Toute l’équipe de l’URFIST de Bordeaux vous souhaite une bonne année 2021 !
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La diffusion des supports de présentation sur le site de l’Urfist est soumise aux autorisations accordées par les intervenants. Tous les supports ne sont donc pas disponibles.
Des manuels en ligne sur les logiciels libres sont aussi disponibles via la plateforme Floss manuals. Les bibliothèques proposent également des ouvrages sur la bureautique et les outils numériques. Le catalogue national des bibliothèques universitaires vous permet de savoir quelle bibliothèque dispose de la référence souhaitée.
Les chercheurs sont confrontés au fait de ne pouvoir obtenir les mêmes résultats soit en reprenant les mêmes méthodes et/ou les mêmes données soit en s’appuyant sur de nouveaux jeux de données et/ou d’autres méthodes poursuivant le même objectif de recherche. Le problème de la fidélité et de la réitération des résultats se pose à l’échelle collective (i.e. unité de recherche, spécialistes d’une même discipline) comme individuelle (i.e. : reproductibilité spatio-temporelle (Desquilbet 2018).
Le sujet de la reproductibilité est ancien (Barba 2018) et d’aucuns considèrent qu’il vaut mieux évoquer un changement de paradigme de la recherche plutôt qu’une crise (Fanelli 2018). Il serait tentant de s’en référer à la conception poppérienne de la science selon laquelle l’erreur et sa réfutation résident au cœur même du processus scientifique. Mais le phénomène prend une ampleur telle que les notions mêmes de résultat et de fiabilité sont remises en cause. Si les réplications ne sont pas possibles, quelle est la valeur des travaux précédents s’ils s’avèrent non reproductibles (Zwaan et al. 2017) ?
La diffusion des supports de présentation sur le site de l’Urfist est soumise aux autorisations accordées par les intervenants. Tous les supports ne sont pas disponibles.
Page mise à jour en mars 2021
Les supports sont diffusés sur le site web de l’Urfist sous réserve des autorisations accordées par leur auteur.
Lorsque le formateur fournit un support numérique, le document est consultable après la formation via le compte personnel. Pour chaque formation, un espace de consultation des documents est votre disposition ; vous pourrez y consulter les supports mais aussi des liens. Le compte personnel est accessible sur authentification et seules les personnes ayant effectivement assisté à la formation peuvent consulter les documents.
Page mise à jour en mars 2021
Dois-je me créer un compte utilisateur à chaque fois que je m’inscris à un stage?
Non, votre compte utilisateur est valable pour toutes les autres inscriptions auprès de toutes les Urfist. Si vous rencontrez des problèmes d’utilisation de la plateforme d’inscription, contactez-nous. La rubrique d’aide est disponible ici.
(Si vous avez déjà suivi des formations par le passé, pensez à vérifier que vous n’ avez pas déjà un autre compte sous un autre nom et/ou avec un statut différent, si tel est le cas, vous ne pourrez récupérer votre attestation de présence et devrez nous contacter).
Vous pouvez le réinitialiser vous-même en cliquant sur « J’ai oublié mon mot de passe ».
Oui, en choisissant l’option « Se connecter avec un compte universitaire », vous verrez la liste des établissements avec lesquels la connexion à la plateforme d’inscription de l’Urfist peut être effectuée.
Vous n’avez pas d’identifiants universitaire et il s’agit d’une première inscription? Cliquez sur « Je n’ai pas encore de compte ».
Page mise à jour en mars 2021
Oui, chaque participant reçoit par mail un message indiquant la mise à disposition de son attestation de présence. Le document mentionne entre autres : l’intitulé du stage, la date et le volume d’heures de formation reçu. Le document est à télécharger depuis son espace personnel de la plateforme d’inscription de l’Urfist. L’Urfist n’envoie pas les attestations aux écoles doctorales.
Non, il est très fortement déconseillé de n’assister que partiellement à un stage.
D’une part car la formation ne sera pas pleinement profitable au demandeur si elle est suivie partiellement.
D’autre part car cela pénalise les personnes sur liste d’attente qui pourraient bénéficier de la formation dans son intégralité.
Avant de vous inscrire, lorsque la formation dure plus de 3 heures notamment, merci de vous assurer que vous êtes disponible pour toute la durée de la formation.
Vos attestations sont disponibles dans votre compte personnel. Vous pouvez les télécharger. En cas de problème : urfist@u-bordeaux.fr
Talks are delivered in English.
The event is organized in partnership with the doctoral school “Mathematics and Computing”.
Talks are delivered in English. Contact : Sabrina Granger
This meeting is not a lecture course, but an exchange session dedicated to unorthodox practices in the field of research and more particularly, in the field of data science, but not only.
If there is a (very) dark side of research practices, there are also subtle margins within it could be helpful to move forward. And this time, it’s not about tricking. It’s about being more understandable. When cheating is not cheating.
The point of this workshop is to help you to know where you stand, to give you a compass in a tortured landscape.
Will you meet the challenge of orthodoxe research practices?
To start the fight, first, you should know your enemy : p-hacking, low statistical power, failure to control bias, poor quality control, falsified data, writing your own peer-review, but also working with predatory publishers, keeping your code veiled…
Do you see patterns in random data (aka apophenia ; Munafò et al., 2017)? Do you have « the tendency to focus on evidence that is in line with our expectations or favoured explanation » (aka confirmation bias ; Munafò et al., 2017)? Or maybe have you heard of « the tendency to see an event as having been predictable only after it has occurred » (aka hindsight bias ; Munafò et al., 2017)?
But you also should be aware of the wide and sometimes surprising range of possibilities to produce more understandable results and thus, a better research. Get the grip, it’s up to you!
Abstract : « We obviously do not encourage scientific fraud nor misconduct. The goal of this talk is to alert the audience to problems that have arisen in part due to the Publish or Perish imperative, which has driven a number of researchers to cross the Rubicon without the full appreciation of the consequences. Choosing fraud will hurt science, end careers, and could have impacts on life outside of the lab. If you’re tempted (even slightly) to beautify your results, keep in mind that the benefits are probably not worth the risks », (N. Rougier, J. Timmer 2017)
Nicolas Rougier est chercheur Inria en neurosciences computationelles travaillant à l’institut des maladies neurodégénératives à Bordeaux. Il a co-fondé le journal ReScience qui est spécialisé dans la publication de réplication en sciences computationelles.
Abstract : « According to Mark Twain « There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics’’. Today, with the emergence of so-called Data Science and self-proclaimed data scientists, we observe that graphical lies are everywhere. They are even more powerful than spurious statistics. Many graphics in blogs, newspapers, and TV convey information that is misleading, by mistake or on purpose. I propose a short tutorial to visual fallacies and lies. My goal here is not to encourage cheating and lying, but on the contrary to highlight the techniques used to elaborate misleading data visualizations. This introduction should help researchers, citizens, (data) journalists and decision makers to distinguish visual lies from consistent graphics. » Chr. Bontemps
Christophe Bontemps est ingénieur de recherche à l’INRA au sein de la Toulouse School of Economics. Economètre-Statisticien de formation, il enseigne la visualisation des données depuis plusieurs années et est co-organisateur du Meetup Toulouse Dataviz.
Munafò, Marcus R., Brian A. Nosek, Dorothy V. M. Bishop, Katherine S. Button, Christopher D. Chambers, Nathalie Percie du Sert, Uri Simonsohn, Eric-Jan Wagenmakers, Jennifer J. Ware, and John P. A. Ioannidis. 2017. ‘A Manifesto for Reproducible Science’. Nature Human Behaviour 1 (1): 0021. https://doi.org/10.1038/s41562-016-0021.
Rougier, Nicolas P., and John Timmer. 2017. “Ten Simple Rules for Scientific Fraud & Misconduct”. https://hal.inria.fr/hal-01562601.
La diffusion des supports de présentation sur le site de l’Urfist est soumise aux autorisations accordées par les intervenants.
L’Urfist de Bordeaux n’a pas été en mesure, dû à la situation de pandémie, d’organiser de journées d’étude en 2020 et 2021.