GECO_Documentation est une plateforme dédiée à la documentation technique du système d'acquisition SlowControl du Ganil. Elle centralise les informations nécessaires à l'utilisation, la maintenance et le développement des équipements scientifiques associés. Destinée aux chercheurs, ingénieurs et techniciens, elle facilite l'accès aux procédures, schémas et bonnes pratiques pour garantir le bon fonctionnement des installations.

Outil dédié à l'analyse et à la structuration automatique de documents académiques au format PDF. Il extrait et organise les métadonnées, le texte et les références des articles scientifiques pour faciliter leur exploitation dans des bases de données spécialisées. Utilisé principalement par des chercheurs et des institutions pour enrichir des corpus documentaires.

Ce projet est une extension navigateur développée pour le Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). Il permet aux chercheurs et laboratoires affiliés d'accéder plus facilement aux documents bibliographiques scientifiques en transformant automatiquement les URLs des éditeurs. L'extension évite ainsi de devoir se rendre manuellement sur la plateforme bibCNRS pour rechercher chaque document. Elle s'adapte aux droits d'accès de l'utilisateur selon son institut CNRS.

Ce projet fournit des ressources pédagogiques et des outils pour la formation en informatique scientifique appliquée à la physique des particules. Il inclut des documents, énoncés et images utilisés lors d'une école informatique dédiée aux chercheurs et étudiants en physique. Les outils proposés permettent de simuler et analyser des particules élémentaires pour des applications scientifiques.

Outil facilitant l'accès aux publications scientifiques hébergées sur HAL (Hyper Articles en Ligne). Il permet aux chercheurs de récupérer et d'afficher leurs travaux de manière structurée via une interface simple. L'outil utilise l'API publique de HAL pour interroger les métadonnées des publications, les trier selon différents critères (type de document, année) et les présenter sous forme de liste actualisée. Il s'adresse principalement aux chercheurs souhaitant centraliser et partager leurs productions scientifiques.

Ce projet permet de créer et gérer des livres ou documentations techniques, notamment pour des projets scientifiques. Il facilite la visualisation de données complexes via des graphiques et tableaux, tout en offrant des outils de collaboration pour les équipes. Idéal pour les chercheurs, ingénieurs ou équipes techniques souhaitant documenter et partager leurs travaux de manière structurée et visuelle.

Ce projet fournit une documentation complète pour Méso-NH, un modèle de simulation numérique dédié à la météorologie et à la physique de l'atmosphère. Il inclut un guide utilisateur accessible en ligne et une documentation scientifique structurée en cinq livres thématiques. Les utilisateurs peuvent consulter ou contribuer à la documentation, tandis que les chercheurs et ingénieurs trouvent des ressources détaillées pour configurer et analyser des simulations atmosphériques.

Ce projet compile les programmes et travaux réalisés dans le cadre d'un parcours recherche pour l'année scolaire 2021-2022. Il sert de dépôt centralisé pour les ressources, résultats et documents produits par les chercheurs ou étudiants impliqués, facilitant ainsi le partage et la documentation des avancées scientifiques.

Ce projet fournit un modèle LaTeX pour rédiger des rapports de recherche scientifique. Il permet de générer automatiquement un document PDF structuré incluant des figures, des tableaux et une bibliographie. Le système inclut des scripts Python pour produire des visualisations et des données, ainsi qu'un Makefile pour automatiser la compilation. Destiné aux chercheurs et étudiants, il facilite la production de documents professionnels et reproductibles.

Jupyter est une plateforme open source conçue pour faciliter l'analyse de données, la recherche scientifique et l'enseignement. Elle permet de créer et partager des documents interactifs appelés notebooks, combinant code exécutable, visualisations et texte enrichi. Les utilisateurs peuvent exécuter du code en temps réel, documenter leurs travaux et collaborer facilement. Idéal pour les chercheurs, les enseignants et les data scientists, Jupyter favorise la transparence et la reproductibilité des analyses.