Emptying pages branch
313
.gitignore
vendored
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@ -1,313 +0,0 @@
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# ---> TeX
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## Core latex/pdflatex auxiliary files:
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*.aux
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*.lof
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*.log
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*.lot
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*.fls
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*.out
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*.toc
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*.fmt
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*.fot
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*.cb
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*.cb2
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.*.lb
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## Intermediate documents:
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*.dvi
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*.xdv
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*-converted-to.*
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# these rules might exclude image files for figures etc.
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# *.ps
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# *.eps
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# *.pdf
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## Generated if empty string is given at "Please type another file name for output:"
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.pdf
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## Bibliography auxiliary files (bibtex/biblatex/biber):
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*.bbl
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*.bcf
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*.blg
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*-blx.aux
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*-blx.bib
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*.run.xml
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## Build tool auxiliary files:
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*.fdb_latexmk
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*.synctex
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*.synctex(busy)
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*.synctex.gz
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*.synctex.gz(busy)
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*.pdfsync
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*.rubbercache
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rubber.cache
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## Build tool directories for auxiliary files
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# latexrun
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latex.out/
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## Auxiliary and intermediate files from other packages:
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# algorithms
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*.alg
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*.loa
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# achemso
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acs-*.bib
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# amsthm
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*.thm
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# beamer
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*.nav
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*.pre
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*.snm
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*.vrb
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# changes
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*.soc
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# comment
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*.cut
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# cprotect
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*.cpt
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# elsarticle (documentclass of Elsevier journals)
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*.spl
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# endnotes
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*.ent
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# fixme
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*.lox
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# feynmf/feynmp
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*.mf
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||||||
*.mp
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*.t[1-9]
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||||||
*.t[1-9][0-9]
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||||||
*.tfm
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||||||
#(r)(e)ledmac/(r)(e)ledpar
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||||||
*.end
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*.?end
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||||||
*.[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
|
|
||||||
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||||||
# glossaries
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*.acn
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||||||
*.acr
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*.glg
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*.glo
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*.gls
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*.glsdefs
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*.lzo
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*.lzs
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*.slg
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*.slo
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*.sls
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# uncomment this for glossaries-extra (will ignore makeindex's style files!)
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# *.ist
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# gnuplot
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*.gnuplot
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*.table
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# gnuplottex
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*-gnuplottex-*
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# gregoriotex
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*.gaux
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*.glog
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*.gtex
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# htlatex
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*.4ct
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*.4tc
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*.idv
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*.lg
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*.trc
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*.xref
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# hypdoc
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*.hd
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# hyperref
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*.brf
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# knitr
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*-concordance.tex
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# TODO Uncomment the next line if you use knitr and want to ignore its generated tikz files
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# *.tikz
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*-tikzDictionary
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# listings
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*.lol
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# luatexja-ruby
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*.ltjruby
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# makeidx
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*.idx
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*.ilg
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*.ind
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# minitoc
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*.maf
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*.mlf
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*.mlt
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*.mtc[0-9]*
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*.slf[0-9]*
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*.slt[0-9]*
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||||||
*.stc[0-9]*
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# minted
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_minted*
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*.pyg
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# morewrites
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*.mw
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# newpax
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*.newpax
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# nomencl
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*.nlg
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*.nlo
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*.nls
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# pax
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*.pax
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# pdfpcnotes
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*.pdfpc
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# sagetex
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*.sagetex.sage
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*.sagetex.py
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*.sagetex.scmd
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# scrwfile
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*.wrt
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# svg
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svg-inkscape/
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# sympy
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*.sout
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*.sympy
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sympy-plots-for-*.tex/
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# pdfcomment
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*.upa
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*.upb
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# pythontex
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*.pytxcode
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pythontex-files-*/
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# tcolorbox
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*.listing
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# thmtools
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*.loe
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# TikZ & PGF
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*.dpth
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*.md5
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*.auxlock
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# titletoc
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*.ptc
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# todonotes
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*.tdo
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||||||
# vhistory
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*.hst
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*.ver
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# easy-todo
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*.lod
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# xcolor
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*.xcp
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# xmpincl
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*.xmpi
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# xindy
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*.xdy
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# xypic precompiled matrices and outlines
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*.xyc
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*.xyd
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||||||
# endfloat
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*.ttt
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*.fff
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# Latexian
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TSWLatexianTemp*
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## Editors:
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# WinEdt
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*.bak
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*.sav
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# Texpad
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.texpadtmp
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# LyX
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*.lyx~
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# Kile
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*.backup
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# gummi
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.*.swp
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# KBibTeX
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*~[0-9]*
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||||||
# TeXnicCenter
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||||||
*.tps
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||||||
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||||||
# auto folder when using emacs and auctex
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||||||
./auto/*
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||||||
*.el
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||||||
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||||||
# expex forward references with \gathertags
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||||||
*-tags.tex
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# standalone packages
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*.sta
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||||||
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||||||
# Makeindex log files
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||||||
*.lpz
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||||||
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||||||
# xwatermark package
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||||||
*.xwm
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||||||
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||||||
# REVTeX puts footnotes in the bibliography by default, unless the nofootinbib
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|
||||||
# option is specified. Footnotes are the stored in a file with suffix Notes.bib.
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||||||
# Uncomment the next line to have this generated file ignored.
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||||||
#*Notes.bib
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||||||
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||||||
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||||||
*.html
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||||||
/.quarto/
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||||||
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||||||
public/
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||||||
|
|
@ -1,38 +0,0 @@
|
||||||
steps:
|
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||||||
render-site:
|
|
||||||
image: ghcr.io/quarto-dev/quarto:1.7.22
|
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||||||
commands:
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||||||
- cd $CI_WORKSPACE
|
|
||||||
- quarto render
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||||||
when:
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||||||
event: [push, pull_request, cron, manual]
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branch:
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||||||
- main
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||||||
# Push le contenu du dossier public sur le dépôt `pages` de git.polarolouis.fr
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# On utilise l'image alpine/git pour avoir git et ssh
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||||||
deploy-site:
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|
||||||
image: alpine/git
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||||||
commands:
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||||||
- git config --global user.name "Woodpecker CI"
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|
||||||
- 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
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||||||
- git add --all
|
|
||||||
- git commit -m "Deploy site ${CI_BUILD_CREATED} [CI SKIP]" || echo "Nothing to commit"
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|
||||||
- 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
|
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||||||
branch:
|
|
||||||
- main
|
|
||||||
depends_on:
|
|
||||||
- render-site
|
|
||||||
|
|
@ -1,2 +0,0 @@
|
||||||
# these-recap-hebdo
|
|
||||||
|
|
||||||
25
_quarto.yml
|
|
@ -1,25 +0,0 @@
|
||||||
project:
|
|
||||||
type: website
|
|
||||||
output-dir: public
|
|
||||||
|
|
||||||
website:
|
|
||||||
title: "Suivi de la thèse"
|
|
||||||
navbar:
|
|
||||||
left:
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||||||
- href: index.qmd
|
|
||||||
text: "Liste des semaines"
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||||||
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||||||
lang: fr
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||||||
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||||||
date: last-modified
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|
||||||
|
|
||||||
author:
|
|
||||||
name: "Louis LACOSTE"
|
|
||||||
email: "louis.lacoste@agroparistech.fr"
|
|
||||||
|
|
||||||
format:
|
|
||||||
html:
|
|
||||||
theme: yeti
|
|
||||||
toc: true
|
|
||||||
html-math-method: katex
|
|
||||||
embed-resources: true
|
|
||||||
|
|
@ -1,8 +0,0 @@
|
||||||
---
|
|
||||||
title: "Journal suivi de la thèse"
|
|
||||||
listing:
|
|
||||||
contents: suivi
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||||||
type: default
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|
||||||
sort: "date desc"
|
|
||||||
categories: true
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|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
@ -1,80 +0,0 @@
|
||||||
---
|
|
||||||
title: "Bilan semaine 13 2025 : 17-21 mars"
|
|
||||||
date: 17 03 2025
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||||||
categories:
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||||||
- colBiSBM
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||||||
Cette semaine j'ai :
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||||||
- Fini d'intégrer à colSBM tous les changements (clustering dérecursifier pour
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|
||||||
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
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||||||
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||||||
- Relancer et obtenus les résultats pour les simus ajoutant du bruits sur les structures et liens
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||||||
- Pour *noisy $\alpha$*:
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||||||
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||||||
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 $\forall m, X^m \sim LBM_{n_r,n_c}(Q_1^d, Q_2^d, \alpha_d + N^m, \pi_d, \rho_d)$
|
|
||||||
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||||||
Résultats :
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||||||

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- Pour *noisy links*:
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||||||
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)
|
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||||||
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||||||
::: {#fig-results-linsk layout-ncol=2}
|
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||||||
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||||||
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||||||

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||||||
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||||||
:::
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||||||
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||||||
- Relancer simulations robustesse aux NAs
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||||||
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||||||
- Changer les plots résultats NAs pour faire sous-plots comparant sep vs model.
|
|
||||||
|
Before Width: | Height: | Size: 206 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 228 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 139 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 241 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 89 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 72 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 86 KiB |
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@ -1,67 +0,0 @@
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title: "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars"
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categories:
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- colBiSBM
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date: 28 03 2025
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## A faire
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- Relire intro St Clair
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- S'inspirer structure pour mon intro
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- Trouver biblio intro
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- Rédiger l'intro
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- Agrandir la collection d'application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex
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- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
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- Présenter le réseau Afrique du Sud dès l'intro des réseaux anglais de Baldock
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- Corriger structure de simus :
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- Pour noisy $\alpha$ :
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- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
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- Beta contrainte dans (0,1)
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- 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.
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- Rédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu'ils soient
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raccord avec les données obtenues.
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- Lancer clustering iid ascendant sur données sub-Doré.
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- Vérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs "Do they involve common species?".
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## J'ai fait
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- Corriger structure de simus :
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- Pour NA robustness
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- Définir dans la section 3 :
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> Remark that for iid-colBiSBM, $\pi_q, \rho_r > 0$, and thus the blocks exist
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and are represented in all networks. For the other models, some blocks may not
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exist in some networks and this is why $\pi_q^m, \rho_r^m \geq 0$. Using
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$S^{(1)}$ and $S^{(2)}$ we can define the restricted parameters for each
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network and we denote them as $\widetilde{\bm{\pi}}^m$,
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$\widetilde{\bm{\rho}}^m$ and $\widetilde{\bm{\alpha}}^m$. The restrictions
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thus indicate the blocks that are represented in the network $m$.
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- Écrire la partie preuve pour identif $\pi$-colBiSBM et $\rho$-colBiSBM.
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Identif : $\pi$ et $\rho$ en attente retours Pierre et Sophie
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- Saint-Clair va passer colSBM sous GrossSBM
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- 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
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## A continuer
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- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
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$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
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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).
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Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
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- Pour sub doré *en attente MIGALE* augmenter le nbre de répèt de la procédure.
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@ -1,55 +0,0 @@
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title: "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril"
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categories:
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- colBiSBM
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date: 04 04 2025
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## A faire
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- Relire intro St Clair
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- S'inspirer structure pour mon intro
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- Trouver biblio intro
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- Rédiger l'intro
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- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
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- Corriger structure de simus :
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- Pour noisy $\alpha$ :
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- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
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- Beta contrainte dans (0,1)
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- 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.
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- Extraire les nombres de liens communs et déplacer le tableau en annexes en faisant juste un paragraphe dans le corps de texte.
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**Pour VENDREDI**
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- Rédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu'ils soient
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raccord avec les données obtenues.
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- Étoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.
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> 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
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- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
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## J'ai fait
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- Clustering sub-doré pas de stabilité à la répétition malheureusement
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- Vérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs "Do they involve common species?". Oui environ 70/250 soit plus de 20%.
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- Présenter le réseau Afrique du Sud dès l'intro des réseaux anglais de Baldock
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## A continuer
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- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
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$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
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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).
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Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
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- J'ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. *en attente des résultats MIGALE*
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Before Width: | Height: | Size: 281 KiB |
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@ -1,54 +0,0 @@
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title: "Bilan semaine 16 2025"
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categories:
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- colBiSBM
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date: 18 04 2025
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## A faire
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- Relire intro St Clair
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- S'inspirer structure pour mon intro
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- Trouver biblio intro
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- Rédiger l'intro
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- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
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- Corriger structure de simus :
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- Pour noisy $\alpha$ :
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- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
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- Beta contrainte dans (0,1)
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- 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.
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- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
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- Idée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux
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et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers.
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## J'ai fait
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- J'ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré.
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Résultats stables mais 27 collections formées donc pas de mise en commun des structures...
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- Rédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu'ils soient
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raccord avec les données obtenues.
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- Étoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.
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> 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
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- Comment faire pour l'inscription JdS (paiement, coldem ...) : voir avec Christelle
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- CSI : St Clair, Sonia ou Elisa et Pierre Gérard
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## A continuer
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- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
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$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
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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).
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Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
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- Lire Biological Networks - François Képès
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- J'ai esquissé des bouts d'intro
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Before Width: | Height: | Size: 281 KiB |
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@ -1,126 +0,0 @@
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title: "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril"
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categories:
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- colBiSBM
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format:
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html:
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embed-resources: true
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## A faire
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### Rédaction article
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- Relire intro St Clair
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- S'inspirer structure pour mon intro
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- Trouver biblio intro
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- Rédiger l'intro
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- Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system
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- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
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- Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
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### Simulations article
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- Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral
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- Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues.
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Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille $M = 30$ avec $M_1 = M_2 = M_3 = 10$.
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- Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d'adjacences.
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- Corriger structure de simus :
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- Pour noisy $\alpha$ :
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- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
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- Beta contrainte dans (0,1)
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- 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.
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### Applications
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- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
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### Autour de l'article et du package
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- 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**.
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## J'ai fait
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- Créer un README descriptif du dépôt des codes pour l'article.
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- Remonter figure sélection de modèle dans le corps de l'article
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- Enrichir légende de la figure 7 et 8
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- Supprimer p_NA des autres cadrans des proportions de NA
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- Basculer le code du clustering pour utiliser hclust et mis l'argument method de hclust avec single par défaut
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- Ajouter pipeline qui knit README.Rmd à chaque merge dans main colSBM
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## A continuer
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- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
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$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
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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).
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Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
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- Lire Biological Networks - François Képès
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- J'ai esquissé des bouts d'intro
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- 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.
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En attente résultats MIGALE
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### Correction méthodo
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- Idée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux
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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
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-> Résultats : pas de différences majeures entre les réseaux avec le rapport vbound_joint/vbound_sep, les outliers ne sont pas marqués.
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- Regarder si plutôt que k médioid possible meilleurs résultats avec d'autres distances hclust avec min, max etc...
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-> L'algo PAM donne des clusters équilibrés sans séparer les outliers
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Je regarde avec plutôt des hclust avec métrique single pour séparer les outliers.
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- Voir si in fine possible de repérer des outliers à partir de ces nouvelles métriques
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- Regarder la répartition de densité dans les réseaux sub-doré -> déséquilibrée
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En faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :
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- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*
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### Applications
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- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
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> Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l'analyse faite
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(à savoir pas d'effet du gradien d'urbanisation). À continuer pour l'intégrer dans l'article !
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### Lancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l'idée.
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Une fois fait, Sophie ne trouve pas que ce soit le plus pertinent pour illustrer le clustering.
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Plus intéressant de garder le clustering de données simulées ($M = 30$) et se
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servir des exemples dessous et des parcours exhaustif des possibilités de partitionnement comme comparatif.
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#### Baldock
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#### Gibson
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#### Souza
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#### Traveset
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#### Trojelsgaard
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Before Width: | Height: | Size: 55 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 252 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 264 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 236 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 222 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 240 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 273 KiB |
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@ -1,13 +0,0 @@
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||||||
# options specified here will apply to all posts in this folder
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# re-render posts only when a change to the source file is made ----
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freeze: auto
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author:
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name: Louis Lacoste
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email: louis.lacoste@agroparistech.fr
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affiliation: MIA Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Université Paris-Saclay
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orcid: 0009-0004-0178-9821
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# enable banner style title blocks ----
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title-block-banner: true
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18
template.qmd
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@ -1,18 +0,0 @@
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title: "Bilan semaine MM YYYY : dd-dd mois"
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format:
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html:
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embed-resources: true
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## A faire
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## J'ai fait
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## A continuer
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