RDFNeo est un outil conçu pour convertir et exploiter des données au format RDF (Resource Description Framework) dans des bases de graphes Neo4j. Il facilite l'intégration de données sémantiques dans des environnements orientés graphes, permettant une analyse plus intuitive et performante des relations entre entités. Utilisé dans des domaines comme la recherche, l'industrie ou les sciences des données, il optimise les requêtes complexes et améliore la visualisation des réseaux sémantiques.

JupyterCloud est une plateforme en ligne dédiée à la science et à l'enseignement, permettant aux utilisateurs de créer, exécuter et partager des notebooks interactifs. Elle facilite la collaboration entre chercheurs, enseignants et étudiants en offrant un environnement sécurisé et accessible pour le calcul scientifique, l'analyse de données et la visualisation. La plateforme est utilisée pour des projets de recherche, des travaux pratiques ou des démonstrations pédagogiques.

Le projet science-feedback est une API qui permet de rechercher des apparitions d'affirmations scientifiques dans une plage de dates donnée. Il stocke les apparitions de ces affirmations dans une base de données et fournit des métadonnées détaillées sur chacune d'elles.

Projet de recherche mené par le médialab de Sciences Po visant à analyser les interactions entre les sociétés humaines et les environnements littoraux à partir de contenus publics issus des réseaux sociaux. Le pipeline transforme des données brutes hétérogènes (posts, métadonnées, localisations) en corpus structurés, anonymisés et exploitables pour la recherche et des restitutions scientifiques. Les analyses portent sur des sites d'étude spécifiques et des objets thématiques comme les sports nautiques ou les espèces invasives.

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.

Filo-science est un outil dédié à la gestion et à l'analyse de données de terrain dans le domaine de la recherche environnementale. Il permet aux chercheurs de gérer des protocoles expérimentaux, d'enregistrer des données sur le terrain et de les visualiser sous forme de cartes et de graphiques.

Plateforme dédiée à la gestion, l'analyse et l'archivage de corpus textuels, principalement destinée aux chercheurs en sciences humaines. Elle permet de structurer, annoter et explorer des collections de documents historiques ou littéraires. Les outils intégrés facilitent l'extraction de données, la visualisation des résultats et la collaboration entre utilisateurs pour des projets de recherche.

Le French Open Science Monitor est une plateforme publique qui mesure et analyse l'évolution de la science ouverte en France. Il fournit des indicateurs fiables sur les publications scientifiques en accès ouvert, les thèses doctorales, les données de recherche, les logiciels et les essais cliniques. L'objectif est de suivre la mise en œuvre de la stratégie nationale pour la science ouverte, en s'appuyant sur des données ouvertes et maîtrisées, afin de favoriser la diffusion et la réutilisation des résultats de la recherche par les communautés scientifiques et la société.

BLISS est une solution logicielle open source conçue pour la gestion, le contrôle et l'analyse de données dans des environnements de recherche scientifique, notamment pour les lignes de faisceaux des synchrotrons. Elle permet aux scientifiques de configurer, piloter et exploiter des équipements complexes tout en automatisant des processus expérimentaux. Le projet intègre des outils pour l'acquisition, le traitement et la visualisation de données en temps réel, facilitant ainsi la recherche en physique, chimie et sciences des matériaux.

Projet académique dédié à l'analyse de données scientifiques pour identifier des corrélations, des doublets de valeurs ou des inversions de doublets. Utilisé principalement dans le domaine de la recherche en géophysique et en sciences de la Terre, il permet d'archiver et de traiter des jeux de données complexes pour en extraire des informations pertinentes. Le projet s'appuie sur des outils de calcul avancés et des environnements dédiés pour garantir la fiabilité des résultats.