AstraLint est un outil spécialisé dans la vérification et la correction des métadonnées des fichiers de données spatiales (CDF et FITS). Il permet aux scientifiques et aux archivistes de s'assurer que leurs fichiers respectent les normes communautaires (ISTP, PDS4, SOLARNET) avant leur publication ou leur ingestion dans des bases de données comme CDAWeb. L'outil identifie les erreurs, propose des corrections automatiques et génère des rapports détaillés pour les ajustements manuels nécessaires.

Ce projet propose un script Python pour télécharger par lot les données (fichiers et métadonnées) d'une collection hébergée sur Nakala, un entrepôt de données de recherche dédié aux Sciences Humaines et Sociales. Il permet de récupérer automatiquement les ressources publiques ou celles pour lesquelles l'utilisateur dispose des droits nécessaires, en générant des fichiers de sortie structurés (JSON, CSV) contenant les métadonnées et l'état des téléchargements. Le script est particulièrement utile pour les chercheurs et équipes académiques souhaitant archiver ou analyser des données issues de projets scientifiques.

Athena est un service dédié à la production automatisée d'indicateurs bibliométriques pour le domaine de la recherche publique. Il calcule des métriques comme le poids, l'influence et le prestige des publications scientifiques à partir de données OpenAlex. Le système génère des rapports détaillés sur les copublications, les revues de tête par discipline, les bourses ERC et les prix académiques. Les résultats sont utilisés pour alimenter l'onglet « bibliométrie » d'une application de tableaux de bord institutionnels, facilitant ainsi l'analyse et la visualisation des performances de la recherche.

Outil dédié à l'analyse d'images confocal de plantes pour déterminer les limites en z des images 3D. Il permet de segmenter les structures biologiques, calculer les volumes cellulaires et générer des illustrations pour des publications scientifiques. Les scripts automatisent les étapes clés et produisent des résultats exploitables pour la recherche en biologie végétale.

Ce projet fournit un modèle LaTeX pour rédiger des rapports de recherche scientifique. Il inclut des scripts Python pour générer des figures et tableaux, ainsi qu'un Makefile pour automatiser la compilation en PDF. Destiné aux chercheurs et étudiants, il facilite la structuration des documents académiques avec une bibliographie intégrée et des styles adaptés aux normes de publication.

Ce projet permet aux chercheurs et institutions de créer, gérer et publier des identifiants DOI (Digital Object Identifier) pour leurs jeux de données ou publications scientifiques. Il facilite la diffusion et la citation des travaux de recherche en assurant une interopérabilité avec des plateformes de données et des registres internationaux. Le système automatise la génération de pages de renvoi et la synchronisation des métadonnées.

Ce projet permet d'interagir avec l'API ISTEX pour récupérer, traiter et analyser des documents scientifiques. Il facilite l'extraction de métadonnées, la conversion de formats (PDF, JSON), et la génération de données structurées pour des corpus documentaires. Il est utilisé par des institutions de recherche pour automatiser des workflows de traitement de publications.

Ce projet fournit un ensemble de scripts R et de fichiers de données pour analyser et visualiser des résultats scientifiques issus d'études sur les réseaux neuronaux. Il permet de générer des rapports automatisés incluant des figures et des statistiques, facilitant ainsi la publication ou la révision d'articles scientifiques.