Liste des Contributions

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  1. M. Vincent HURTEVENT (ARAMIS)
    23/05/2019 09:00
  2. K. Hinsen (Centre de Biophysique Moléculaire, CNRS Orléans)
    23/05/2019 09:15
  3. E. Quemener (ENS Lyon)
    23/05/2019 10:00
    Au 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...
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  4. T. Denecker (I2BC, Gif-Sur-Yvette)
    23/05/2019 10:45
    Les 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...
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  5. P.A. Bouttier (UGA Grenoble), V. Louvet (UGA Grenoble)
    23/05/2019 11:30
  6. J. Ganofsky (ENS Lyon)
    23/05/2019 14:00
  7. S. Dray (LBBE)
    23/05/2019 14:08
  8. B. Rospars (INRIA Grenoble), L. Farhi (INRIA Grenoble)
    23/05/2019 14:15
    Utilisation 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.
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  9. L. Courtes (INRIA Bordeaux)
    23/05/2019 15:00
  10. L. Pouilloux (Ecole centrale, Lyon)
    23/05/2019 15:45
    It is well designed for: - prototyping experiments on distributed systems - automatize admin tasks - create reproducible experiments
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  11. P. VEBER (UMR 5558, Lyon)
    23/05/2019 16:30
  12. S. POP (Creatis Lyon)
    23/05/2019 17:00