# Journal de bord d'Alice

## Introduction 

N'ayant pas de journal de bord, je vais plutôt montrer un extrait de ma bibliothèque Zotero que j'organise avec des tags pour m'y retrouver. 

## Importation de mon Zotero

```{r} 

zotero <- read.table(file="zotero_Alice.csv", sep= ",", header=TRUE)
colnames(zotero)
head(zotero)
```

Mes données sont bion importées, j'ai décidé de garder seulement les informations de la date d'ajout de chaque publications, son titre et les tags que j'ai ajouté manuellement.

## Analyses de ma bibliothèque sur mes deux premières années de thèses 

### Evolution du nombre d'articles ajouté 


```{r}
#Modification format de la date 
zotero <- data.frame(
  DateAdded   = as.POSIXct(zotero$Date.Added),   # à adapter
  Title       = zotero$Title,                    # à adapter
  ManualTags  = zotero$Manual.Tags               # à adapter
)

# Ajouter les mois 
zotero$Month <- format(zotero$DateAdded, "%Y-%m")
articles_month <- table(zotero$Month)

#Graphique
plot(
  as.Date(paste0(names(articles_month), "-01")),
  as.numeric(articles_month),
  type = "o",
  xlab = "Mois",
  ylab = "Nombre d'articles ajoutés",
  main = "Évolution des ajouts Zotero",
  col = "blue"
)
```

Effectivement on voit très clairement au début de ma thèse que j'ai importé dans Zotero les articles que j'avais déjà en possession sur mon PC (~50). Il est aussi intéressant de voir de légère hausses qui correspondent à des dates clés comme celles de mon premier CSI en juin 2025 et à la rentrée en septembre/octobre 2025, alors que les mois de juillet et août ne sont pas très fructueux (c'est normal, j'étais en vancances :))


### Vue d'ensemble de mes Tags 

```{r}
tags_raw <- zotero$ManualTags
tags_list <- strsplit(tags_raw, ";")
tags_flat <- trimws(unlist(tags_list))

top_n <- 50
tag_counts_top <- head(sort(table(tags_flat), decreasing = TRUE), top_n)

barplot(tag_counts_top,
        horiz = TRUE,
        las = 1,
        col = "cyan",
        main = paste("Top", top_n, "tags"),
        xlab = "Nombre d'articles")



```

J'ai choisi de ne selectionner que le top 50 de mes Tags en terme de nombre d'article référencés car j'ai beaucoup de catégorie uniques (correspondant à un outils, une méthode, un modèle, un protocol ou une protéine particulière) qui bruite les observations globales. Le premier TAg 'TFBS' coorespond à mes sujets d'études principaux (Transcription Factor Binding Sites). J'ai beaucoup de Review aussi (2nd place). Arabidopsis qui mon modèle biologique ressort bien aussi (3ème place). Des sous catégories (Binding, Complex, Development, Evolution, Phylogeny, Spacing, Model, Dynamics, Antenna, PPI) me permettent de ranger précisément quels aspect des TFBS les articles correspondent. Des catégorie par projet (Atlas) me permettent aussi de m'y retrouver. Les papiers de mon équipes sont aussi triés (Flo_RE). 

### Nuage de mots avec les titres de mes articles 

```{r}
titles <- zotero$Title 

# Concaténer
text_all <- paste(titles, collapse = " ")

# Uniformiser
text_all <- tolower(text_all)
text_all <- gsub("[[:punct:]0-9]", " ", text_all)
words <- unlist(strsplit(text_all, "\\s+"))
stopwords <- c("the","and","of","in","for","on","with","a","an","to","by","from","at","as","using","study","analysis")
words <- words[!words %in% stopwords]
words <- words[words != ""]

#Calcul de fréquence
word_freq <- sort(table(words), decreasing = TRUE)
head(word_freq, 20)
max_freq <- max(word_freq)

#Visualisation
plot(1, type="n", xlim=c(0,1), ylim=c(0,1), axes=FALSE, xlab="", ylab="", main="Nuage de mots (Titres)")
set.seed(123)

for(i in seq_along(word_freq)){
  size <- 0.5 + 2 * (word_freq[i] / max_freq)  # taille proportionnelle
  x <- runif(1)
  y <- runif(1)
  text(x, y, labels=names(word_freq)[i], cex=size, col=rgb(runif(1), runif(1), runif(1)))
}

```
Je trouve qu'on retrouve des proportions similaires (très grossièrement à l'oeil) à mes Tags donc je suis plutôt contente de ma catégorisation. 


## Conclusion 

Ceci était un example de mon organisation par des Tags appliquée à ma bibliothèque Zotero mais qui pourrait je pense très bien être appliqué à des nbotes ou un cahier de labo. 





