Ajout à l'onglet à propos de Slack

chapitre_1.qmd

@@ -12,6 +12,8 @@ Il est donc important de faire une première distinction entre une méthode, dit
 
 Ce livre, et par extension ce chapitre, ne vise pas à présenter des *outils méthodologiques* - compris ici comme étant des outils qui permettent de *désigner*, d'exécuter et d'évaluer une recherche [@brady_collier10]. Ils visent plutôt à présenter des *outils numériques* qui, comme mentionnés dans le paragraphe précédent, permettent de *structurer sa pensée, d'organiser son espace de travail et d'implémenter certaines méthodes*. Cette distinction est importante pour le reste de ce livre, et surtout pour la compréhension de son contenu. Les lecteurs et les lectrices, au fil des pages, acquerront des compétences et du savoir à propos des outils numériques. Celles-ci leur permettront de développer un nouveau langage à partir duquel ils et elles pourront réfléchir et penser leur recherche, et surtout interagir avec les autres personnes dans leurs champs; avec qui ils et elles pourront plus aisément collaborer en organisant leur environnement de travail; avec qui ils et elles pourront partager des documents et leurs résultats.
 
+<-- Étant moi-même une débutante dans le domaine du codage, j’ai rencontré de nombreux termes qui m’étaient inconnus lors de mes premières lectures des chapitres. Bien que plusieurs définitions soient fournies tout au long des textes, il m’arrive parfois d’oublier la signification de certains termes au fur et à mesure des lectures. Je pense donc qu’il serait pertinent d’ajouter un glossaire regroupant les termes fondamentaux en informatique (un logiciel, code ouvert, etc.), afin que les lecteurs puissent s’y référer facilement et ainsi mieux comprendre les concepts abord -->
+
 Pour atteindre ces objectifs, il est important de commencer pas la base - comprendre d'où vient le logiciel libre et qu'est-ce que c'est. Le logiciel libre à une place importante dans les outils numériques, sans parler de l'influence qu'il a eue et qu'il continue d'avoir aujourd'hui. Afin de bien comprendre ce dont il est question, nous présenterons, dans un premier temps, l'historique de cette philosophie et de ce mouvement afin de le situer temporellement. De cette façon, nous pourrons mieux comprendre ses motivations et ses revendications, mais aussi ses influences actuelles. Ensuite, nous distinguerons le logiciel payant du logiciel libre, pour ensuite aborder la différence entre le logiciel libre et le code ouvert. Après coup, nous aborderons en quoi ces réflexions sont intéressantes et importantes pour les sciences sociales à l'ère du numérique, ainsi que les avantages et les inconvénients qui y sont liés. À partir de cette section, nous pourrons montrer comment les outils numériques s'inscrivent dans chacune des grandes étapes de la recherche - avant, pendant et après. Finalement, avec ces quelques notions en poche, nous présenterons les différents critères sur lesquels nous nous sommes appuyés pour sélectionner les différents outils qui sont présentés dans ce livre. Ces critères sont nés de la jonction entre la philosophie du logiciel libre et l'expérience de recherche en tant que chaire, dont avec la participation de collaborateurs externes.
 
 ## Logiciels Libres

chapitre_2.qmd

@@ -101,6 +101,10 @@ tbl_resume_chap_prog <- tibble(
 tt(tbl_resume_chap_prog, width = 0.75, caption = 'Résumé des principaux outils de programmation pour l\'analyse de données')
 ```
 
+<-- Il pourrait être intéressant d'approfondir davantage les langages Python et Julia, même si ce ne sont pas les langages principaux utilisés dans les chapitres. Ce sont des langages fréquemment mentionnés dans le domaine, et il serait utile de connaître leurs spécificités, leurs potentiels d'application, ainsi que leurs différences, au-delà du simple tableau comparatif. Cela permettrait d’offrir une vision plus complète de ces outils populaires et de leur pertinence selon les contextes.-->
+
+## Manuel d'instruction: Apprendre à programmer en R
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 ## Pourquoi R?
 
 Il existe deux types de langages de programmation pour analyse de données. Les logiciels à licences comme SAS, STATA et SPSS, et les langages en source ouverte tels que Python et Julia. 
@@ -146,6 +150,7 @@ Cela étant, son apprentissage est une valeurs sûre.
 
 
 ## Apprendre à programmer en R
+>>>>>>> 2c6566314e941b1bd8b982f7f194927b7137aaec
 
 ### Où coder en R ?
 

chapitre_3.qmd

@@ -729,4 +729,9 @@ Bien qu'il soit important de structurer en équipe votre Slack pour en faciliter
 <!-- C'est quoi le but de ce chapitre? Il chevauche le: Essayer de convaincre les lecteurs d'utiliser les outils et Expliquer au lecteur comment utiliser les outils. Peut-être devrait-on enlever un peut d'explications techniques et mettre l'emphase sur convaincre le lecteur que d'utiliser ces outils sont bénéfiques. (Le chapitre le fait déjà mais on pourrait condenser la sauce.) Peut-être devrait-on y aller avec des explications détaillées sur comment créer une chaine slack, comment résoudre un merge conflict, comment ajouter les credentials sur github, comment configurer un gitignore, etc.
 
 Juste comme ça le chapitre est bon. Je n'aurais pas fait mieux mais je crois que c'est tout de même une question à se poser. Quel est l'identité du livre et son rôle vis-a-vis du lecteur? -->
-<!-- ```
+
+```
+<!-- Une section supplémentaire à l’onglet Fonctionnalités de Slack pourrait aborder son utilisation comme outil de formation et de développement professionnel au sein des équipes. En effet, Slack permet de créer des chaînes dédiées à la formation, où l'on peut rassembler des fichiers, documents, vidéos et tutoriels. De plus, il est idéal pour partager des liens vers des cours en ligne pertinents, offrant ainsi aux membres la possibilité de s’inscrire et de suivre des formations à leur propre rythme. En centralisant ces ressources, les équipes favorisent un développement professionnel continu.
+Personnellement, j'utilise Slack pour le volet formatif dans mon emploi, et c'est extrêmement pratique !-->
+```
+

chapitre_4.qmd

@@ -17,7 +17,7 @@ Bien que ce chapitre aborde à la fois les outils de synthèse de la connaissanc
 Avant d'entrer dans les outils, il convient de glisser quelques mots sur les méthodes pour lesquelles ces outils sont utiles. Dans le cadre de l'élaboration d'une recherche scientifique, la phase de synthèse de la connaissance constitue une étape fondamentale permettant de circonscrire le champ d'étude, d'identifier les travaux antérieurs pertinents et de déceler les lacunes dans les connaissances existantes. Parmi les différentes approches méthodologiques adoptées pour mener à bien cette synthèse des connaissances, la revue narrative est généralement la plus populaire, notamment pour des travaux scolaires ou de courtes recherches. Des outils comme *Elicit*, *Connected papers*, ou *Research Rabbit* sont d'ailleurs très utiles dans ce contexte, car ils facilitent l'élargissement de la portée de la revue de littérature en proposant des références supplémentaires ou des publications liées aux travaux déjà identifiés.
 
 Au-delà de la revue narrative, certaines méthodes comme le *snowballing* et la revue de portée (*scoping review*) offrent une approche plus systématique et ciblée. La méthode du snowballing se distingue par son adaptabilité et sa capacité à englober un large spectre de travaux pertinents, en particulier dans les phases préliminaires de la recherche où la question d'étude peut ne pas être entièrement définie. Le snowballing est une technique de recherche bibliographique qui se fonde sur la sélection initiale de quelques publications clés dans le champ d'intérêt. Par la suite, à partir de ces références clés, le chercheur identifie de manière itérative d'autres travaux pertinents en examinant les références citées (backward snowballing) ou les articles citant ces travaux (forward snowballing) (Nightingale, 2009). Un deuxième type de synthèse de la connaissance est la revue de portée, ou scoping review, qui représente une approche systématique et structurée de revue de la littérature. Elle est principalement utilisée afin d'explorer des questions de recherche étendues ou complexes. Son objectif fondamental est de cartographier l'état actuel des connaissances sur un sujet donné, en identifiant les concepts clés, les principaux domaines de recherche ainsi que les lacunes existantes dans un domaine d'étude spécifique (Munn et al., 2018). Cette méthode se distingue par son champ d'application large et son objectif exploratoire, permettant ainsi une compréhension holistique des thématiques étudiées. Dans le domaine des sciences sociales, les revues systématiques et les méta-analyses offrent aussi des outils précieux pour synthétiser et évaluer de manière rigoureuse les preuves issues de multiples études. Ces approches permettent de dégager des tendances, d'identifier des consensus ou des divergences dans la littérature et d'éclairer les débats politiques et sociaux grâce à une base de données empirique solide. En recensant de manière exhaustive et méthodique la littérature existante sur un sujet donné, les chercheurs peuvent offrir une synthèse objective qui reflète l'état actuel des connaissances. La méta-analyse, souvent intégrée dans le cadre d'une revue systématique, va plus loin en combinant quantitativement les résultats de différentes études pour produire une estimation globale de l'effet étudié. Elle offre ainsi une puissance statistique accrue et une meilleure généralisation des conclusions, transcendant les limites des études individuelles.
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+<!--Je propose d'inclure ici le tableau de synthèse sur les choix de méthodologie que madame Sara-Jeanne Vincent nous a présenté le 17 octobre dernier. Ce tableau, situé à la page 9 de sa présentation, résume de manière claire les différentes méthodologies. Personnellement, il m'a permis de mieux visualiser et organiser ces concepts dans mon esprit. Je pense donc qu'il pourrait grandement faciliter la compréhension pour de nombreuses personnes.!-->
 ## Arpentage et choix éditorial: Les outils de synthèse de la connaissance
 
 Plusieurs outils existent afin de faciliter la vie des chercheurs et chercheuses qui souhaitent effectuer des synthèses de la connaissance, chacun répondant à des besoins spécifiques. *Covidence*, *Colandr* et *Rayyan* sont trois outils populaires dans le monde académique, offrant chacun des fonctions similaires. *Covidence* est surtout utilisé pour les revues systématiques, particulièrement dans les domaines de la santé, mais il est également adaptable aux sciences sociales. Il se distingue par son interface conviviale, sa gestion collaborative efficace, et son intégration avec des outils comme EndNote et Zotero. Il est payant, ce qui peut être un frein pour certains utilisateurs, mais de nombreux établissements d'enseignement ont une license institutionnelle. Il est généralement l'outil privilégié par les bibliothèques universitaires. *Colandr*, quant à lui, est un outil gratuit qui se distingue par l’utilisation de l’intelligence artificielle pour optimiser la sélection des études et automatiser certaines tâches. Il est particulièrement adapté aux projets interdisciplinaires, notamment dans les domaines de l’environnement ou des politiques publiques. Son interface est moins intuitive que celle de Covidence, mais il reste un excellent choix pour ceux qui cherchent un outil gratuit et collaboratif. Finalement, *Rayyan* est probablement l’outil le plus populaire pour les revues systématiques dans certains domaines, y compris les sciences sociales. Gratuit, il offre une interface intuitive et utilise des algorithmes pour faciliter le tri des articles. Toutefois, il propose moins d'options pour l’extraction des données en comparaison à Covidence.

chapitre_7.qmd

@@ -258,3 +258,5 @@ Un des pièges qui peut sembler évident, mais qui mérite d'être répété, es
 Enfin, évitez les conflits Git lors de la collaboration sur GitHub en coordonnant efficacement les travaux d'équipe et en utilisant Git de manière optimale pour tirer parti des langages de balisage. Il est donc important de se renseigner quant aux bonnes pratiques à suivre afin de collaborer efficacement avec Git. À cet égard, beaucoup de ressources sont à votre disposition en ligne.
 
 Pour conclure, la dernière étape pour devenir expert en langages de balisage est d'être créatif. Explorez les différentes balises et utilisez-les de manière inventive. Les langages de balisage vous permettront d'effectuer des tâches que vous n'auriez pas pu réaliser facilement en utilisant un logiciel de traitement de texte classique. Ils vous permettront de produire des documents professionnels dans différents formats personnalisés, produits avec des processus automatisés, avec une grande qualité graphique.
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+<-- À la page 7 de la présentation d'Adrien Cloutier, ce dernier présente une ligne du temps des langages de balisage. Je crois qu'il serait intéressant d'ajouter cette ligne au chapitre afin de permettre aux lecteurs de placer dans l'ordre du temps les différents langages de balisage abordés. -->