-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathindex.qmd
54 lines (35 loc) · 3.27 KB
/
index.qmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
---
title: "AtelieR 2024 : mini-bootcamp à Palaiseau"
lang: fr
format: html
toc: true
date: last-modified
date-format: "[Last Updated on] MMMM, YYYY"
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, cache = TRUE)
library(tidyverse)
```
## Où ? Quand ?
L'atelieR 2024 ou *mini-bootcamp R* du groupe [State Of The R](https://stateofther.github.io/) est prévu sur le Campus AgroParisSaclay dans les locaux de [l'unité MIA-PS](https://mia-ps.inrae.fr/) du **11 au 13 mars 2024**.
StateoftheR est un réseau du [département MathNum INRAE](https://www.inrae.fr/departements/mathnum).
<iframe src="https://www.google.com/maps/embed?pb=!1m18!1m12!1m3!1d21062.740529490813!2d2.18715625!3d48.70849!2m3!1f0!2f0!3f0!3m2!1i1024!2i768!4f13.1!3m3!1m2!1s0x47e678bec3bfca75%3A0x715d0d14bb25a1d3!2sAgroParisTech%20-%20INRAE%20-%20Campus%20Agro%20Paris-Saclay!5e0!3m2!1sfr!2sfr!4v1709312225213!5m2!1sfr!2sfr" width="600" height="450" style="border:0;" allowfullscreen="" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade"></iframe>
Il s'agisse de la première édition sous ce format, un thème privilégié sur 2-3 jours. Cet atelier réunit un groupe de chercheurs, ingénieurs, doctorants, tous utilisateurs avancés de `R` et développeurs de paquets pour explorer les dernières fonctionnalités du logiciel et les nouvelles pratiques de développement. A l'issue de l'atelier le collectif produit une synthèse de cette veille logiciel de manière à progresser collectivement dans l'utilisation du logiciel mais surtout dans la production d'outils statistiques à destination de la communauté.
Le résultat de cette semaine est disponible [sur cette page](https://stateofther.github.io/atelieR2024/index.html)
## Thématique : analyse de données d'abondance multivariées
Exploration (liste initialement proposée) des modèles et outils :
#### gllvm : Generalized Linear Latent Variable Models
package R [`{gllvm}`](https://cran.r-project.org/web/packages/gllvm/index.html)
Estimation is performed using either Laplace approximation method or variational approximation method implemented via TMB ([Kristensen et al., (2016)](https://www.jstatsoft.org/article/view/v070i05).
For details see [Niku et al. (2019a)](https://doi.org/10.1371/journal.pone.0216129) and [Niku et al. (2019b)](https://doi.org/10.1111/2041-210X.13303).
#### hmsc : Hierarchical Modelling of Species Communities (HMSC) is a model-based approach for analyzing community ecological data (Ovaskainen et a.2017a).
[site web](https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/statistical-ecology/software/hmsc)
#### PLNmodels
package R [`{PLNmodels}`](https://CRAN.R-project.org/package=PLNmodels) et Python [`{pyPLNmodels}`](https://pypi.org/project/pyPLNmodels/)
site web : [https://pln-team.github.io/PLNmodels/](https://pln-team.github.io/PLNmodels/)
[Articles de référence](https://pln-team.github.io/publications/)
## Participants
Julie Aubert, Christelle Hennequet-Antier, Mahendra Mariadassou, Laure Sansonnet, Pierre Barbillon, Barbara Bricout, Jeanne Tous, Emily Walker, Isabelle Sanchez,
Marine Marjou, Tristan Mary-Huard, Eric Parent, Annaïg De Walsche, Bastien Batardière.
## Soutien
<img src = "resources/logo/logotype-mathnum-couleur449x84.png" width="230"> <img src = "resources/logo/Logo-INRAE.jpg" width="150">