Difficulté à reproduire le travail des collègues, reproductibilité décrite comme l'un des piliers de la fiabilité de la recherche scientifique alors que par leur nature certains domaines ne peuvent pas avoir leur travail reproduit
Rigueur et transparence sont d'autres qualité à considérer pour la fiabilité d'un travail
Notions différentes entre reproductibilité, transparence
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Carnet de notes pour garder une trace
Markdown
Markdown : voir construction de ce Markdown
Pandoc
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# Module 2
Erreurs possible au niveau de l'acquisition des données, des calculs, de la machine etc (IRM), mais aussi au niveau de l'analyse des données (statistiques, programmation)
Transparence utile pour le partage aux autres et pour soi même, pour identifier les erreurs, les articles les plus cités sont ceux qui apportent une méthodologie innovante et réutilisable
Sources d'erreurs possible :
- Eviter point & click, tableurs, pile logicielle complexe (logiciel propriétaire boite noire) -> "mieux vaut être en mesure de déterminer, dans son analyse, si chaque brique est digne de confiance ou pas"
- Manque de rigueur et d'organisation
- pas de backup
- pas d'historique
- pas de controle qualité
- Eviter outils, formats et services propriétaires :
- privilégier format texte : markdown, orgmode, csv, hdf5, ...
- privilégier logiciels et langages de programmation libres : scilab, R, python, ...
- Eviter de stocker les données chez un hébergeur dont vous pouvez être captifs
