#CocoPySHS 2021/2022 - Séance 4 - Python en code et no-code pour la cartographie de réseaux

Présentation de Célya Gruson-Daniel (Inno3), Claire Lemercier (Sciences Po) et Emilien Schultz (Medialab).

Dans cette présentation, les outils de traitement automatique de la langue, et plus particulièrement les modèles BERT avec SpaCy permettent de détecter d'entités nommées.

Comment rendre accessibles partiellement des données? Comment développer une interface avec le processus Django ? Cette intervention décrit les différentes étapes et propose un retour d'expérience

Présentation de Matthias Bussonnier (dev. open source et open science à QuanSight), Recommandations pour la programmation scientifique par un contributeur open source à la science ouverte

Pour cette première séance, Tristan est revenu sur la stratégie qu'il a développé pour rendre vivantes des données d'ingrédients afin d'éclairer l'usage des légumineuses dans l'alimentation. Pour cela

Pour cette deuxième séance, Mariannig est revenue sur l'enquête collective qu'elle a coordonné sur les pratiques de science ouverte des chercheurs et de leurs usages d'outils numériques, dont les

Pour cette troisième séance, Lucie montre ses pratiques peu visibles de transformation des données, en amont de l'usage d'un logiciel spécialisé (dans ce cas, Iramuteq). La programmation en langage

Des notebooks Jupyter pour découvrir les usages de Python pour les SHS - pourquoi ? comment ? pour quel résultat ?