- Pour un journal, il utilise les mécanisme des tags : on peut trouver des notes biblio, des bout de codes, notes de réunion.
- Un cahier de laboratoire : différents scripts utiles, une section avec des expérieces et analyses ordonnées chronologiquement (avec des liens sur les expériences sur les expériences dans la partie analyse). Ce document présente aussi des conventions qui doivent être explicitée au début du document.
- Article reproductible : les tags :noexport: permettent dans les sections/soussections d'éviter qu'elles soient prise en compte dans l'export.
*** Tenir un journal
- Présentation de la méthodologie : https://people.irisa.fr/Martin.Quinson/Research/Students/Methodo/
- Différents exemples de cahiers de laboratoire et de journaux.
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* Module 3 : La main à la pâte, une analyse réplicable
** 1. Une analyse réplicable, c'est quoi ?
- Dans le cas d'une analyse traditionnelle, on se focalise sur les résultats obtenus. On présente brièvement la méthodologie adoptée, qui a permis d'obtenir les résultats. Puis l'on fini avec une discussion sur les résultats.
- Dans le cas d'une analyse traditionnelle, on se focalise sur les résultats obtenus. On présente brièvement la méthodologie adoptée qui a permis d'obtenir les résultats. Puis l'on fini avec une discussion sur les résultats.
- En constraste, une analyse de donnés répblicable remplace la présentation de la méthodologie par la totatlité du code qui a permis d'obtenir ces résultats, accompagnée d'une explication sur les différents choix effectuées.
- Pourquoi faire une analyse répblicable : facile à refaire si les données changent, facile à modifier, facile à inspecter et vérifier.
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** 3. Importer les données avec OrgMode / Python+R
- Il faut spécifier l'url de téléchargement dans le document computationel. Avec la "commande" =#+NAME:= on peut attribuer un nom à l'url et la passer dans le code par la suite.
- Petit script qui permet de télécharger les données en utilisant l'url.
- Présentation d'un petit script qui permet de télécharger les données en utilisant l'url.
- Lorsqu'on utilise l'option =results value= org mode permet d'avoir
un affichage agréable sur les résultats du code.
- Les données doivent être directement traitées depuis la source sans intervention manuelle.
** 4. Vérification et inspection avec org-mode
- Le langage python (à partir de 3.6) elle gère les dates en format ISO.
- Conversion des date + tri chronologique + vérification des données.
- Passage des données entre python et R. Cependant ils utilisent comme
intérmédiaire org-mode. C'est org-mode qui gère le passage
d'information entre les deux langages.
- Autre méthode c'est passer par un fichier texte pour gérer
l'intermédiaire entre python et R.
- Faire des vérifications : analyse visuelle + des codes de vérification.
** 5. Questions et réponses
- Dans quelle année il y a eu l'épidémie la plus forte, puis leurs fréquences ?
- Conversions des années hebdomadaires en années annuelles.
- Expliquer les détails techniques car c'est là que l'on fait les
