Beginning of module 2

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# Module 1 : cahier de notes, cahier de laboratoire
## Introduction
## 0. Introduction
- Objectifs :
- Importance de la traçabilité
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- Prise de notes : Nécessité, historique, outils info (langage de balisage léger), gestion de version (gitlab), étiquettes et indexation
- Cahier de notes : infos rangées par chronologie
## Nous utilisons tous des cahiers de notes
## 1. Nous utilisons tous des cahiers de notes
- Imposer une structure à nos notes après coup ?
- Indexer les notes ?
- Les rendre pérennes tout en les faisant évoluer ?
## Aperçu historique de la prise de notes
## 2. Aperçu historique de la prise de notes
- Aspect concret : "matérialité"
- Aspect organisationnel
- Lien entre les deux
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-> Vision occidentale de toutes ces notions (données de sautres civilisations peu disponibles)
-> Support numérique : flexibilité, (ré)organisation, structuration, outils d'archivage/indexation
## Du fichier texte au langage de balisage léger
## 3. Du fichier texte au langage de balisage léger
- Editeur de texte sous Windows : Notepad++ (libre)
- "Traitement de texte" : donne des fichiers non lisibles par un éditeur de texte (.pdf)
- Fichiers texte : souvent codés en __UTF-8__ : toujours possible de les lire plus tard, et exploité par les logiciels d'indexation et de gestion de version MAIS pas d'hyperlien et de mise en forme
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- Début des fichiers non textes (ex: pdf) contient du texte : métadonnées, souvent au format XMP
- TEI : rend intelligentes les données textuelles par du balisage fort
## Pérennité et évolutivité des notes avec la gestion de version (Gitlab)
## 4. Pérennité et évolutivité des notes avec la gestion de version (Gitlab)
- Evolutivité : corriger nos notes, tout en suivant ces corrections
- Pérennité : multiplier les copies (numériques)
- Pb de corriger en traitement de texte : pas de fichier texte en sortie + sauvegarde séparée de la gestion de versions
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- GitHub : visibilité, grosse commu MAIS pas propriétaire (lois ?)
- GitLab : confidentialité pour l'entreprise
- Interfaces graphiques :
- Au jour le jour : interfaces qui vont avec notre environnement de travail (JupyterLab pour Python) -> Extensions pour interagir avec Git
- Au jour le jour : interfaces qui vont avec notre environnement de travail (JupyterLab pour Python 3) -> Extensions pour interagir avec Git
- Fonctionnalités plus avancées (branches, merge, ...) : GitHub Desktop par ex
## Etiquettes et logiciels d'indexation pour s'y retrouver
## 5. Etiquettes et logiciels d'indexation pour s'y retrouver
- Abondance de résultat -> Etiquettes (MarkDown) pour associer un contexte aux mots
- Exiftool : afficher des métadonnées de fichiers non texte + afficher des commentaires/étiquettes que l'on peut rechercher
\ No newline at end of file
- Exiftool : afficher des métadonnées de fichiers non texte + afficher des commentaires/étiquettes que l'on peut rechercher
12/02/2021 : début module 2
# Module 2 : La vitrine et l'envers du décors : le document computationnel
## 0. Introduction
- Objectifs :
- Extension de la traçabilité aux calculs et à ses résultats
- Intégration code/résultats dans rapport technique/article scientifique
- 3 outils pour écrire un document computationnel
- Emacs/Org-mode : puissant sous Linux ou Mac, utile pour combiner plusieurs langages
## 1. Exemples récents d'études assez discutées
- Economie : erreurs de calcul, traitement de données douteux (exclusion, pondération), statistiques non conventionnelles, calculs font peu de sens => Austérité décidée comme nécessité pendant 3 ans par les politiques
-> Non publication des procédures de calcul et des données + manque de pression médiatique
- IRM : données bruitées, procédure mal calibrée (faiblesses méthodologiques). Données très volumineuses -> Pas archivées. Méhtodes statistiques à améliorer
- Cristallographie : "erreur de programmation"
- __Dans la plupart des controverses : manque de rigueur ET de transparence__ => Blocage de la communauté dans un état erroné
## 2. Pourquoi est-ce difficile ?
- Manque d'information : sources et données, choix (protocoles, hypothèses, données écartées, ...) -> __Cahier de labo__
- Ordinateur, erreurs de calcul : trop simple d'utilisation, tableurs (programmation, manipulaation de données), pile logicielle (boite noire), bugs
- Manque de rigueur et d'organisation : backup, historique, contrôle qualité
- Dimension culturelle et sociale : personne n'exige/n'inspecte les données et les choix, cacher les faiblesses
- Volonté d'éviter les outils propriétaires
## 3. Le document computationnel : principe
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