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<a href="./suivi/2025-20/2025-20.html" class="no-external">Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai</a>
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Débugguer les simulations :
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Louis Lacoste
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\nIdée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers."
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||||
"text": "Débugguer les simulations :\n\nClustering : Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE 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. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques. Le bug venait probablement d’une inadéquation entre la version de future et future.callr, les résultats temporaires sont encourageants.\n\n\n\n\n\nepsilon\nmodel\nARI\nnb_collections\n\n\n\n\n0.1\niid\n0.41 \\pm 0.12\n2.8 \\pm 0.44\n\n\n0.1\npi\n0.03 \\pm 0.03\n1.8 \\pm 0.42\n\n\n0.1\npirho\n0.04 \\pm 0.02\n3.3 \\pm 0.54\n\n\n0.1\nrho\n0.09 \\pm 0.04\n3.5 \\pm 0.58\n\n\n0.2\niid\n0.91 \\pm 0.06\n2.8 \\pm 0.13\n\n\n0.2\npi\n0.59 \\pm 0.12\n3 \\pm 0.55\n\n\n0.2\npirho\n0.57 \\pm 0.14\n4.5 \\pm 0.67\n\n\n0.2\nrho\n0.55 \\pm 0.23\n2.8 \\pm 0.8\n\n\n0.3\niid\n1\n3\n\n\n0.3\npi\n0.97 \\pm 0.01\n3.57 \\pm 0.2\n\n\n0.3\npirho\n0.94 \\pm 0.03\n4 \\pm 0.32\n\n\n0.3\nrho\n0.89 \\pm 0.09\n3 \\pm 0.32\n\n\n0.4\niid\n1\n3\n\n\n0.4\npi\n1\n3\n\n\n0.4\npirho\n0.86 \\pm 0.11\n3.33 \\pm 0.41\n\n\n0.4\nrho\n0.99 \\pm 0.01\n3.29 \\pm 0.29\n\n\n\n\nInférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\n\nPRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.\nQuel plan ?\nQuels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)\n\n\n\n\n\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair"
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\nIdée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers."
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"text": "Débugguer les simulations :\n\nClustering : Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE 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. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques. Le bug venait probablement d’une inadéquation entre la version de future et future.callr, les résultats temporaires sont encourageants.\n\n\n\n\n\nepsilon\nmodel\nARI\nnb_collections\n\n\n\n\n0.1\niid\n0.41 \\pm 0.12\n2.8 \\pm 0.44\n\n\n0.1\npi\n0.03 \\pm 0.03\n1.8 \\pm 0.42\n\n\n0.1\npirho\n0.04 \\pm 0.02\n3.3 \\pm 0.54\n\n\n0.1\nrho\n0.09 \\pm 0.04\n3.5 \\pm 0.58\n\n\n0.2\niid\n0.91 \\pm 0.06\n2.8 \\pm 0.13\n\n\n0.2\npi\n0.59 \\pm 0.12\n3 \\pm 0.55\n\n\n0.2\npirho\n0.57 \\pm 0.14\n4.5 \\pm 0.67\n\n\n0.2\nrho\n0.55 \\pm 0.23\n2.8 \\pm 0.8\n\n\n0.3\niid\n1\n3\n\n\n0.3\npi\n0.97 \\pm 0.01\n3.57 \\pm 0.2\n\n\n0.3\npirho\n0.94 \\pm 0.03\n4 \\pm 0.32\n\n\n0.3\nrho\n0.89 \\pm 0.09\n3 \\pm 0.32\n\n\n0.4\niid\n1\n3\n\n\n0.4\npi\n1\n3\n\n\n0.4\npirho\n0.86 \\pm 0.11\n3.33 \\pm 0.41\n\n\n0.4\nrho\n0.99 \\pm 0.01\n3.29 \\pm 0.29\n\n\n\n\nInférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\n\nPRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.\nQuel plan ?\nQuels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)\n\n\n\n\n\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair"
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"text": "J’ai fait\n\nJ’ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. Résultats stables mais 27 collections formées donc pas de mise en commun des structures…\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nÉtoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.\n\n\nje 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\n\n\nComment faire pour l’inscription JdS (paiement, coldem …) : voir avec Christelle\nCSI : St Clair, Sonia ou Elisa et Pierre Gérard"
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"title": "Bilan semaine 16 2025",
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"section": "A continuer",
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"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nLire Biological Networks - François Képès\nJ’ai esquissé des bouts d’intro"
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},
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"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html",
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"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nExtraire les nombres de liens communs et déplacer le tableau en annexes en faisant juste un paragraphe dans le corps de texte.\n\nPour VENDREDI\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nÉtoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.\n\n\nje 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\n\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation"
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},
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"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nExtraire les nombres de liens communs et déplacer le tableau en annexes en faisant juste un paragraphe dans le corps de texte.\n\nPour VENDREDI\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nÉtoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.\n\n\nje 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\n\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation"
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"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
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"section": "J’ai fait",
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"text": "J’ai fait\n\nClustering sub-doré pas de stabilité à la répétition malheureusement \nVérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”. Oui environ 70/250 soit plus de 20%.\nPrésenter le réseau Afrique du Sud dès l’intro des réseaux anglais de Baldock"
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html#a-continuer",
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"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
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"section": "A continuer",
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||||
"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nJ’ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. en attente des résultats MIGALE"
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html",
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"href": "suivi/2025-17/2025-17.html",
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"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
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||||
"section": "",
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||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.\n\n\n\n\n\nRelancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral\nAjouter 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.\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser.\n\n\n\n\n\nCréer 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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||||
},
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{
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"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html#a-faire",
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"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
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"section": "",
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||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.\n\n\n\n\n\nRelancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral\nAjouter 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.\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser.\n\n\n\n\n\nCréer 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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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html#jai-fait",
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"href": "suivi/2025-17/2025-17.html#jai-fait",
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"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
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"section": "J’ai fait",
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"text": "J’ai fait\n\nCréer un README descriptif du dépôt des codes pour l’article.\nRemonter figure sélection de modèle dans le corps de l’article\nEnrichir légende de la figure 7 et 8\nSupprimer p_NA des autres cadrans des proportions de NA\nBasculer le code du clustering pour utiliser hclust et mis l’argument method de hclust avec single par défaut\nAjouter pipeline qui knit README.Rmd à chaque merge dans main colSBM"
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html#a-continuer",
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"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
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"section": "A continuer",
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"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nLire Biological Networks - François Képès\nJ’ai esquissé des bouts d’intro\nRelancer 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\n\n\nCorrection méthodo\n\nIdée 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.\nRegarder 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.\nVoir si in fine possible de repérer des outliers à partir de ces nouvelles métriques\nRegarder la répartition de densité dans les réseaux sub-doré -> déséquilibrée\n\n\nEn faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :\n- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*\n\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie 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 !\n\n\n\nLancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.\nUne 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.\n\nBaldock\n\n\n\nAlluvial Baldock\n\n\n\n\nGibson\n\n\n\nAlluvial Gibson\n\n\n\n\nSouza\n\n\n\nAlluvial Souza\n\n\n\n\nTraveset\n\n\n\nAlluvial Traveset\n\n\n\n\nTrojelsgaard\n\n\n\nAlluvial Trojelgaard"
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||||
},
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{
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"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html",
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"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"section": "",
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||||
"text": "Débugguer les simulations :\n\nClustering : Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE 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. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques\nInférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\n\nPRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.\nQuel plan ?\nQuels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)\n\n\n\n\n\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair"
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||||
},
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||||
{
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"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#top-priorité",
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"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"section": "",
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"text": "Débugguer les simulations :\n\nClustering : Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE 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. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques\nInférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\n\nPRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.\nQuel plan ?\nQuels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)\n\n\n\n\n\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair"
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||||
},
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{
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||||
"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-discuter",
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"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"title": "Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai",
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"section": "A discuter",
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||||
"text": "A discuter\n\nVoir pour TT période du 11 au 14 août"
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"text": "A discuter\n\nVoir pour TT période du 11 au 14 août\nVoir pour date CSI car congés avec parents prévu du 29/08 au 12/09."
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-faire",
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"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"href": "suivi/2025-20/2025-20.html#a-faire",
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"title": "Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai",
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||||
"section": "A faire",
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||||
"text": "A faire\n\nInférence\n\nPapier pour comprendre données\n\nFaust et al. lu\nAbdill et al.\nBashan et al.\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS\n\n\n\nRédaction article\n\nRelire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures."
|
||||
"text": "A faire\n\nInférence\n\nPapier pour comprendre données\n\nFaust et al.\nAbdill et al.\nBashan et al.\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS\n\n\n\nRédaction article\n\nRelire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures."
|
||||
},
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{
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"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#jai-fait",
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"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#jai-fait",
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"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"objectID": "suivi/2025-20/2025-20.html#jai-fait",
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"href": "suivi/2025-20/2025-20.html#jai-fait",
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"title": "Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai",
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||||
"section": "J’ai fait",
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"text": "J’ai fait\n\nCSI (en attente contacts PB et SD)\n\nEst-ce à moi de contacter Saint-Clair et Sonia/Elisa ? Pierre et Sophie gèrent\nPierre Gérard a dit oui, il attend les détails\nQuand : fin juin début juillet\nListe potentielle :\n\n(Saint-Clair)\nMahendra\nElisa/Sonia\nPierre Gérard\n\n\n\n\nFinist’R\n\nS’inscrire\n\n\n\nML at Aussois\n\nS’inscrire avec abstract court\nDemander la bourse\nDétails d’inscriptions : Je demande une bourse et je m’inscris avec la demande de bourse, Pierre et Sophie font la lettre de recommendation"
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"text": "J’ai fait"
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-continuer",
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||||
"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-continuer",
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||||
"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"objectID": "suivi/2025-20/2025-20.html#a-continuer",
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"href": "suivi/2025-20/2025-20.html#a-continuer",
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"title": "Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai",
|
||||
"section": "A continuer",
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||||
"text": "A continuer\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie 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 !\n\n\n\nAxe inférence\n\nLire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence\n\n\nJ’ai lu Faust et al. Je lis Abdill et al."
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#repoussés-ou-abandonnés",
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"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#repoussés-ou-abandonnés",
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"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"objectID": "suivi/2025-20/2025-20.html#repoussés-ou-abandonnés",
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"title": "Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai",
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"section": "Repoussés ou abandonnés",
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"text": "Repoussés ou abandonnés\n\nRésultats 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.\n\n\nJe n’arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent\n\n\nLire Biological Networks - François Képès\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system Pas pertinents et trop gros\n\n\n\n\nListing 1: Recommender systems data\n\n\nPar exemple :\n\nListe de recommendation data\n\n\n\n\n\nPapier plus multi-applications\n\nDonnées d’Elisa herbivore ?\nDonnées urbanisations ?\n\n\n\nAutour de l’article et du package\n\nCréer 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.\n\n\n\nSimulations article\n\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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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||||
"text": "Repoussés ou abandonnés\n\n\n\n\n\n\nDéplier pour voir\n\n\n\n\n\n\nRésultats 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.\n\n\nJe n’arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent\n\n\nLire Biological Networks - François Képès\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system Pas pertinents et trop gros\n\n\n\n\nListing 1: Recommender systems data\n\n\nPar exemple :\n\nListe de recommendation data\n\n\n\n\n\nPapier plus multi-applications\n\nDonnées d’Elisa herbivore ?\nDonnées urbanisations ?\n\n\n\nAutour de l’article et du package\n\nCréer 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.\n\n\n\nSimulations article\n\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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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"title": "Journal suivi de la thèse",
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"title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars",
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"text": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n9 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n2 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n25 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 16 2025\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n18 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n4 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 14 2025 : 24-28 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n28 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 13 2025 : 17-21 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n17 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\nAucun article correspondant"
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nAgrandir la collection d’application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nPrésenter le réseau Afrique du Sud dès l’intro des réseaux anglais de Baldock\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nLancer clustering iid ascendant sur données sub-Doré.\nVérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”."
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"text": "Cette semaine j’ai :\n\nFini d’intégrer à colSBM tous les changements (clustering dérecursifier pour uni et bipartites& cli …) et contacter Saint-Clair pour passer colSBM sous GrossSBM.\nRelancer et obtenus les résultats pour le clustering sur les réseaux Baldock\n\n\n\n\nBaldock iid\n\n\n\n\n\nBaldock pi\n\n\n\n\n\nBaldock rho\n\n\n\n\n\nBaldock pirho\n\n\n\nRelancer et obtenus les résultats pour les simus ajoutant du bruits sur les structures et liens\n\nPour noisy \\alpha:\n\nPlan 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},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.15\\\\\n 0.6& 0.2& 0.15& 0.15\\\\\n 0.2& 0.15& 0.15& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.15& 0.15\\\\\n 0.15& 0.8& 0.15\\\\\n 0.15& 0.15& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\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)\nRésultats : \n\nPour noisy links:\n\nPlan de simu M = 30, n_r = n_c = 120. \\pi_1 = \\begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\\end{pmatrix},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.05\\\\\n 0.6& 0.2& 0.05& 0.05\\\\\n 0.2& 0.05& 0.05& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.05& 0.05\\\\\n 0.05& 0.8& 0.05\\\\\n 0.05& 0.05& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\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)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nClear links\n\n\n\n\n\n\n\nNoisy links\n\n\n\n\n\n\nFigure 1\n\n\n\n\nRelancer simulations robustesse aux NAs\nChanger les plots résultats NAs pour faire sous-plots comparant sep vs model."
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nAgrandir la collection d’application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nPrésenter le réseau Afrique du Sud dès l’intro des réseaux anglais de Baldock\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nLancer clustering iid ascendant sur données sub-Doré.\nVérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”."
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"objectID": "suivi/2025-14/2025-14.html#jai-fait",
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"title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars",
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"section": "J’ai fait",
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"text": "J’ai fait\n\nCorriger structure de simus :\n\nPour NA robustness\n\nDéfinir dans la section 3 :\n\n\nRemark 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.\n\n\nÉcrire la partie preuve pour identif \\pi-colBiSBM et \\rho-colBiSBM. Identif : \\pi et \\rho en attente retours Pierre et Sophie\nSaint-Clair va passer colSBM sous GrossSBM\nAgrandir 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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"title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars",
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"section": "A continuer",
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"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nPour sub doré en attente MIGALE augmenter le nbre de répèt de la procédure."
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@ -175,31 +105,150 @@
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"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nLire Biological Networks - François Képès\nRelancer 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\n\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie 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 !\n\n\n\nSimulations article\n\nRelancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE 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."
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nAgrandir la collection d’application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nPrésenter le réseau Afrique du Sud dès l’intro des réseaux anglais de Baldock\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nLancer clustering iid ascendant sur données sub-Doré.\nVérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”."
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"text": "Cette semaine j’ai :\n\nFini d’intégrer à colSBM tous les changements (clustering dérecursifier pour uni et bipartites& cli …) et contacter Saint-Clair pour passer colSBM sous GrossSBM.\nRelancer et obtenus les résultats pour le clustering sur les réseaux Baldock\n\n\n\n\nBaldock iid\n\n\n\n\n\nBaldock pi\n\n\n\n\n\nBaldock rho\n\n\n\n\n\nBaldock pirho\n\n\n\nRelancer et obtenus les résultats pour les simus ajoutant du bruits sur les structures et liens\n\nPour noisy \\alpha:\n\nPlan 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},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.15\\\\\n 0.6& 0.2& 0.15& 0.15\\\\\n 0.2& 0.15& 0.15& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.15& 0.15\\\\\n 0.15& 0.8& 0.15\\\\\n 0.15& 0.15& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\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)\nRésultats : \n\nPour noisy links:\n\nPlan de simu M = 30, n_r = n_c = 120. \\pi_1 = \\begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\\end{pmatrix},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.05\\\\\n 0.6& 0.2& 0.05& 0.05\\\\\n 0.2& 0.05& 0.05& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.05& 0.05\\\\\n 0.05& 0.8& 0.05\\\\\n 0.05& 0.05& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\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)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nClear links\n\n\n\n\n\n\n\nNoisy links\n\n\n\n\n\n\nFigure 1\n\n\n\n\nRelancer simulations robustesse aux NAs\nChanger les plots résultats NAs pour faire sous-plots comparant sep vs model."
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"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nAgrandir la collection d’application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nPrésenter le réseau Afrique du Sud dès l’intro des réseaux anglais de Baldock\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nLancer clustering iid ascendant sur données sub-Doré.\nVérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”."
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"text": "Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n12 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n9 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n2 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n25 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 16 2025\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n18 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n4 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 14 2025 : 24-28 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n28 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 13 2025 : 17-21 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n17 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\nAucun article correspondant"
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"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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"text": "Débugguer les simulations :\n\nClustering : Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE 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. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques. Le bug venait probablement d’une inadéquation entre la version de future et future.callr, les résultats temporaires sont encourageant.\nInférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\n\nPRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.\nQuel plan ?\nQuels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)\n\n\n\n\n\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair"
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"text": "Débugguer les simulations :\n\nClustering : Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE 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. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques. Le bug venait probablement d’une inadéquation entre la version de future et future.callr, les résultats temporaires sont encourageant.\nInférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\n\nPRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.\nQuel plan ?\nQuels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)\n\n\n\n\n\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair"
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},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-discuter",
|
||||
"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-discuter",
|
||||
"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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||||
"section": "A discuter",
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||||
"text": "A discuter\n\nVoir pour TT période du 11 au 14 août\nVoir pour date CSI car congés avec parents prévu du 29/08 au 12/09."
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||||
},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-faire",
|
||||
"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-faire",
|
||||
"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
|
||||
"section": "A faire",
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||||
"text": "A faire\n\nInférence\n\nPapier pour comprendre données\n\nFaust et al.\nAbdill et al.\nBashan et al.\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS\n\n\n\nRédaction article\n\nRelire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures."
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#jai-fait",
|
||||
"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#jai-fait",
|
||||
"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
|
||||
"section": "J’ai fait",
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||||
"text": "J’ai fait\n\nCorriger structure de simus :\n\nPour NA robustness\n\nDéfinir dans la section 3 :\n\n\nRemark 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.\n\n\nÉcrire la partie preuve pour identif \\pi-colBiSBM et \\rho-colBiSBM. Identif : \\pi et \\rho en attente retours Pierre et Sophie\nSaint-Clair va passer colSBM sous GrossSBM\nAgrandir 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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||||
"text": "J’ai fait\n\nCSI (en attente contacts PB et SD)\n\nEst-ce à moi de contacter Saint-Clair et Sonia/Elisa ? Pierre et Sophie gèrent\nPierre Gérard a dit oui, il attend les détails\nQuand : fin juin début juillet\nListe potentielle :\n\n(Saint-Clair)\nMahendra\nElisa/Sonia\nPierre Gérard\n\n\n\n\nFinist’R\n\nS’inscrire\n\n\n\nML at Aussois\n\nS’inscrire avec abstract court\nDemander la bourse\nDétails d’inscriptions : Je demande une bourse et je m’inscris avec la demande de bourse, Pierre et Sophie font la lettre de recommendation"
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-14/2025-14.html#a-continuer",
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||||
"href": "suivi/2025-14/2025-14.html#a-continuer",
|
||||
"title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars",
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"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-continuer",
|
||||
"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-continuer",
|
||||
"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
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||||
"section": "A continuer",
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||||
"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nPour sub doré en attente MIGALE augmenter le nbre de répèt de la procédure."
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||||
"text": "A continuer\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie 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 !\n\n\n\nAxe inférence\n\nLire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence\n\n\nJ’ai lu Faust et al. Je lis Abdill et al."
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#repoussés-ou-abandonnés",
|
||||
"href": "suivi/2025-19/2025-19.html#repoussés-ou-abandonnés",
|
||||
"title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai",
|
||||
"section": "Repoussés ou abandonnés",
|
||||
"text": "Repoussés ou abandonnés\n\nRésultats 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.\n\n\nJe n’arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent\n\n\nLire Biological Networks - François Képès\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system Pas pertinents et trop gros\n\n\n\n\nListing 1: Recommender systems data\n\n\nPar exemple :\n\nListe de recommendation data\n\n\n\n\n\nPapier plus multi-applications\n\nDonnées d’Elisa herbivore ?\nDonnées urbanisations ?\n\n\n\nAutour de l’article et du package\n\nCréer 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.\n\n\n\nSimulations article\n\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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."
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html",
|
||||
"href": "suivi/2025-17/2025-17.html",
|
||||
"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
|
||||
"section": "",
|
||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.\n\n\n\n\n\nRelancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral\nAjouter 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.\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser.\n\n\n\n\n\nCréer 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."
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html#a-faire",
|
||||
"href": "suivi/2025-17/2025-17.html#a-faire",
|
||||
"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
|
||||
"section": "",
|
||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.\n\n\n\n\n\nRelancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral\nAjouter 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.\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser.\n\n\n\n\n\nCréer 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."
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html#jai-fait",
|
||||
"href": "suivi/2025-17/2025-17.html#jai-fait",
|
||||
"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
|
||||
"section": "J’ai fait",
|
||||
"text": "J’ai fait\n\nCréer un README descriptif du dépôt des codes pour l’article.\nRemonter figure sélection de modèle dans le corps de l’article\nEnrichir légende de la figure 7 et 8\nSupprimer p_NA des autres cadrans des proportions de NA\nBasculer le code du clustering pour utiliser hclust et mis l’argument method de hclust avec single par défaut\nAjouter pipeline qui knit README.Rmd à chaque merge dans main colSBM"
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-17/2025-17.html#a-continuer",
|
||||
"href": "suivi/2025-17/2025-17.html#a-continuer",
|
||||
"title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
|
||||
"section": "A continuer",
|
||||
"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nLire Biological Networks - François Képès\nJ’ai esquissé des bouts d’intro\nRelancer 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\n\n\nCorrection méthodo\n\nIdée 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.\nRegarder 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.\nVoir si in fine possible de repérer des outliers à partir de ces nouvelles métriques\nRegarder la répartition de densité dans les réseaux sub-doré -> déséquilibrée\n\n\nEn faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :\n- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*\n\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie 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 !\n\n\n\nLancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.\nUne 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.\n\nBaldock\n\n\n\nAlluvial Baldock\n\n\n\n\nGibson\n\n\n\nAlluvial Gibson\n\n\n\n\nSouza\n\n\n\nAlluvial Souza\n\n\n\n\nTraveset\n\n\n\nAlluvial Traveset\n\n\n\n\nTrojelsgaard\n\n\n\nAlluvial Trojelgaard"
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html",
|
||||
"href": "suivi/2025-15/2025-15.html",
|
||||
"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
|
||||
"section": "",
|
||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nExtraire les nombres de liens communs et déplacer le tableau en annexes en faisant juste un paragraphe dans le corps de texte.\n\nPour VENDREDI\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nÉtoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.\n\n\nje 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\n\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html#a-faire",
|
||||
"href": "suivi/2025-15/2025-15.html#a-faire",
|
||||
"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
|
||||
"section": "",
|
||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nExtraire les nombres de liens communs et déplacer le tableau en annexes en faisant juste un paragraphe dans le corps de texte.\n\nPour VENDREDI\n\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nÉtoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.\n\n\nje 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\n\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html#jai-fait",
|
||||
"href": "suivi/2025-15/2025-15.html#jai-fait",
|
||||
"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
|
||||
"section": "J’ai fait",
|
||||
"text": "J’ai fait\n\nClustering sub-doré pas de stabilité à la répétition malheureusement \nVérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”. Oui environ 70/250 soit plus de 20%.\nPrésenter le réseau Afrique du Sud dès l’intro des réseaux anglais de Baldock"
|
||||
},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html#a-continuer",
|
||||
"href": "suivi/2025-15/2025-15.html#a-continuer",
|
||||
"title": "Bilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril",
|
||||
"section": "A continuer",
|
||||
"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nJ’ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. en attente des résultats MIGALE"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-16/2025-16.html",
|
||||
"href": "suivi/2025-16/2025-16.html",
|
||||
"title": "Bilan semaine 16 2025",
|
||||
"section": "",
|
||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\nIdée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers."
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-16/2025-16.html#a-faire",
|
||||
"href": "suivi/2025-16/2025-16.html#a-faire",
|
||||
"title": "Bilan semaine 16 2025",
|
||||
"section": "",
|
||||
"text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\nIdée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers."
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"objectID": "suivi/2025-16/2025-16.html#jai-fait",
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||||
"href": "suivi/2025-16/2025-16.html#jai-fait",
|
||||
"title": "Bilan semaine 16 2025",
|
||||
"section": "J’ai fait",
|
||||
"text": "J’ai fait\n\nJ’ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. Résultats stables mais 27 collections formées donc pas de mise en commun des structures…\nRédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.\nÉtoffer la partie simulations studies en mettant plusieurs points pour présenter les simus et les résultats succintement.\n\n\nje 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\n\n\nComment faire pour l’inscription JdS (paiement, coldem …) : voir avec Christelle\nCSI : St Clair, Sonia ou Elisa et Pierre Gérard"
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||||
},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-16/2025-16.html#a-continuer",
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||||
"href": "suivi/2025-16/2025-16.html#a-continuer",
|
||||
"title": "Bilan semaine 16 2025",
|
||||
"section": "A continuer",
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||||
"text": "A continuer\n\nRésultats 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.\nLire Biological Networks - François Képès\nJ’ai esquissé des bouts d’intro"
|
||||
}
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]
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@ -235,8 +235,8 @@ window.Quarto = {
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<ul>
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<li><p>Débugguer les simulations :</p>
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<ul>
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<li><p>Clustering : Relancer simulations de clustering avec <span class="math inline">M = 30</span> où <span class="math inline">M_i = 10, \forall i</span>. En attente retour MIGALE 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 <span class="math inline">M = 30</span> avec <span class="math inline">M_1 = M_2 = M_3 = 10</span>. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques</p></li>
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||||
<li><p>Inférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques</p></li>
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||||
<li><p>Clustering : Relancer simulations de clustering avec <span class="math inline">M = 30</span> où <span class="math inline">M_i = 10, \forall i</span>. En attente retour MIGALE 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 <span class="math inline">M = 30</span> avec <span class="math inline">M_1 = M_2 = M_3 = 10</span>. <del>-> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques.</del> Le bug venait probablement d’une inadéquation entre la version de <em>future</em> et <em>future.callr</em>, les résultats temporaires sont encourageant.</p></li>
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||||
<li><p>Inférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.</p></li>
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</ul></li>
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</ul>
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<section id="applications" class="level3">
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@ -248,7 +248,7 @@ window.Quarto = {
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|||
<figure class="quarto-float quarto-float-ref figure">
|
||||
<div aria-describedby="ref-kmeans-vae-caption-0ceaefa1-69ba-4598-a22c-09a6ac19f8ca">
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent</li>
|
||||
<li>Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
<figcaption class="quarto-float-caption-bottom quarto-float-caption quarto-float-ref quarto-uncaptioned" id="ref-kmeans-vae-caption-0ceaefa1-69ba-4598-a22c-09a6ac19f8ca">
|
||||
|
|
@ -260,7 +260,7 @@ Reference 1
|
|||
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.</li>
|
||||
<li><del>PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides</del> et voir avec PB et SD.</li>
|
||||
<li>Quel plan ?</li>
|
||||
<li>Quels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
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@ -283,6 +283,7 @@ Reference 1
|
|||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
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||||
<ul>
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||||
<li>Voir pour TT période du 11 au 14 août</li>
|
||||
<li>Voir pour date CSI car congés avec parents prévu du 29/08 au 12/09.</li>
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||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="a-faire" class="level2">
|
||||
|
|
@ -292,7 +293,7 @@ Reference 1
|
|||
<ul>
|
||||
<li>Papier pour comprendre données
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Faust et al. lu</li>
|
||||
<li><del>Faust et al.</del></li>
|
||||
<li>Abdill et al.</li>
|
||||
<li>Bashan et al.</li>
|
||||
</ul></li>
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||||
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|||
921
suivi/2025-20/2025-20.html
Normal file
921
suivi/2025-20/2025-20.html
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,921 @@
|
|||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="fr" xml:lang="fr"><head>
|
||||
|
||||
<meta charset="utf-8">
|
||||
<meta name="generator" content="quarto-1.7.22">
|
||||
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes">
|
||||
|
||||
<meta name="author" content="Louis Lacoste">
|
||||
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||||
<title>Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai – Suivi de la thèse</title>
|
||||
<style>
|
||||
code{white-space: pre-wrap;}
|
||||
span.smallcaps{font-variant: small-caps;}
|
||||
div.columns{display: flex; gap: min(4vw, 1.5em);}
|
||||
div.column{flex: auto; overflow-x: auto;}
|
||||
div.hanging-indent{margin-left: 1.5em; text-indent: -1.5em;}
|
||||
ul.task-list{list-style: none;}
|
||||
ul.task-list li input[type="checkbox"] {
|
||||
width: 0.8em;
|
||||
margin: 0 0.8em 0.2em -1em; /* quarto-specific, see https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/issues/4556 */
|
||||
vertical-align: middle;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-nav/quarto-nav.js"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-nav/headroom.min.js"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/clipboard/clipboard.min.js"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-search/autocomplete.umd.js"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-search/fuse.min.js"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-search/quarto-search.js"></script>
|
||||
<meta name="quarto:offset" content="../../">
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-html/quarto.js" type="module"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-html/tabsets/tabsets.js" type="module"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-html/popper.min.js"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-html/tippy.umd.min.js"></script>
|
||||
<script src="../../site_libs/quarto-html/anchor.min.js"></script>
|
||||
<link href="../../site_libs/quarto-html/tippy.css" rel="stylesheet">
|
||||
<link href="../../site_libs/quarto-html/quarto-syntax-highlighting-7b4406b7675125bc2ba204020e191172.css" rel="stylesheet" id="quarto-text-highlighting-styles">
|
||||
<script src="../../site_libs/bootstrap/bootstrap.min.js"></script>
|
||||
<link href="../../site_libs/bootstrap/bootstrap-icons.css" rel="stylesheet">
|
||||
<link href="../../site_libs/bootstrap/bootstrap-b7709e3ceabf99e2647fc5ea1b9a158c.min.css" rel="stylesheet" append-hash="true" id="quarto-bootstrap" data-mode="light">
|
||||
<script id="quarto-search-options" type="application/json">{
|
||||
"location": "navbar",
|
||||
"copy-button": false,
|
||||
"collapse-after": 3,
|
||||
"panel-placement": "end",
|
||||
"type": "overlay",
|
||||
"limit": 50,
|
||||
"keyboard-shortcut": [
|
||||
"f",
|
||||
"/",
|
||||
"s"
|
||||
],
|
||||
"show-item-context": false,
|
||||
"language": {
|
||||
"search-no-results-text": "Pas de résultats",
|
||||
"search-matching-documents-text": "documents trouvés",
|
||||
"search-copy-link-title": "Copier le lien vers la recherche",
|
||||
"search-hide-matches-text": "Cacher les correspondances additionnelles",
|
||||
"search-more-match-text": "correspondance de plus dans ce document",
|
||||
"search-more-matches-text": "correspondances de plus dans ce document",
|
||||
"search-clear-button-title": "Effacer",
|
||||
"search-text-placeholder": "",
|
||||
"search-detached-cancel-button-title": "Annuler",
|
||||
"search-submit-button-title": "Envoyer",
|
||||
"search-label": "Recherche"
|
||||
}
|
||||
}</script>
|
||||
|
||||
<script>window.backupDefine = window.define; window.define = undefined;</script><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@latest/dist/katex.min.js"></script>
|
||||
<script>document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
|
||||
var mathElements = document.getElementsByClassName("math");
|
||||
var macros = [];
|
||||
for (var i = 0; i < mathElements.length; i++) {
|
||||
var texText = mathElements[i].firstChild;
|
||||
if (mathElements[i].tagName == "SPAN") {
|
||||
katex.render(texText.data, mathElements[i], {
|
||||
displayMode: mathElements[i].classList.contains('display'),
|
||||
throwOnError: false,
|
||||
macros: macros,
|
||||
fleqn: false
|
||||
});
|
||||
}}});
|
||||
</script>
|
||||
<script>window.define = window.backupDefine; window.backupDefine = undefined;</script><link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@latest/dist/katex.min.css">
|
||||
|
||||
<script type="text/javascript">
|
||||
const typesetMath = (el) => {
|
||||
if (window.MathJax) {
|
||||
// MathJax Typeset
|
||||
window.MathJax.typeset([el]);
|
||||
} else if (window.katex) {
|
||||
// KaTeX Render
|
||||
var mathElements = el.getElementsByClassName("math");
|
||||
var macros = [];
|
||||
for (var i = 0; i < mathElements.length; i++) {
|
||||
var texText = mathElements[i].firstChild;
|
||||
if (mathElements[i].tagName == "SPAN") {
|
||||
window.katex.render(texText.data, mathElements[i], {
|
||||
displayMode: mathElements[i].classList.contains('display'),
|
||||
throwOnError: false,
|
||||
macros: macros,
|
||||
fleqn: false
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
window.Quarto = {
|
||||
typesetMath
|
||||
};
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
</head>
|
||||
|
||||
<body class="nav-fixed quarto-light">
|
||||
|
||||
<div id="quarto-search-results"></div>
|
||||
<header id="quarto-header" class="headroom fixed-top quarto-banner">
|
||||
<nav class="navbar navbar-expand-lg " data-bs-theme="dark">
|
||||
<div class="navbar-container container-fluid">
|
||||
<div class="navbar-brand-container mx-auto">
|
||||
<a class="navbar-brand" href="../../index.html">
|
||||
<span class="navbar-title">Suivi de la thèse</span>
|
||||
</a>
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</div>
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||||
<div id="quarto-search" class="" title="Recherche"></div>
|
||||
<button class="navbar-toggler" type="button" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target="#navbarCollapse" aria-controls="navbarCollapse" role="menu" aria-expanded="false" aria-label="Basculer la navigation" onclick="if (window.quartoToggleHeadroom) { window.quartoToggleHeadroom(); }">
|
||||
<span class="navbar-toggler-icon"></span>
|
||||
</button>
|
||||
<div class="collapse navbar-collapse" id="navbarCollapse">
|
||||
<ul class="navbar-nav navbar-nav-scroll me-auto">
|
||||
<li class="nav-item">
|
||||
<a class="nav-link" href="../../index.html">
|
||||
<span class="menu-text">Liste des semaines</span></a>
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div> <!-- /navcollapse -->
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<div class="quarto-navbar-tools">
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</div>
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</div> <!-- /container-fluid -->
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</nav>
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||||
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|
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||||
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||||
<div class="quarto-title-banner page-columns page-full">
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||||
<div class="quarto-title column-body">
|
||||
<h1 class="title">Bilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai</h1>
|
||||
<div class="quarto-categories">
|
||||
<div class="quarto-category">colBiSBM</div>
|
||||
<div class="quarto-category">inférence</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="quarto-title-meta-author">
|
||||
<div class="quarto-title-meta-heading">Auteur·rice</div>
|
||||
<div class="quarto-title-meta-heading">Affiliation</div>
|
||||
|
||||
<div class="quarto-title-meta-contents">
|
||||
<p class="author">Louis Lacoste <a href="mailto:louis.lacoste@agroparistech.fr" class="quarto-title-author-email"><i class="bi bi-envelope"></i></a> <a href="https://orcid.org/0009-0004-0178-9821" class="quarto-title-author-orcid"> <img src="data:image/png;base64,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"></a></p>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="quarto-title-meta-contents">
|
||||
<p class="affiliation">
|
||||
MIA Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Université Paris-Saclay
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="quarto-title-meta">
|
||||
|
||||
|
||||
<div>
|
||||
<div class="quarto-title-meta-heading">Date de publication</div>
|
||||
<div class="quarto-title-meta-contents">
|
||||
<p class="date">12 mai 2025</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
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||||
|
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</div>
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</header><div id="quarto-content" class="quarto-container page-columns page-rows-contents page-layout-article page-navbar">
|
||||
<!-- sidebar -->
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||||
<!-- margin-sidebar -->
|
||||
<div id="quarto-margin-sidebar" class="sidebar margin-sidebar">
|
||||
<nav id="TOC" role="doc-toc" class="toc-active">
|
||||
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
|
||||
|
||||
<ul>
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||||
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité">TOP PRIORITÉ</a>
|
||||
<ul class="collapse">
|
||||
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
|
||||
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
|
||||
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
|
||||
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a>
|
||||
<ul class="collapse">
|
||||
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
|
||||
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a></li>
|
||||
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
|
||||
<ul class="collapse">
|
||||
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
|
||||
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a></li>
|
||||
</ul>
|
||||
</nav>
|
||||
</div>
|
||||
<!-- main -->
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||||
<main class="content quarto-banner-title-block" id="quarto-document-content">
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||||
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<section id="top-priorité" class="level2">
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||||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="top-priorité">TOP PRIORITÉ</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><p>Débugguer les simulations :</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Clustering : Relancer simulations de clustering avec <span class="math inline">M = 30</span> où <span class="math inline">M_i = 10, \forall i</span>. En attente retour MIGALE 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 <span class="math inline">M = 30</span> avec <span class="math inline">M_1 = M_2 = M_3 = 10</span>. <del>-> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques.</del> Le bug venait probablement d’une inadéquation entre la version de <em>future</em> et <em>future.callr</em>, les résultats temporaires sont encourageants.</li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
</ul>
|
||||
<table class="caption-top table">
|
||||
<thead>
|
||||
<tr class="header">
|
||||
<th style="text-align: right;">epsilon</th>
|
||||
<th style="text-align: left;">model</th>
|
||||
<th style="text-align: left;">ARI</th>
|
||||
<th style="text-align: left;">nb_collections</th>
|
||||
</tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.1</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">iid</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.41 <span class="math inline">\pm</span> 0.12</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">2.8 <span class="math inline">\pm</span> 0.44</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.1</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pi</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.03 <span class="math inline">\pm</span> 0.03</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">1.8 <span class="math inline">\pm</span> 0.42</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.1</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pirho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.04 <span class="math inline">\pm</span> 0.02</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3.3 <span class="math inline">\pm</span> 0.54</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.1</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">rho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.09 <span class="math inline">\pm</span> 0.04</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3.5 <span class="math inline">\pm</span> 0.58</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.2</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">iid</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.91 <span class="math inline">\pm</span> 0.06</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">2.8 <span class="math inline">\pm</span> 0.13</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.2</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pi</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.59 <span class="math inline">\pm</span> 0.12</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3 <span class="math inline">\pm</span> 0.55</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.2</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pirho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.57 <span class="math inline">\pm</span> 0.14</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">4.5 <span class="math inline">\pm</span> 0.67</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.2</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">rho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.55 <span class="math inline">\pm</span> 0.23</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">2.8 <span class="math inline">\pm</span> 0.8</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.3</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">iid</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">1</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.3</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pi</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.97 <span class="math inline">\pm</span> 0.01</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3.57 <span class="math inline">\pm</span> 0.2</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.3</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pirho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.94 <span class="math inline">\pm</span> 0.03</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">4 <span class="math inline">\pm</span> 0.32</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.3</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">rho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.89 <span class="math inline">\pm</span> 0.09</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3 <span class="math inline">\pm</span> 0.32</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.4</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">iid</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">1</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.4</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pi</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">1</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="odd">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.4</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">pirho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.86 <span class="math inline">\pm</span> 0.11</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3.33 <span class="math inline">\pm</span> 0.41</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr class="even">
|
||||
<td style="text-align: right;">0.4</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">rho</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">0.99 <span class="math inline">\pm</span> 0.01</td>
|
||||
<td style="text-align: left;">3.29 <span class="math inline">\pm</span> 0.29</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Inférence : 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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<section id="applications" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<div id="ref-kmeans-vae" class="quarto-float quarto-figure quarto-figure-center anchored">
|
||||
<figure class="quarto-float quarto-float-ref figure">
|
||||
<div aria-describedby="ref-kmeans-vae-caption-0ceaefa1-69ba-4598-a22c-09a6ac19f8ca">
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
<figcaption class="quarto-float-caption-bottom quarto-float-caption quarto-float-ref quarto-uncaptioned" id="ref-kmeans-vae-caption-0ceaefa1-69ba-4598-a22c-09a6ac19f8ca">
|
||||
Reference 1
|
||||
</figcaption>
|
||||
</figure>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><del>PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides</del> et voir avec PB et SD.</li>
|
||||
<li>Quel plan ?</li>
|
||||
<li>Quels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)</li>
|
||||
<li>Se renseigner techniques d’inférence de réseaux :
|
||||
<ul>
|
||||
<li>covariance (base corrélation et seuil)</li>
|
||||
<li>GraphicalLASSO</li>
|
||||
<li>Co-occurence</li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="a-discuter" class="level2">
|
||||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Voir pour TT période du 11 au 14 août</li>
|
||||
<li>Voir pour date CSI car congés avec parents prévu du 29/08 au 12/09.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="a-faire" class="level2">
|
||||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
|
||||
<section id="inférence" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Papier pour comprendre données
|
||||
<ul>
|
||||
<li><del>Faust et al.</del></li>
|
||||
<li>Abdill et al.</li>
|
||||
<li>Bashan et al.</li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<blockquote class="blockquote">
|
||||
<p>Combine networks at different taxonomic levels</p>
|
||||
</blockquote>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Inférence + GREMLINS</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="rédaction-article" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Relire intro St Clair</li>
|
||||
<li>S’inspirer structure pour mon intro</li>
|
||||
<li>Trouver biblio intro</li>
|
||||
<li>Rédiger l’intro</li>
|
||||
<li>Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="jai-fait" class="level2">
|
||||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="a-continuer" class="level2">
|
||||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
|
||||
<section id="applications-1" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<blockquote class="blockquote">
|
||||
<p>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 !</p>
|
||||
</blockquote>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="axe-inférence" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence">Axe inférence</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<blockquote class="blockquote">
|
||||
<p>J’ai lu Faust et al. Je lis Abdill et al.</p>
|
||||
</blockquote>
|
||||
</section>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2">
|
||||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</h2>
|
||||
<div class="callout callout-style-default callout-note callout-titled">
|
||||
<div class="callout-header d-flex align-content-center" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target=".callout-1-contents" aria-controls="callout-1" aria-expanded="false" aria-label="Toggle callout">
|
||||
<div class="callout-icon-container">
|
||||
<i class="callout-icon"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="callout-title-container flex-fill">
|
||||
Déplier pour voir
|
||||
</div>
|
||||
<div class="callout-btn-toggle d-inline-block border-0 py-1 ps-1 pe-0 float-end"><i class="callout-toggle"></i></div>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="callout-1" class="callout-1-contents callout-collapse collapse">
|
||||
<div class="callout-body-container callout-body">
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Résultats simus NA <strong>Erreur pour certaines conditions</strong> : Pour NA robustness générer <code>nb_rep</code> collections de taille <span class="math inline">M=2</span> et prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à retirer puis pour les <span class="math inline">\epsilon < \epsilon_{max}</span> 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.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<blockquote class="blockquote">
|
||||
<p>Je n’arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent</p>
|
||||
</blockquote>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><p>Lire Biological Networks - François Képès</p></li>
|
||||
<li><p>Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system <em>Pas pertinents et trop gros</em></p></li>
|
||||
</ul>
|
||||
<div id="lst-reco-systems" class="listing quarto-float quarto-figure quarto-figure-left anchored">
|
||||
<figure class="quarto-float quarto-float-lst figure">
|
||||
<figcaption class="quarto-float-caption-top quarto-float-caption quarto-float-lst" id="lst-reco-systems-caption-0ceaefa1-69ba-4598-a22c-09a6ac19f8ca">
|
||||
Listing 1: Recommender systems data
|
||||
</figcaption>
|
||||
<div aria-describedby="lst-reco-systems-caption-0ceaefa1-69ba-4598-a22c-09a6ac19f8ca">
|
||||
<p>Par exemple :</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><a href="https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/datasets.html">Liste de recommendation data</a></li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</figure>
|
||||
</div>
|
||||
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications">Papier plus multi-applications</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Données d’Elisa herbivore ?</li>
|
||||
<li>Données urbanisations ?</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
<section id="simulations-article" class="level3">
|
||||
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><p>Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.</p></li>
|
||||
<li><p>Corriger structure de simus :</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Pour noisy <span class="math inline">\alpha</span> :
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)</li>
|
||||
<li>Beta contrainte dans (0,1)</li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
<li>Pour noisy links : Générer <code>nb_clustering</code> collections de taille M puis prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à inverser puis pour les <span class="math inline">\epsilon < \epsilon_{max}</span> prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées.</li>
|
||||
</ul></li>
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
</main> <!-- /main -->
|
||||
<script id="quarto-html-after-body" type="application/javascript">
|
||||
window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (event) {
|
||||
const icon = "";
|
||||
const anchorJS = new window.AnchorJS();
|
||||
anchorJS.options = {
|
||||
placement: 'right',
|
||||
icon: icon
|
||||
};
|
||||
anchorJS.add('.anchored');
|
||||
const isCodeAnnotation = (el) => {
|
||||
for (const clz of el.classList) {
|
||||
if (clz.startsWith('code-annotation-')) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
const onCopySuccess = function(e) {
|
||||
// button target
|
||||
const button = e.trigger;
|
||||
// don't keep focus
|
||||
button.blur();
|
||||
// flash "checked"
|
||||
button.classList.add('code-copy-button-checked');
|
||||
var currentTitle = button.getAttribute("title");
|
||||
button.setAttribute("title", "Copié");
|
||||
let tooltip;
|
||||
if (window.bootstrap) {
|
||||
button.setAttribute("data-bs-toggle", "tooltip");
|
||||
button.setAttribute("data-bs-placement", "left");
|
||||
button.setAttribute("data-bs-title", "Copié");
|
||||
tooltip = new bootstrap.Tooltip(button,
|
||||
{ trigger: "manual",
|
||||
customClass: "code-copy-button-tooltip",
|
||||
offset: [0, -8]});
|
||||
tooltip.show();
|
||||
}
|
||||
setTimeout(function() {
|
||||
if (tooltip) {
|
||||
tooltip.hide();
|
||||
button.removeAttribute("data-bs-title");
|
||||
button.removeAttribute("data-bs-toggle");
|
||||
button.removeAttribute("data-bs-placement");
|
||||
}
|
||||
button.setAttribute("title", currentTitle);
|
||||
button.classList.remove('code-copy-button-checked');
|
||||
}, 1000);
|
||||
// clear code selection
|
||||
e.clearSelection();
|
||||
}
|
||||
const getTextToCopy = function(trigger) {
|
||||
const codeEl = trigger.previousElementSibling.cloneNode(true);
|
||||
for (const childEl of codeEl.children) {
|
||||
if (isCodeAnnotation(childEl)) {
|
||||
childEl.remove();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return codeEl.innerText;
|
||||
}
|
||||
const clipboard = new window.ClipboardJS('.code-copy-button:not([data-in-quarto-modal])', {
|
||||
text: getTextToCopy
|
||||
});
|
||||
clipboard.on('success', onCopySuccess);
|
||||
if (window.document.getElementById('quarto-embedded-source-code-modal')) {
|
||||
const clipboardModal = new window.ClipboardJS('.code-copy-button[data-in-quarto-modal]', {
|
||||
text: getTextToCopy,
|
||||
container: window.document.getElementById('quarto-embedded-source-code-modal')
|
||||
});
|
||||
clipboardModal.on('success', onCopySuccess);
|
||||
}
|
||||
var localhostRegex = new RegExp(/^(?:http|https):\/\/localhost\:?[0-9]*\//);
|
||||
var mailtoRegex = new RegExp(/^mailto:/);
|
||||
var filterRegex = new RegExp('/' + window.location.host + '/');
|
||||
var isInternal = (href) => {
|
||||
return filterRegex.test(href) || localhostRegex.test(href) || mailtoRegex.test(href);
|
||||
}
|
||||
// Inspect non-navigation links and adorn them if external
|
||||
var links = window.document.querySelectorAll('a[href]:not(.nav-link):not(.navbar-brand):not(.toc-action):not(.sidebar-link):not(.sidebar-item-toggle):not(.pagination-link):not(.no-external):not([aria-hidden]):not(.dropdown-item):not(.quarto-navigation-tool):not(.about-link)');
|
||||
for (var i=0; i<links.length; i++) {
|
||||
const link = links[i];
|
||||
if (!isInternal(link.href)) {
|
||||
// undo the damage that might have been done by quarto-nav.js in the case of
|
||||
// links that we want to consider external
|
||||
if (link.dataset.originalHref !== undefined) {
|
||||
link.href = link.dataset.originalHref;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
function tippyHover(el, contentFn, onTriggerFn, onUntriggerFn) {
|
||||
const config = {
|
||||
allowHTML: true,
|
||||
maxWidth: 500,
|
||||
delay: 100,
|
||||
arrow: false,
|
||||
appendTo: function(el) {
|
||||
return el.parentElement;
|
||||
},
|
||||
interactive: true,
|
||||
interactiveBorder: 10,
|
||||
theme: 'quarto',
|
||||
placement: 'bottom-start',
|
||||
};
|
||||
if (contentFn) {
|
||||
config.content = contentFn;
|
||||
}
|
||||
if (onTriggerFn) {
|
||||
config.onTrigger = onTriggerFn;
|
||||
}
|
||||
if (onUntriggerFn) {
|
||||
config.onUntrigger = onUntriggerFn;
|
||||
}
|
||||
window.tippy(el, config);
|
||||
}
|
||||
const noterefs = window.document.querySelectorAll('a[role="doc-noteref"]');
|
||||
for (var i=0; i<noterefs.length; i++) {
|
||||
const ref = noterefs[i];
|
||||
tippyHover(ref, function() {
|
||||
// use id or data attribute instead here
|
||||
let href = ref.getAttribute('data-footnote-href') || ref.getAttribute('href');
|
||||
try { href = new URL(href).hash; } catch {}
|
||||
const id = href.replace(/^#\/?/, "");
|
||||
const note = window.document.getElementById(id);
|
||||
if (note) {
|
||||
return note.innerHTML;
|
||||
} else {
|
||||
return "";
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
const xrefs = window.document.querySelectorAll('a.quarto-xref');
|
||||
const processXRef = (id, note) => {
|
||||
// Strip column container classes
|
||||
const stripColumnClz = (el) => {
|
||||
el.classList.remove("page-full", "page-columns");
|
||||
if (el.children) {
|
||||
for (const child of el.children) {
|
||||
stripColumnClz(child);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
stripColumnClz(note)
|
||||
if (id === null || id.startsWith('sec-')) {
|
||||
// Special case sections, only their first couple elements
|
||||
const container = document.createElement("div");
|
||||
if (note.children && note.children.length > 2) {
|
||||
container.appendChild(note.children[0].cloneNode(true));
|
||||
for (let i = 1; i < note.children.length; i++) {
|
||||
const child = note.children[i];
|
||||
if (child.tagName === "P" && child.innerText === "") {
|
||||
continue;
|
||||
} else {
|
||||
container.appendChild(child.cloneNode(true));
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if (window.Quarto?.typesetMath) {
|
||||
window.Quarto.typesetMath(container);
|
||||
}
|
||||
return container.innerHTML
|
||||
} else {
|
||||
if (window.Quarto?.typesetMath) {
|
||||
window.Quarto.typesetMath(note);
|
||||
}
|
||||
return note.innerHTML;
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
// Remove any anchor links if they are present
|
||||
const anchorLink = note.querySelector('a.anchorjs-link');
|
||||
if (anchorLink) {
|
||||
anchorLink.remove();
|
||||
}
|
||||
if (window.Quarto?.typesetMath) {
|
||||
window.Quarto.typesetMath(note);
|
||||
}
|
||||
if (note.classList.contains("callout")) {
|
||||
return note.outerHTML;
|
||||
} else {
|
||||
return note.innerHTML;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
for (var i=0; i<xrefs.length; i++) {
|
||||
const xref = xrefs[i];
|
||||
tippyHover(xref, undefined, function(instance) {
|
||||
instance.disable();
|
||||
let url = xref.getAttribute('href');
|
||||
let hash = undefined;
|
||||
if (url.startsWith('#')) {
|
||||
hash = url;
|
||||
} else {
|
||||
try { hash = new URL(url).hash; } catch {}
|
||||
}
|
||||
if (hash) {
|
||||
const id = hash.replace(/^#\/?/, "");
|
||||
const note = window.document.getElementById(id);
|
||||
if (note !== null) {
|
||||
try {
|
||||
const html = processXRef(id, note.cloneNode(true));
|
||||
instance.setContent(html);
|
||||
} finally {
|
||||
instance.enable();
|
||||
instance.show();
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
// See if we can fetch this
|
||||
fetch(url.split('#')[0])
|
||||
.then(res => res.text())
|
||||
.then(html => {
|
||||
const parser = new DOMParser();
|
||||
const htmlDoc = parser.parseFromString(html, "text/html");
|
||||
const note = htmlDoc.getElementById(id);
|
||||
if (note !== null) {
|
||||
const html = processXRef(id, note);
|
||||
instance.setContent(html);
|
||||
}
|
||||
}).finally(() => {
|
||||
instance.enable();
|
||||
instance.show();
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
// See if we can fetch a full url (with no hash to target)
|
||||
// This is a special case and we should probably do some content thinning / targeting
|
||||
fetch(url)
|
||||
.then(res => res.text())
|
||||
.then(html => {
|
||||
const parser = new DOMParser();
|
||||
const htmlDoc = parser.parseFromString(html, "text/html");
|
||||
const note = htmlDoc.querySelector('main.content');
|
||||
if (note !== null) {
|
||||
// This should only happen for chapter cross references
|
||||
// (since there is no id in the URL)
|
||||
// remove the first header
|
||||
if (note.children.length > 0 && note.children[0].tagName === "HEADER") {
|
||||
note.children[0].remove();
|
||||
}
|
||||
const html = processXRef(null, note);
|
||||
instance.setContent(html);
|
||||
}
|
||||
}).finally(() => {
|
||||
instance.enable();
|
||||
instance.show();
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}, function(instance) {
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
let selectedAnnoteEl;
|
||||
const selectorForAnnotation = ( cell, annotation) => {
|
||||
let cellAttr = 'data-code-cell="' + cell + '"';
|
||||
let lineAttr = 'data-code-annotation="' + annotation + '"';
|
||||
const selector = 'span[' + cellAttr + '][' + lineAttr + ']';
|
||||
return selector;
|
||||
}
|
||||
const selectCodeLines = (annoteEl) => {
|
||||
const doc = window.document;
|
||||
const targetCell = annoteEl.getAttribute("data-target-cell");
|
||||
const targetAnnotation = annoteEl.getAttribute("data-target-annotation");
|
||||
const annoteSpan = window.document.querySelector(selectorForAnnotation(targetCell, targetAnnotation));
|
||||
const lines = annoteSpan.getAttribute("data-code-lines").split(",");
|
||||
const lineIds = lines.map((line) => {
|
||||
return targetCell + "-" + line;
|
||||
})
|
||||
let top = null;
|
||||
let height = null;
|
||||
let parent = null;
|
||||
if (lineIds.length > 0) {
|
||||
//compute the position of the single el (top and bottom and make a div)
|
||||
const el = window.document.getElementById(lineIds[0]);
|
||||
top = el.offsetTop;
|
||||
height = el.offsetHeight;
|
||||
parent = el.parentElement.parentElement;
|
||||
if (lineIds.length > 1) {
|
||||
const lastEl = window.document.getElementById(lineIds[lineIds.length - 1]);
|
||||
const bottom = lastEl.offsetTop + lastEl.offsetHeight;
|
||||
height = bottom - top;
|
||||
}
|
||||
if (top !== null && height !== null && parent !== null) {
|
||||
// cook up a div (if necessary) and position it
|
||||
let div = window.document.getElementById("code-annotation-line-highlight");
|
||||
if (div === null) {
|
||||
div = window.document.createElement("div");
|
||||
div.setAttribute("id", "code-annotation-line-highlight");
|
||||
div.style.position = 'absolute';
|
||||
parent.appendChild(div);
|
||||
}
|
||||
div.style.top = top - 2 + "px";
|
||||
div.style.height = height + 4 + "px";
|
||||
div.style.left = 0;
|
||||
let gutterDiv = window.document.getElementById("code-annotation-line-highlight-gutter");
|
||||
if (gutterDiv === null) {
|
||||
gutterDiv = window.document.createElement("div");
|
||||
gutterDiv.setAttribute("id", "code-annotation-line-highlight-gutter");
|
||||
gutterDiv.style.position = 'absolute';
|
||||
const codeCell = window.document.getElementById(targetCell);
|
||||
const gutter = codeCell.querySelector('.code-annotation-gutter');
|
||||
gutter.appendChild(gutterDiv);
|
||||
}
|
||||
gutterDiv.style.top = top - 2 + "px";
|
||||
gutterDiv.style.height = height + 4 + "px";
|
||||
}
|
||||
selectedAnnoteEl = annoteEl;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
const unselectCodeLines = () => {
|
||||
const elementsIds = ["code-annotation-line-highlight", "code-annotation-line-highlight-gutter"];
|
||||
elementsIds.forEach((elId) => {
|
||||
const div = window.document.getElementById(elId);
|
||||
if (div) {
|
||||
div.remove();
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
selectedAnnoteEl = undefined;
|
||||
};
|
||||
// Handle positioning of the toggle
|
||||
window.addEventListener(
|
||||
"resize",
|
||||
throttle(() => {
|
||||
elRect = undefined;
|
||||
if (selectedAnnoteEl) {
|
||||
selectCodeLines(selectedAnnoteEl);
|
||||
}
|
||||
}, 10)
|
||||
);
|
||||
function throttle(fn, ms) {
|
||||
let throttle = false;
|
||||
let timer;
|
||||
return (...args) => {
|
||||
if(!throttle) { // first call gets through
|
||||
fn.apply(this, args);
|
||||
throttle = true;
|
||||
} else { // all the others get throttled
|
||||
if(timer) clearTimeout(timer); // cancel #2
|
||||
timer = setTimeout(() => {
|
||||
fn.apply(this, args);
|
||||
timer = throttle = false;
|
||||
}, ms);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
// Attach click handler to the DT
|
||||
const annoteDls = window.document.querySelectorAll('dt[data-target-cell]');
|
||||
for (const annoteDlNode of annoteDls) {
|
||||
annoteDlNode.addEventListener('click', (event) => {
|
||||
const clickedEl = event.target;
|
||||
if (clickedEl !== selectedAnnoteEl) {
|
||||
unselectCodeLines();
|
||||
const activeEl = window.document.querySelector('dt[data-target-cell].code-annotation-active');
|
||||
if (activeEl) {
|
||||
activeEl.classList.remove('code-annotation-active');
|
||||
}
|
||||
selectCodeLines(clickedEl);
|
||||
clickedEl.classList.add('code-annotation-active');
|
||||
} else {
|
||||
// Unselect the line
|
||||
unselectCodeLines();
|
||||
clickedEl.classList.remove('code-annotation-active');
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
const findCites = (el) => {
|
||||
const parentEl = el.parentElement;
|
||||
if (parentEl) {
|
||||
const cites = parentEl.dataset.cites;
|
||||
if (cites) {
|
||||
return {
|
||||
el,
|
||||
cites: cites.split(' ')
|
||||
};
|
||||
} else {
|
||||
return findCites(el.parentElement)
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
return undefined;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
var bibliorefs = window.document.querySelectorAll('a[role="doc-biblioref"]');
|
||||
for (var i=0; i<bibliorefs.length; i++) {
|
||||
const ref = bibliorefs[i];
|
||||
const citeInfo = findCites(ref);
|
||||
if (citeInfo) {
|
||||
tippyHover(citeInfo.el, function() {
|
||||
var popup = window.document.createElement('div');
|
||||
citeInfo.cites.forEach(function(cite) {
|
||||
var citeDiv = window.document.createElement('div');
|
||||
citeDiv.classList.add('hanging-indent');
|
||||
citeDiv.classList.add('csl-entry');
|
||||
var biblioDiv = window.document.getElementById('ref-' + cite);
|
||||
if (biblioDiv) {
|
||||
citeDiv.innerHTML = biblioDiv.innerHTML;
|
||||
}
|
||||
popup.appendChild(citeDiv);
|
||||
});
|
||||
return popup.innerHTML;
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
</div> <!-- /content -->
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
</body></html>
|
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