# Module 1 : Cahier de notes, cahier de laboratoire

**Objectifs**
- Comprendre l’importance de la traçabilité dans un travail de recherche
- Comprendre le fonctionnement d’un cahier de laboratoire
- Maîtriser la gestion d’un cahier de laboratoire électronique
- Maîtriser le fonctionnement d’un outil de suivi de gestion

## Sous-partie 1 : Idées intéressantes – Cahier de notes
-	Créer une table des matières
-	Noter des mots clés à chaque page puis se référer au classement de John Locke (classement par ordre alphabétique des mots clés + lettres les plus répandues : a, e, i/y, o, u)
-	Décrire en détail les expériences réalisées avec les objectifs des manips + que juste noter les conditions opératoires -> permet un suivi plus détaillé et des présentations claires
-	Eviter le surplus de feuilles volantes

## Sous-partie 2 : Les étiquettes et les logiciels d'indexation pour s'y retrouver
Doc Fetcher -> moteur de recherche de bureau

Mardown -> ajouter des étiquettes aux fichiers textes

ExifTool -> logiciel d’affichage et de modificateur de métadonnées

-	Les moteurs de recherche de bureau peuvent lire des métadonnées
-	Les fichiers images contiennent des métadonnées

L’OBJECTIF DE CES OUTILS EST D’EVITER LE CAUCHEMAR DE LEIBNIZ, A SAVOIR DE STOCKER DE MANIERE DESORDONNEE UNE TROP GRANDE QUANTITE D’INFORMATIONS ET DE REFERENCES, AMENANT AINSI A UNE DIMINUTION DE LEUR UTILITE RESPECTIVE.

# Module 2 : La vitrine et l'envers du décor

**Objectifs**
- Extension de la traçabilité aux calculs et à ses résultats
- Intégration du code et des résultats dans un document du type rapport technique / article scientifique
- Présentation de 3 outils pour écrire un document computationnel : Jupyter, RStudio, Emacs/Org-mode

## Sous-partie 1 :Exemples récents d’études dicutées
-	1er exemple : crise des subprimes avec 2 auteurs, Reinhart et Rogoff, article utilisé pour la politique d’austérité malgré des calculs qui diffèrent par les co-auteurs
-	2e exemple : IRM fonctionnelle
-	3e exemple : cristallographie, fausses structures de protéines, geoffrey chang

## Sous-partie 2 : Pourquoi est-ce difficile ?
La plupart des problèmes rencontrés sont liés au calcul, qu'il s'agisse d'erreurs de programmations, de transformations de données peu rigoureuses, ou bien de procédures statistiques discutables.

**Raison 1, le manque d’information**

Expliciter :
-	Données non disponibles = résultats difficiles à vérifier
-	Choix non expliqués = choix suspicieux

**Raison 2, ordinateur source d’erreurs**
-	Point and click, perte de compréhension de ce qui est fait par le logiciel
-	Les tableurs : engendrent des erreurs de programmation par le sur usage des macros et induit des manipulations de données
-   Pile logicielle complexe

**Raison 3, manque de rigueur et d'organisation**
- Pas de backup
- Pas d'historique
- Pas de contrôle qualité

**Outils à éviter et alternatives**

*Outils, formats, et services propriétaires*

-	Eviter excel, word, evernote -> Remplacer par markdown, orgmode, csv, hdf5
-	Eviter SAS, Minitab, matlab, mathematica -> Remplacer par scilab, R, python
-	Eviter dropbox, cahiers de labo en ligne propriétaires -> Remplacer par framadrop, gitlab/github

*Outils « intuitifs »*

-	Eviter tableurs, interfaces graphiques, exploration interactives -> apprendre à se contrôler, basculer sur des langages comme R, python

## Sous-partie 3 : Le document computationnel, principe

Le document computationnel permet :

-	Inspecter les calculs
-	Réexécuter facilement les calculs si l'environnement d'origine est disponible
-	Documenter le code
-	Expliquer pourquoi tel ou tel calcul est effectué en fonction des données analysées 
-	Utiliser plusieurs langages pour faire des calculs (même si cela peut demander un peu de travail)

## Sous-partie 4 : Travailler avec les autres

**Publier / Partager un document**

-	Rpubs : parfait pour un partage rapide, pas pérenne
-	Dropbox et autres : posent des problèmes d'accès
-	Gitlab/Github : rendre publique (tout l'historique, attention aux commentaires problématiques), faire le ménage et archiver l'état courant dans des sites compagnons
-	Sites compagnons : Rummycode, éditeurs ; pour les articles HAL ; pour le code et les données : Figshare et Zenodo