4ème Colloque R du CSBQ

Le Colloque R du CSBQ est de retour! La 4ème édition du Colloque R vous invite à participer à des ateliers R contribués par des membres du CSBQ qui auront lieu en présentiel le 22 et 23 juin 2022 à l’Université Concordia à Montréal, Québec.

Le but du Colloque R est de fournir un cadre structuré pour la discussion et l’échange d’idées entre les participants et les présentateurs d’ateliers en ce qui a trait à l’utilisation de R pour les analyses en science de la biodiversité. À cette fin, nous fournissons un lieu pour l’enseignement et la participation à une série d’ateliers avancés en R qui ne sont pas offerts par la série d’ateliers annuelles en R du CSBQ.

Lieu et date

Lieu: Loyola Salle des Jésuites (Jesuit Hall) et centre de conférence, room RF-110.

Addresse: 7141, rue Sherbrooke Ouest, Montréal, H4B 1R6

Date: 22 & 23 juin 2022 (9:00 AM - 16:30 PM).

Remerciements pour le soutien

L’aide logistique de Danielle Mac Rae par son role dans l’Association des étudiants des cycles supérieurs en biologie de Concordia a été essentielle pour l’organisation de cet événement.

Inscription

Les inscriptions pour le 4e Colloque R du CSBQ sont maintenant ouvertes !

Les frais de participation au 4ème Symposium R du CSBQ sont de 20$ pour les membres du CSBQ, et de 150$ pour les non-membres du CSBQ. Ces frais incluent le dîner et les pauses-café pour les deux journées du Colloque, et nous aident à compenser les coûts d’organisation de cet événement.

Participer à distance

Plusieurs personnes qui contribuent des ateliers pendant le Colloque R ont gentiment accepté de diffuser leur atelier sur Zoom, pour les personnes qui ne peuvent pas participer au Colloque R en personne!

Inscrivez-vous à l’avance ici pour assister aux ateliers en streaming sur Zoom (ce lien s’applique aux deux dates du Colloque R) :

Après votre inscription, vous recevrez un courriel de confirmation contenant les informations nécessaires pour participer à la réunion.

Il est important de noter que les ateliers ne seront pas animés en tant qu’ateliers hybrides, ce qui signifie que les présentations, les exercices et les discussions peuvent ne pas être optimisés pour un environnement à distance. Les questions écrites dans le “chat” seront transmises à la personne qui présente. Nous vous remercions pour votre compréhension.

Programme

Note: Les ateliers suivis par * seront diffusés sur Zoom.

Jour 1: 22 juin 2022

Jour 2: 23 juin 2022

*Note : La langue qui sera utilisée pour présenter le matériel est indiquée entre parenthèses après chaque titre d’atelier. Les ateliers bilingues seront présentés dans une langue, tandis que les diapositives et/ou le matériel écrit seront dans l’autre langue. L’équipe de la série d’ateliers R du CSBQ sera disponible pour répondre à toute question ou discussion en anglais ou en français tout au long du Symposium.

Ateliers contribués

Modélisation par équations structurelles et inférence écologique

Contribué par Nicole Knight (McGill University)

Les modèles d’équations structurelles (MES) constituent un outil puissant pour l’analyse des systèmes écologiques complexes, car ils peuvent tenir compte des relations directes et indirectes. Cependant, un grand pouvoir statistique implique une grande responsabilité statistique, et les SEM doivent donc être conçus et mis en œuvre avec soin.

Cet atelier fournira une introduction conceptuelle et pratique aux MES. Il mettra l’accent sur 1) l’utilisation des connaissances préalables pour créer des diagrammes causaux significatifs, 2) la traduction des relations hypothétiques en modèles appropriés, et 3) l’interprétation des résultats statistiques pour faire des inférences valides sur les relations écologiques. Nous examinerons des exemples de SEM par morceaux décrivant des systèmes écologiques et couvrirons des sujets supplémentaires tels que les variables latentes et composites, la validation des modèles et la sélection des modèles.

Modèles d’occupation

Contribué par Clara Casabona i Amat (Université de Sherbrooke)

Les modèles d’occupation de sites sont des modèles qui prennent en compte de la détection imparfaite d’organismes pour déterminer la probabilité de présence d’une espèce sur un site. Ils peuvent être considérés comme une extension des modèles linéaires généralisés à effets mixtes (GLMM). Dans les données d’échantillonnage, la présence d’une espèce sur un site est le résultat de deux processus: l’espèce est présente et l’espèce a été détectée. Cependant, l’absence d’une l’espèce sur site peut être le résultat de deux phénomènes: l’espèce n’est pas présente ou l’espèce est présente, mais elle n’a pas été détecté. Dans les modèles d’occupation, nous pouvons quantifier cette incertitude de détection en utilisant des sites qui ont été visités au moins deux fois. Nous allons montrer des exemples d’application en utilisant le package R unmarked.

Applications web Shiny pour communiquer votre science

Contribué par Jake Lawlor (McGill University)

Cet atelier présentera la programmation réactive dans l’environnement R Shiny, et comment les applications Shiny peuvent être utilisées pour explorer des données, partager des résultats, ou générer des rapports personnalisés à partir d’entrées provenant de l’utilisateur. Nous couvrirons la structure et les fonctionnalités de base des Shiny Apps, discuterons des différents niveaux de personnalisation des interfaces utilisateur, et des outils permettant de pousser vos compétences R existantes vers des produits entièrement interactifs, y compris des packages pour des cartes, des graphiques et des tableaux interactifs. Nous aborderons brièvement la génération de rapports personnalisés par le biais de scripts R markdown paramétrés, et enfin, les stratégies de déploiement des Shiny Apps pour une disponibilité à long terme. Dans l’ensemble, cet atelier présentera les bases du développement d’applications Shiny, et quelques exemples de la façon dont les applications Shiny peuvent aider à partager votre science avec vos collaborations, les parties prenantes ou le public.

Simulations dans R

Contribué par Marc-Olivier Beausoleil (McGill University)

La recherche sur la biodiversité consiste à essayer de comprendre les phénomènes naturels, ce qui peut aider à mieux prédire l’impact d’une modification d’un écosystème ou l’évolution des populations vivant dans leur environnement. Les simulations sont très utiles, car elles fournissent un outil aux chercheurs pour accélérer notre compréhension des phénomènes biologiques. Cela peut aider à planifier la recherche, tester des modèles, accélérer la façon dont nous pouvons tester des hypothèses, offrir des idées pédagogiques, et bien plus encore. Dans son livre Elements of simulation (1984), Byron J. T. Morgan soutient que l’obtention de données à long terme sur un sujet particulier pourrait ralentir la décision qui est prise. Il ajoute que les simulations peuvent clairement aider à explorer rapidement un vaste portefeuille d’hypothèses telles que la gestion forestière, les épidémies, la congestion routière, etc. Ainsi, les simulations sont un excellent ajout à la boîte à outils des chercheurs qui souhaitent explorer plus de questions avec des données qu’ils ne peuvent en collecter.

Les simulations ont l’avantage de rendre explicite la conception expérimentale et de montrer les effets qu’un chercheur est intéressé à déterminer, avant de mener l’étude. La valeur ici est que les étudiants pourraient mieux comprendre l’implication d’une conception d’étude et sa valeur, sans gaspiller de ressources avec des méthodes d’essais et d’erreurs. Le transport des essais et erreurs in silico accélérerait la compréhension des étudiants sur la façon dont ils peuvent mieux concevoir leurs études.

Introduction à GitHub et GitHub Actions

Contribué par Pedro Henrique P. Braga (Concordia University) & Katherine Hébert (Université de Sherbrooke)

Les collaborations sont rarement statiques : lorsque des personnes travaillent ensemble sur des projets, il s’agit d’un processus de développement continu qui consiste à apporter des idées, à donner et à recevoir des commentaires, et à répondre à ces recommandations par des modifications jusqu’à ce que l’objectif soit atteint. Ces étapes se chevauchent souvent, les personnes qui collaborent modifiant simultanément les fichiers du projet. Cette dynamique rend très difficile (et très déroutant !) le travail sur des documents qui circulent dans le groupe, les versions des changements étant suivies en mettant à jour les noms de fichiers avec des initiales, des dates ou “document_version_finale_233”. C’est là que GitHub entre en jeu !

Dans cet atelier, nous allons démontrer et discuter comment GitHub - une plateforme commune de contrôle de version et de collaboration - peut aider à gérer les collaborations de manière dynamique, avec transparence et traçabilité. Nous commencerons par montrer brièvement comment GitHub peut être utilisé pour collecter, traiter et suivre les commentaires et les contributions au code et aux documents par le biais de problèmes et de demandes de retrait. Nous ferons ensuite une démonstration et une discussion sur les actions GitHub, qui peuvent automatiser les flux de travail pour construire, tester et publier du contenu dans vos dépôts. Nous examinerons comment mettre en œuvre et dépanner les actions qui effectuent des tests de code R, le rendu de documents Rmarkdown et la publication de sites Web afin de garantir que toutes les contributions sont intégrées de manière sûre et continue dans votre projet.