Soumission

Appel à communication

 Vous développez vos travaux sur R ?

Vous êtes néophyte, confirmé ou expert en R ?

Vous travaillez en freelance, dans un institut de recherche ou une université, dans une entreprise privée, dans une collectivité territoriale ou autre ?

Votre secteur d'étude concerne le marketing, les sciences sociales, le commerce, le journalisme, la biologie, l'enseignement ou tout autre domaine ?

Vous travaillez sur les sujets suivants : data science, IA, visualisation de données, statistique spatiale, package R, R pour l'enseignement, ingénierie logicielle, shiny, etc ?

Vous animez une communauté R et vous souhaitez la faire connaitre ?

Vous utilisez R dans un contexte particulier et vous souhaitez faire un retour d'expérience (REX) ?

Les Rencontres R sont une occasion unique pour partager vos travaux et vos connaissances à toute la communauté francophone R. Venez présenter comment R est utilisé dans votre entreprise ou institut.

N'hésitez pas à soumettre pour une présentation longue (20 min), courte (5 min) ou un poster (en Français ou en Anglais).

Clôture des soumissions : MARDI 26 MARS 2024  MARDI 2 AVRIL 2024

Comment soumettre ?

1/Télécharger le modèle de soumission ici , puis exporter au format pdf (exemple : rmarkdown::render("Modele_RR_r.Rmd") ).

"La langue officielle des Rencontres R est le français. Toutefois, afin de faciliter les échanges, il est possible de soumettre en anglais."

2/ Soumettre le résumé de votre présentation ou poster ici : SOUMETTRE

Le comité de programme se chargera d'évaluer les soumissions et d'établir le programme complet des Rencontres R (pour début mai).

Nous vous encourageons à soumettre vos posters, des prix seront décernés. 

Procédure de soumission

Les étapes pour soumettre une communication sont les suivantes :

Ouvrez une session Sciencesconf.org à l'aide du bouton « Connexion » en haut à droite de cette page (le cas échéant, créez un compte)

Allez dans Mon espace > Mes dépôts et cliquez sur « Déposer la communication ».

Suivez les instructions. Par défaut, la procédure comprend 4 étapes :

1. Étape Métadonnées
   Saisissez le titre, le résumé court (300 mots maximum) et la (ou les) thématique(s) liée(s) à votre communication.
2. Étape Auteur(s)
   Cette partie vous permet de renseigner les auteurs de votre soumission. Vous pouvez renseigner autant d’auteurs que vous le souhaitez en cliquant sur « Renseigner un auteur ». Pour chaque auteur, indiquez s’il s’agit ou pas d’un intervenant. A minima, les intervenants devront s'inscrire aux rencontres R'24 avant le 12mai.
3. Étape Fichier(s)
   Cette étape vous permet de déposer le fichier pdf contenant le texte de présentation de votre communication. N’oubliez pas de cliquer sur le bouton « Transférer ». Le fichier doit apparaître en bas, sous FICHIER.
4. Étape Récapitulatif
   Cette dernière étape vous permet de visualiser votre dépôt (l’ensemble des métadonnées introduites et le fichier). Vérifiez que le ou les intervenant(s) ont bien leur nom souligné (le cas échéant, ceci peut être corrigé en revenant à l’étape Auteurs et en cliquant sur le crayon d’édition plutôt qu’en utilisant la case à cocher). Si vous souhaitez modifier des informations, cliquez sur les étapes précédentes. Si vous souhaitez conclure la procédure de soumission, cliquez sur « Déposer ».

Une documentation détaillée de la procédure de soumission et du suivi d’un dépôt (les différents statuts d’un dépôt ; comment modifier un dépôt ; comment accéder aux notes et aux commentaires du relecteur) est accessible à cette adresse : https://doc.sciencesconf.org/deposer.html.

Pour toute question liée au processus de soumission, veuillez envoyer un message à rr2024@sciencesconf.org

Ils ont soumis et présentés aux précédentes Rencontres R 

Vous hésitez encore à soumettre un sujet ?
Voici un aperçu de la diversité des sujets proposés lors des précédentes éditions des Rencontres R.

•  CGI – Permettre à de nouveaux utilisateurs de R de créer des graphiques respectant les contraintes de son institut - Jean Dupin, INSEE
• Camtrapviz, une interface Shiny pour visualiser les données de pièges photographiques - Lisa Nicvert, Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive 
• Synthèse hebdomadaire de la consommation d'électricité française - Valentin Cadoret, Réseau de Transport d'Electricité [Paris] - Victor PERRIER, dreamRs
  
• Où trouver de l'aide quand on apprend R ? - Marie Vaugoyeau, MStats
  
• tripdown : un package pour créer des blogs de voyage  - Cécile Sauder
• Erreurs d'annotation en deep learning, et quantification statistique des interactions prédateurs-proies en écologie.  - Olivier Gimenez, Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive
• Construire et maintenir une plateforme de calcul R avec JupyterHub  - David Gohel, ArData
• {wedding} : une application Shiny pour aider les futur.e.s marié.e.s dans leurs préparatifs du jour J  - Margot Brard, ThinkR
• Clustering avec R Application sur les données des eaux embouteillées commercialisées en Algérie  - Yamina Khemal-Bencheikh, Laboratoire de Mathématiques Fondamentales et Numériques LMFN
• Modélisation de la propagation de l'infection sur une feuille de chou à partir d'images de fluorescence de chlorophylle  - Pierre Santagostini, IRHS
• Manipulation de données communales en historique avec le package COGugaison  - Kim Antunez, Direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques
• Clustering sparse des données mixtes avec le package R vimpclust  - Alex Mourer
  
• Environnement R et GitLab CI/CD  - jean-françois rey, Biostatistique et Processus Spatiaux
• Application Air'shiny pour le suivi des épisodes de pollution  - Morgane Salomon, Institut National de lÉnvironnement Industriel et des Risques
• Création de rapports automatisés avec bookdown et GitLab Pages pour le suivi de projet  - Marion Louveaux, Institut Pasteur
• utilitR: une documentation utile pour R  - Lino Galiana, INSEE
• Modèles de Processus Gaussiens des plus proches voisins non stationaires : architecture hiérarchique et méthodes MCMC  - Sébastien Coube, Université de Pau et des Pays de lÁdour
• Perception de R et RStudio par des apprenants dans des cours de science des données biologiques  - Philippe Grosjean
• linmodel – Un package fournissant une application shiny pour les modèles linéaires et les tests non paramétriques  - Pierre Santagostini, Institut Agro, Univ Angers, INRAE, IRHS, SFR QUASAV
• Recherche de variables environnementales explicatives de la qualité des graines de colza  - Cindy LANOIX, TERRES INOVIA - Célia PONTET, TERRES INOVIA
• Observatoire des prix des carburants : Visualisation Shiny app  - Ignacio INOA, Microeconomix

Pour toute question n'hésitez pas à contacter le comité d'organisation à cet e-mail rr2024@sciencesconf.org