigueur scientifique.
+D'où la nécessité de la transparence pour améliorer l'efficacité des travaux.  
+Les institutions pronent le manque d'espace comme excuse pour limiter l'accès aux opendata de recherches diverses et variées
+
+## Le document computationnel
+
+Objectif : permettre la transparence la plus complète possible.
+
+Notebook en Jupyter où on peut voir les résultats officiels, la transcription de différentes lignes de codes et les commentaires détaillés de pourquoi cette logique et ces lignes.
+On peut décider ce qu'on met en avant ou pas, quelle zone on cache ou laisse apparaître. 
+
+Principe : 
+un seul document comprenant lun enrelacs d'explication en .md, de codes et des résultats de ces codes. 
+Ce qui permet l'inspection et la réutilisation au besoin. 
+
+
+## R Studio
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