Ce projet permet d'analyser des données sur le code du travail et de rechercher des scénarios en proposant des suggestions de termes en fonction de la recherche de l'utilisateur.

Le Baromètre français de la Science Ouverte est une plateforme publique qui mesure et analyse l'évolution de la science ouverte en France. Il fournit des indicateurs fiables et transparents sur l'accès ouvert aux publications scientifiques, aux thèses de doctorat, aux données et aux codes de recherche. L'objectif est de suivre la progression vers une science plus accessible et réutilisable, en s'appuyant sur des données ouvertes et maîtrisées, tout en soutenant la stratégie nationale de science ouverte.

Le projet SHiNeMaS-Tutorial est un dépôt de code source dédié à la gestion et l'analyse de données environnementales. Il permet de créer des instances de tutoriel SHiNeMaS pour la formation et la recherche en sciences de l'environnement. Ce dépôt inclut des scripts exécutables et des jeux de données pour faciliter la prise en main de l'outil.

Ce dépôt de code contient les programmes développés au sein de la HAS pour requêter le SNDS (Système National des Données de Santé) et en extraire des informations utiles pour l'analyse de données de santé, la recherche épidémiologique et l'évaluation de la qualité des soins.

Dépôt de code source contenant les scripts et données nécessaires à l'analyse de données pour la recherche en génomique des plantes, avec pour objectif la publication d'un article scientifique. Les scripts permettent de générer des figures, tableaux et autres éléments de l'article. Les données et résultats sont organisés de manière claire pour faciliter la collaboration en recherche.

Le projet acarre-envpasteur est un dépôt de code source contenant un environnement de développement pour la recherche en biologie. Il permet l'analyse de données biologiques et la recherche sur les maladies infectieuses en utilisant des algorithmes de machine learning. Ce dépôt contient un fichier de recette Singularity pour construire une image contenant tous les outils nécessaires à ces tâches.

Ce projet concerne le code source pour un article de journal 2023/2024, axé sur des expériences en 2D. Il a été développé par William Mocaër et est consacré à l'analyse de données, à la visualisation de résultats expérimentaux et à la recherche en imagerie numérique.

Le projet jupyterhub-custom est une personnalisation de JupyterHub, une plateforme open-source permettant de créer et de gérer des environnements de notebooks Jupyter collaboratifs. Il offre un espace de travail interactif pour l'exécution de code et la visualisation de données, principalement utilisé dans les domaines de la recherche, de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique.

Ce projet fournit un dépôt de code source pour une extension de langage de requête (EQL) prenant en charge les modèles de connexion de tree patterns (CTPs) dans les requêtes de graphes. Il facilite l'analyse de données relationnelles, améliore la recherche de motifs dans les graphes de données et simplifie l'interrogation de graphes complexes.

Ce projet propose un dépôt de code source pour l'analyse de données sur l'émigration du clergé pendant la Révolution française. Il permet la création et l'utilisation de carnets de recherche numériques, ainsi que le traitement de données historiques.