[ { "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", "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" }, { "objectID": "suivi/2025-16/2025-16.html#a-continuer", "href": "suivi/2025-16/2025-16.html#a-continuer", "title": "Bilan semaine 16 2025", "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" }, { "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" }, { "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/2025-17/2025-17.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" }, { "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" }, { "objectID": "index.html", "href": "index.html", "title": "Journal suivi de la thèse", "section": "", "text": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n28 avr. 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\n28 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" }, { "objectID": "suivi/2025-13/2025-13.html", "href": "suivi/2025-13/2025-13.html", "title": "Bilan semaine 13 2025 : 17-21 mars", "section": "", "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." }, { "objectID": "suivi/2025-18/2025-18.html", "href": "suivi/2025-18/2025-18.html", "title": "Bilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai", "section": "", "text": "colDEM CSE\n\n\n\n\n\nLire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence\nPapier pour comprendre données\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\n\n\nRelire 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.\nIntégrer les retours de Sophie\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. Car densités déséquilibrées.\n\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/2025-18/2025-18.html#a-faire", "href": "suivi/2025-18/2025-18.html#a-faire", "title": "Bilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai", "section": "", "text": "colDEM CSE\n\n\n\n\n\nLire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence\nPapier pour comprendre données\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\n\n\nRelire 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.\nIntégrer les retours de Sophie\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. Car densités déséquilibrées.\n\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/2025-18/2025-18.html#jai-fait", "href": "suivi/2025-18/2025-18.html#jai-fait", "title": "Bilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai", "section": "J’ai fait", "text": "J’ai fait" }, { "objectID": "suivi/2025-18/2025-18.html#a-continuer", "href": "suivi/2025-18/2025-18.html#a-continuer", "title": "Bilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai", "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\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 !" }, { "objectID": "suivi/2025-14/2025-14.html", "href": "suivi/2025-14/2025-14.html", "title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars", "section": "", "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?”." }, { "objectID": "suivi/2025-14/2025-14.html#a-faire", "href": "suivi/2025-14/2025-14.html#a-faire", "title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars", "section": "", "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?”." }, { "objectID": "suivi/2025-14/2025-14.html#jai-fait", "href": "suivi/2025-14/2025-14.html#jai-fait", "title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars", "section": "J’ai fait", "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" }, { "objectID": "suivi/2025-14/2025-14.html#a-continuer", "href": "suivi/2025-14/2025-14.html#a-continuer", "title": "Bilan semaine 14 2025 : 24-28 mars", "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.\nPour sub doré en attente MIGALE augmenter le nbre de répèt de la procédure." } ]