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M. Vincent HURTEVENT (ARAMIS)23/05/2019 09:00
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K. Hinsen (Centre de Biophysique Moléculaire, CNRS Orléans)23/05/2019 09:15
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E. Quemener (ENS Lyon)23/05/2019 10:00Au delà de son aspect “pratique” (“on n'installe plus les machines, on les démarre !”), SIDUS apporte une reproductibilité totale du système d'exploitation, dans le temps (sur une même machine à des instants différents) ou dans l'espace (sur des machines déployées au même instant). A travers quelques exemples du Centre Blaise Pascal, nous verrons que, lorsque des variabilités (notamment...Aller à la page de la contribution
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T. Denecker (I2BC, Gif-Sur-Yvette)23/05/2019 10:45Les outils de reproductibilité choisis ont tous des équivalents fonctionnels (docker/singularity, snakemake/nextflow, jupyter/Rmarkdown, …) Une étude récente publiée dans Nature a montré que près de 70% des expériences en Biologie ne sont pas reproductibles. Il est donc indispensable de mettre en place des bonnes pratiques afin de garantir l’intégrité des données et la reproductibilité des...Aller à la page de la contribution
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P.A. Bouttier (UGA Grenoble), V. Louvet (UGA Grenoble)23/05/2019 11:30
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J. Ganofsky (ENS Lyon)23/05/2019 14:00
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S. Dray (LBBE)23/05/2019 14:08
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B. Rospars (INRIA Grenoble), L. Farhi (INRIA Grenoble)23/05/2019 14:15Utilisation d'un serveur Gitlab pour réaliser tous les exercices du MOOC, d'un espace personnel Jupyter par apprenant (Jupyterhub) avec un système de gestion de version simplifié.Aller à la page de la contribution
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L. Courtes (INRIA Bordeaux)23/05/2019 15:00
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L. Pouilloux (Ecole centrale, Lyon)23/05/2019 15:45It is well designed for: - prototyping experiments on distributed systems - automatize admin tasks - create reproducible experimentsAller à la page de la contribution
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P. VEBER (UMR 5558, Lyon)23/05/2019 16:30
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S. POP (Creatis Lyon)23/05/2019 17:00
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