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Louis 2025-04-25 15:51:23 +02:00
parent e564dd72f7
commit d1f9411c01
29 changed files with 0 additions and 799 deletions

313
.gitignore vendored
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@ -1,313 +0,0 @@
# ---> TeX
## Core latex/pdflatex auxiliary files:
*.aux
*.lof
*.log
*.lot
*.fls
*.out
*.toc
*.fmt
*.fot
*.cb
*.cb2
.*.lb
## Intermediate documents:
*.dvi
*.xdv
*-converted-to.*
# these rules might exclude image files for figures etc.
# *.ps
# *.eps
# *.pdf
## Generated if empty string is given at "Please type another file name for output:"
.pdf
## Bibliography auxiliary files (bibtex/biblatex/biber):
*.bbl
*.bcf
*.blg
*-blx.aux
*-blx.bib
*.run.xml
## Build tool auxiliary files:
*.fdb_latexmk
*.synctex
*.synctex(busy)
*.synctex.gz
*.synctex.gz(busy)
*.pdfsync
*.rubbercache
rubber.cache
## Build tool directories for auxiliary files
# latexrun
latex.out/
## Auxiliary and intermediate files from other packages:
# algorithms
*.alg
*.loa
# achemso
acs-*.bib
# amsthm
*.thm
# beamer
*.nav
*.pre
*.snm
*.vrb
# changes
*.soc
# comment
*.cut
# cprotect
*.cpt
# elsarticle (documentclass of Elsevier journals)
*.spl
# endnotes
*.ent
# fixme
*.lox
# feynmf/feynmp
*.mf
*.mp
*.t[1-9]
*.t[1-9][0-9]
*.tfm
#(r)(e)ledmac/(r)(e)ledpar
*.end
*.?end
*.[1-9]
*.[1-9][0-9]
*.[1-9][0-9][0-9]
*.[1-9]R
*.[1-9][0-9]R
*.[1-9][0-9][0-9]R
*.eledsec[1-9]
*.eledsec[1-9]R
*.eledsec[1-9][0-9]
*.eledsec[1-9][0-9]R
*.eledsec[1-9][0-9][0-9]
*.eledsec[1-9][0-9][0-9]R
# glossaries
*.acn
*.acr
*.glg
*.glo
*.gls
*.glsdefs
*.lzo
*.lzs
*.slg
*.slo
*.sls
# uncomment this for glossaries-extra (will ignore makeindex's style files!)
# *.ist
# gnuplot
*.gnuplot
*.table
# gnuplottex
*-gnuplottex-*
# gregoriotex
*.gaux
*.glog
*.gtex
# htlatex
*.4ct
*.4tc
*.idv
*.lg
*.trc
*.xref
# hypdoc
*.hd
# hyperref
*.brf
# knitr
*-concordance.tex
# TODO Uncomment the next line if you use knitr and want to ignore its generated tikz files
# *.tikz
*-tikzDictionary
# listings
*.lol
# luatexja-ruby
*.ltjruby
# makeidx
*.idx
*.ilg
*.ind
# minitoc
*.maf
*.mlf
*.mlt
*.mtc[0-9]*
*.slf[0-9]*
*.slt[0-9]*
*.stc[0-9]*
# minted
_minted*
*.pyg
# morewrites
*.mw
# newpax
*.newpax
# nomencl
*.nlg
*.nlo
*.nls
# pax
*.pax
# pdfpcnotes
*.pdfpc
# sagetex
*.sagetex.sage
*.sagetex.py
*.sagetex.scmd
# scrwfile
*.wrt
# svg
svg-inkscape/
# sympy
*.sout
*.sympy
sympy-plots-for-*.tex/
# pdfcomment
*.upa
*.upb
# pythontex
*.pytxcode
pythontex-files-*/
# tcolorbox
*.listing
# thmtools
*.loe
# TikZ & PGF
*.dpth
*.md5
*.auxlock
# titletoc
*.ptc
# todonotes
*.tdo
# vhistory
*.hst
*.ver
# easy-todo
*.lod
# xcolor
*.xcp
# xmpincl
*.xmpi
# xindy
*.xdy
# xypic precompiled matrices and outlines
*.xyc
*.xyd
# endfloat
*.ttt
*.fff
# Latexian
TSWLatexianTemp*
## Editors:
# WinEdt
*.bak
*.sav
# Texpad
.texpadtmp
# LyX
*.lyx~
# Kile
*.backup
# gummi
.*.swp
# KBibTeX
*~[0-9]*
# TeXnicCenter
*.tps
# auto folder when using emacs and auctex
./auto/*
*.el
# expex forward references with \gathertags
*-tags.tex
# standalone packages
*.sta
# Makeindex log files
*.lpz
# xwatermark package
*.xwm
# REVTeX puts footnotes in the bibliography by default, unless the nofootinbib
# option is specified. Footnotes are the stored in a file with suffix Notes.bib.
# Uncomment the next line to have this generated file ignored.
#*Notes.bib
*.html
/.quarto/
public/

View file

@ -1,38 +0,0 @@
steps:
render-site:
image: ghcr.io/quarto-dev/quarto:1.7.22
commands:
- cd $CI_WORKSPACE
- quarto render
when:
event: [push, pull_request, cron, manual]
branch:
- main
# Push le contenu du dossier public sur le dépôt `pages` de git.polarolouis.fr
# On utilise l'image alpine/git pour avoir git et ssh
deploy-site:
image: alpine/git
commands:
- git config --global user.name "Woodpecker CI"
- git config --global user.email "git@polarolouis.fr"
- git clone -b pages "https://$${ACCESS_TOKEN}@git.polarolouis.fr/polarolouis/these-recap-hebdo.git" $DESTINATION
- rm -rf $DESTINATION/* && echo "Cleaned $DESTINATION" || echo "Failed to clean $DESTINATION"
- cp -ar $CI_WORKSPACE/public/* $DESTINATION/
- cd $DESTINATION
- ls -la
- git add --all
- git commit -m "Deploy site ${CI_BUILD_CREATED} [CI SKIP]" || echo "Nothing to commit"
- git push && echo "Pushed to $DESTINATION" || echo "Failed to push to $DESTINATION"
environment:
ACCESS_TOKEN:
from_secret: access_token
DESTINATION: pages
when:
event:
- push
- pull_request
branch:
- main
depends_on:
- render-site

View file

@ -1,2 +0,0 @@
# these-recap-hebdo

View file

@ -1,25 +0,0 @@
project:
type: website
output-dir: public
website:
title: "Suivi de la thèse"
navbar:
left:
- href: index.qmd
text: "Liste des semaines"
lang: fr
date: last-modified
author:
name: "Louis LACOSTE"
email: "louis.lacoste@agroparistech.fr"
format:
html:
theme: yeti
toc: true
html-math-method: katex
embed-resources: true

View file

@ -1,8 +0,0 @@
---
title: "Journal suivi de la thèse"
listing:
contents: suivi
type: default
sort: "date desc"
categories: true
---

View file

@ -1,80 +0,0 @@
---
title: "Bilan semaine 13 2025 : 17-21 mars"
date: 17 03 2025
categories:
- colBiSBM
---
Cette semaine j'ai :
- Fini d'intégrer à colSBM tous les changements (clustering dérecursifier pour
uni et bipartites& cli ...) et contacter Saint-Clair pour passer colSBM sous GrossSBM.
- Relancer et obtenus les résultats pour le clustering sur les réseaux Baldock
![Baldock iid](figs/baldock_meso_iid.png)
![Baldock pi](figs/baldock_meso_pi.png)
![Baldock rho](figs/baldock_meso_rho.png)
![Baldock pirho](figs/baldock_meso_pirho.png)
- Relancer et obtenus les résultats pour les simus ajoutant du bruits sur les structures et liens
- Pour *noisy $\alpha$*:
Plan de simulation 2 collections ($d\in (1,2)$) avec $M = 30$ soit 15 réseaux par type. $n_r = n_c = 120$ et
$$\pi_1 = \begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\end{pmatrix},~
\rho_1 = \begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\end{pmatrix},~
\alpha_1 = \begin{pmatrix}
0.85& 0.4& 0.2& 0.15\\
0.6& 0.2& 0.15& 0.15\\
0.2& 0.15& 0.15& 0.7
\end{pmatrix}$$
$$ \pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~
\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~
\alpha_2 = \begin{pmatrix}
0.65& 0.15& 0.15\\
0.15& 0.8& 0.15\\
0.15& 0.15& 0.4
\end{pmatrix}$$
$\epsilon \in (0, 0.01, \dots 0.05)$ qui est l'écart-type d'une $\mathcal{N}_{Q_1^d \times Q_2^d}(0,\epsilon^2) = vec(N^m), \forall m \in (1,\dots, M)$.
Et $\forall m, X^m \sim LBM_{n_r,n_c}(Q_1^d, Q_2^d, \alpha_d + N^m, \pi_d, \rho_d)$
Résultats :
![alt](figs/noisy_alpha.png)
- Pour *noisy links*:
Plan de simu $M = 30$, $n_r = n_c = 120$.
$$\pi_1 = \begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\end{pmatrix},~
\rho_1 = \begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\end{pmatrix},~
\alpha_1 = \begin{pmatrix}
0.85& 0.4& 0.2& 0.05\\
0.6& 0.2& 0.05& 0.05\\
0.2& 0.05& 0.05& 0.7
\end{pmatrix}$$
$$ \pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~
\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~
\alpha_2 = \begin{pmatrix}
0.65& 0.05& 0.05\\
0.05& 0.8& 0.05\\
0.05& 0.05& 0.4
\end{pmatrix}$$
$\epsilon \in (0, 0.05, \dots 0.5)$, indices de la matrice = sample.int($n_r \times n_c$, size = $n_r \times n_c \times \epsilon$). Les indices tirés inverse la valeur du lien (1 -> 0, 0 -> 1)
::: {#fig-results-linsk layout-ncol=2}
![Clear links](figs/clear_links.png)
![Noisy links](figs/noisy_links.png)
:::
- Relancer simulations robustesse aux NAs
- Changer les plots résultats NAs pour faire sous-plots comparant sep vs model.

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Width:  |  Height:  |  Size: 241 KiB

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Width:  |  Height:  |  Size: 86 KiB

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@ -1,67 +0,0 @@
---
title: "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars"
categories:
- colBiSBM
date: 28 03 2025
---
## A faire
- Relire intro St Clair
- S'inspirer structure pour mon intro
- Trouver biblio intro
- Rédiger l'intro
- Agrandir la collection d'application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex
- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
- Présenter le réseau Afrique du Sud dès l'intro des réseaux anglais de Baldock
- Corriger structure de simus :
- Pour noisy $\alpha$ :
- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
- Beta contrainte dans (0,1)
- Pour noisy links : Générer `nb_clustering` collections de taille M puis prélever $\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à inverser puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
- Rédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu'ils soient
raccord avec les données obtenues.
- Lancer clustering iid ascendant sur données sub-Doré.
- Vérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs "Do they involve common species?".
## J'ai fait
- Corriger structure de simus :
- Pour NA robustness
- Définir dans la section 3 :
> Remark that for iid-colBiSBM, $\pi_q, \rho_r > 0$, and thus the blocks exist
and are represented in all networks. For the other models, some blocks may not
exist in some networks and this is why $\pi_q^m, \rho_r^m \geq 0$. Using
$S^{(1)}$ and $S^{(2)}$ we can define the restricted parameters for each
network and we denote them as $\widetilde{\bm{\pi}}^m$,
$\widetilde{\bm{\rho}}^m$ and $\widetilde{\bm{\alpha}}^m$. The restrictions
thus indicate the blocks that are represented in the network $m$.
- Écrire la partie preuve pour identif $\pi$-colBiSBM et $\rho$-colBiSBM.
Identif : $\pi$ et $\rho$ en attente retours Pierre et Sophie
- Saint-Clair va passer colSBM sous GrossSBM
- Agrandir la collection d'application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex : *Collection agrandie avec Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson, en attente MIGALE*. Clustering instable
## A continuer
- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
Il faut que j'ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code).
Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
- Pour sub doré *en attente MIGALE* augmenter le nbre de répèt de la procédure.

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@ -1,55 +0,0 @@
---
title: "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril"
categories:
- colBiSBM
date: 04 04 2025
---
## A faire
- Relire intro St Clair
- S'inspirer structure pour mon intro
- Trouver biblio intro
- Rédiger l'intro
- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
- Corriger structure de simus :
- Pour noisy $\alpha$ :
- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
- Beta contrainte dans (0,1)
- Pour noisy links : Générer `nb_clustering` collections de taille M puis prélever $\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à inverser puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
- Extraire les nombres de liens communs et déplacer le tableau en annexes en faisant juste un paragraphe dans le corps de texte.
**Pour VENDREDI**
- Rédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu'ils soient
raccord avec les données obtenues.
- Étoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.
> je pense qu'il faudrait étoffer en mettrant plusieurs points répartis en paragraphe. genre vérif selection de modèle verif clustering réseau, verif transfer leraning et de dire les résultats en qq mots
- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
## J'ai fait
- Clustering sub-doré pas de stabilité à la répétition malheureusement
![](figs/alluvial-clusterings.png)
- Vérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs "Do they involve common species?". Oui environ 70/250 soit plus de 20%.
- Présenter le réseau Afrique du Sud dès l'intro des réseaux anglais de Baldock
## A continuer
- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
Il faut que j'ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code).
Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
- J'ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. *en attente des résultats MIGALE*

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Width:  |  Height:  |  Size: 281 KiB

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@ -1,54 +0,0 @@
---
title: "Bilan semaine 16 2025"
categories:
- colBiSBM
date: 18 04 2025
---
## A faire
- Relire intro St Clair
- S'inspirer structure pour mon intro
- Trouver biblio intro
- Rédiger l'intro
- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
- Corriger structure de simus :
- Pour noisy $\alpha$ :
- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
- Beta contrainte dans (0,1)
- Pour noisy links : Générer `nb_clustering` collections de taille M puis prélever $\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à inverser puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
- Idée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux
et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers.
## J'ai fait
- J'ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré.
Résultats stables mais 27 collections formées donc pas de mise en commun des structures...
- Rédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu'ils soient
raccord avec les données obtenues.
- Étoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.
> je pense qu'il faudrait étoffer en mettrant plusieurs points répartis en paragraphe. genre vérif selection de modèle verif clustering réseau, verif transfer leraning et de dire les résultats en qq mots
- Comment faire pour l'inscription JdS (paiement, coldem ...) : voir avec Christelle
- CSI : St Clair, Sonia ou Elisa et Pierre Gérard
## A continuer
- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
Il faut que j'ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code).
Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
- Lire Biological Networks - François Képès
- J'ai esquissé des bouts d'intro

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@ -1,126 +0,0 @@
---
title: "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril"
categories:
- colBiSBM
format:
html:
embed-resources: true
---
## A faire
### Rédaction article
- Relire intro St Clair
- S'inspirer structure pour mon intro
- Trouver biblio intro
- Rédiger l'intro
- Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system
- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
- Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
### Simulations article
- Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral
- Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues.
Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille $M = 30$ avec $M_1 = M_2 = M_3 = 10$.
- Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d'adjacences.
- Corriger structure de simus :
- Pour noisy $\alpha$ :
- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
- Beta contrainte dans (0,1)
- Pour noisy links : Générer `nb_clustering` collections de taille M puis prélever $\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à inverser puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
### Applications
- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
### Autour de l'article et du package
- Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. **Possible de mettre l'exemple d'application de Sophie sur les réseaux avec gradient d'urbanisation**.
## J'ai fait
- Créer un README descriptif du dépôt des codes pour l'article.
- Remonter figure sélection de modèle dans le corps de l'article
- Enrichir légende de la figure 7 et 8
- Supprimer p_NA des autres cadrans des proportions de NA
- Basculer le code du clustering pour utiliser hclust et mis l'argument method de hclust avec single par défaut
- Ajouter pipeline qui knit README.Rmd à chaque merge dans main colSBM
## A continuer
- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
Il faut que j'ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code).
Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
- Lire Biological Networks - François Képès
- J'ai esquissé des bouts d'intro
- Relancer simus d'inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j'ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2.
En attente résultats MIGALE
### Correction méthodo
- Idée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux
et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers. En regardant la vbound (pas la pénalité) de chaque réseau dans le joint vs sa vbound dans le sep
-> Résultats : pas de différences majeures entre les réseaux avec le rapport vbound_joint/vbound_sep, les outliers ne sont pas marqués.
- Regarder si plutôt que k médioid possible meilleurs résultats avec d'autres distances hclust avec min, max etc...
-> L'algo PAM donne des clusters équilibrés sans séparer les outliers
Je regarde avec plutôt des hclust avec métrique single pour séparer les outliers.
- Voir si in fine possible de repérer des outliers à partir de ces nouvelles métriques
- Regarder la répartition de densité dans les réseaux sub-doré -> déséquilibrée
![](figs/density-subdore.png)
En faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :
- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*
### Applications
- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
> Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l'analyse faite
(à savoir pas d'effet du gradien d'urbanisation). À continuer pour l'intégrer dans l'article !
### Lancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l'idée.
Une fois fait, Sophie ne trouve pas que ce soit le plus pertinent pour illustrer le clustering.
Plus intéressant de garder le clustering de données simulées ($M = 30$) et se
servir des exemples dessous et des parcours exhaustif des possibilités de partitionnement comme comparatif.
#### Baldock
![Alluvial Baldock](figs/subdore-per-author/subdore_baldock_alluvial_clusterings.png)
#### Gibson
![Alluvial Gibson](figs/subdore-per-author/subdore_gibson_alluvial_clusterings.png)
#### Souza
![Alluvial Souza](figs/subdore-per-author/subdore_souza_alluvial_clusterings.png)
#### Traveset
![Alluvial Traveset](figs/subdore-per-author/subdore_traveset_alluvial_clusterings.png)
#### Trojelsgaard
![Alluvial Trojelgaard](figs/subdore-per-author/subdore_trojelsgaard_alluvial_clusterings.png)

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@ -1,13 +0,0 @@
# options specified here will apply to all posts in this folder
# re-render posts only when a change to the source file is made ----
freeze: auto
author:
name: Louis Lacoste
email: louis.lacoste@agroparistech.fr
affiliation: MIA Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Université Paris-Saclay
orcid: 0009-0004-0178-9821
# enable banner style title blocks ----
title-block-banner: true

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@ -1,18 +0,0 @@
---
title: "Bilan semaine MM YYYY : dd-dd mois"
format:
html:
embed-resources: true
---
## A faire
-
## J'ai fait
-
## A continuer
-

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