Projet dédié à la réalisation de calculs scientifiques complexes pour des chercheurs, ingénieurs ou industriels. Il permet de modéliser des phénomènes physiques, d'analyser des données expérimentales et de simuler des scénarios pour valider des hypothèses ou optimiser des processus. Les résultats sont utilisés pour la recherche fondamentale, le développement technologique ou l'innovation industrielle.

Outil dédié à la validation de jeux de données dans le domaine de la physique des particules. Il permet de définir des résultats attendus pour différents labels (suivi, détection, calibration) et de vérifier que les valeurs calculées correspondent aux attentes. Utilisé principalement pour garantir la fiabilité des analyses et des expériences menées dans les grands instruments scientifiques.

Portail de données scientifiques dédié au centre IRD de Nouméa, permettant l'accès et la diffusion des travaux de recherche océanographique et environnementale. Ce service public propose une interface centralisée pour consulter des ressources, publications et données issues des missions scientifiques menées dans la région Pacifique. Il s'adresse aux chercheurs, étudiants et acteurs locaux souhaitant accéder à des informations validées et structurées.

PEGASE-FAIR est un projet visant à structurer les données scientifiques en utilisant UML et l'architecture orientée modèle. Il comprend plusieurs composants, dont un générateur de code Java à partir de diagrammes UML au format XMI, un générateur de fichiers RDF/XML ou RDF/turtle à partir de données tabulaires, un validateur de données tabulaires, une application web de validation de données, et un module d'exportation vers Dataverse.

Ce projet vise à diffuser des connaissances scientifiques sur les causes anthropiques du changement climatique. Il propose des ressources pédagogiques accessibles pour comprendre les mécanismes physiques, chimiques et biologiques en jeu. Destiné aux étudiants, enseignants et grand public, il s'appuie sur des données validées et des études reconnues pour éclairer les débats sur le réchauffement climatique.

Ce projet fournit deux réseaux de test dédiés à la préparation d'un article pour la conférence EPE 2025. Les données, disponibles en téléchargement, sont destinées à des chercheurs et ingénieurs pour valider des modèles ou méthodes dans le domaine des réseaux électriques. Soutenu par des laboratoires et une région française, il facilite la collaboration académique et la diffusion de résultats scientifiques.

Exodam est une bibliothèque Python dédiée à la création, la manipulation et la validation de fichiers de description d'exoplanètes et d'autres objets exo-célestes (exolunes, disques, comètes, etc.). Elle facilite la vérification syntaxique, l'exportation vers différents formats et l'intégration avec des dictionnaires de référence pour enrichir les données. Utilisée par des chercheurs en astronomie, elle standardise les données pour des analyses comparatives et des publications scientifiques.

Ce projet est un script Python conçu pour reproduire des simulations de données et générer des figures destinées à un article scientifique publié dans F1000 en 2021. Il permet aux chercheurs de visualiser des résultats expérimentaux ou théoriques de manière automatisée, facilitant ainsi la rédaction et la validation d'articles académiques.

Ce projet permet la curation collaborative des données scientifiques dans le cadre du projet ESCAPE OSSR. Il facilite la validation et l'intégration de contributions externes au sein de la communauté escape2020, en assurant une gestion transparente et ouverte des enregistrements scientifiques pour une meilleure accessibilité et réutilisation des données.

Outil logiciel conçu pour centraliser et structurer la gestion des paramètres de configuration et des jeux de données dans des projets scientifiques ou techniques. Il permet de définir, valider et documenter des configurations de manière stricte et organisée, tout en facilitant l'accès et la manipulation des données via des sources variées (fichiers locaux, bases de données, etc.). Idéal pour les environnements nécessitant une traçabilité et une reproductibilité des données.