Analyser
Après le traitement des données, la phase d’analyse est souvent le cœur de métier du scientifique, où les données vont être analysées, puis interprétées, pour produire ainsi des résultats scientifiques. Ces analyses sont multiples au laboratoire, elles peuvent, par exemple, être issues de la modélisation, des traitements statistiques, du machine learning, d’analyses spatiales, etc...
L’analyse des données peut être réalisée par les plateformes analytiques et techniques du LIENSs, et/ou les plateaux techniques. En interne, et à disposition des équipes de recherche, on retrouve :
– Une plateforme d’analyses élémentaires
– Une plateforme d’analyse Haute Résolution de Biomolécules
– Une plateforme de cytométrie en flux
– Une plateforme Drones aériens, marins et télédétection
– La plateforme de Spectrométrie Isotopique
– Le plateau technique Biologie Moléculaire
– Le plateau chimie - chimie marine
– Le plateau chromatographie
– Le plateau « écophysiologie »
– Le plateau de Géophysique marine
– Le plateau de Géophysique terrestre
– Le plateau Microbiologie, cultures et incubations
– Le plateau technique Microscopie
– Le plateau de radioécologie
D’autres méthodes/techniques d’analyses sont possibles :
– avec des méthodes /outils /logiciels métier (exemple : SONAL pour l’analyse de texte) et des langages de programmation (R, Python..)
– avec l’utilisation de serveurs de calcul, des infrastructures logicielles, etc...
Cette étape d’analyse est la partie souvent décrite dans les publications scientifiques, mais elle doit s’accompagner d’une description fine des données produites (métadonnées, description des variables), des méthodes et protocoles utilisés, les difficultés éventuelles rencontrées, les incertitudes d’erreur, les codes/logiciels utilisés pour l’obtention des résultats scientifiques. Il est recommandé d’utiliser des outils libres pour assurer la reproductibilité de vos analyses, d’utiliser les notebooks, qui permettent d’associer à votre code, textes et images, pour une meilleure compréhension. Enfin, le Gitlab LRU vous permet de partager vos codes à votre convenance (membres, équipes, public).
Cette étape de documentation est incontournable pour la réplicabilité et reproductibilité de la recherche, mais aussi pour comprendre le contexte général du travail de recherche et des résultats.
Étape précédente (Traiter les données)
Étape suivante (Réutiliser/Valoriser les données)