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inst/tutorials/B00La_refresh/B00La_refresh.Rmd

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Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -288,7 +288,7 @@ SciViews_packages()
288288
```
289289

290290
```{r sciviews-check}
291-
grade_code("Voilà effectivement un exercice simple clôturé grâce à `Submit`.")
291+
grade_code("Voilà effectivement un exercice simple clôturé grâce à `Submit Answer`.")
292292
```
293293

294294
```{r qu_sciviews}
@@ -357,7 +357,7 @@ Il donne accès à diverses pages d'aides sur les fonctions R, le code, les mess
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![](images/addin_help2.png)
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360-
**Le chatbot SciViews ne connait que les fonctions et la syntaxe R de base ou tidyverse. Il ne connait pas le dialecte SciViews-R. Mais dans les exercices, nous vous demandons d'utiliser ce dernier sous peine de pénalité dans les exercices. Il vous faudra donc convertir le code renvoyé par ce chatbot, ou n'importe quel autre moteur LLM en code SciViews-R.** Ceci à titre didactique pour bien montrer que vous *comprenez* votre code et que vous ne copiez-collez pas "bêtement" un résultat renvoyé par un moteur LLM (bien entendu, hors de ce cours, vous êtes libre d'utiliser la syntaxe R qui vous plait). Dans la suite de ce tutoriel learnr, nous allons revenir sur les spécificités du dialecte SciViews-R pour vous rafraichir la mémoire à ce sujet.
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**Le chatbot SciViews ne connait que les fonctions et la syntaxe R de base ou tidyverse. Il ne connait pas le dialecte SciViews-R. Mais dans les exercices, nous vous demandons d'utiliser ce dernier sous peine de pénalité dans les exercices. Il vous faudra donc convertir le code renvoyé par ce chatbot, ou n'importe quel autre moteur LLM en code SciViews-R.** Ceci à titre didactique pour bien montrer que vous *comprenez* votre code et que vous ne copiez-collez pas "bêtement" un résultat renvoyé par un moteur LLM (bien entendu, hors de ce cours, vous êtes libre d'utiliser la syntaxe R qui vous plait). Dans la suite de ce tutoriel learnr, nous allons revenir sur les spécificités du dialecte SciViews-R pour vous rafraîchir la mémoire à ce sujet.
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Le package {tabularise} est disponible dans la SciViews Box 2024. Ce package a une fonction centrale que vous devez retenir `tabularise()`. Elle permet d'obtenir des tableaux bien formatés pouvant être ajoutés à vos carnets de notes et vos rapports. Cette fonction utilise la structure suivante : `tabularise$xxx(objet)`. En fonction du type indiqué dans `xxx` et de la classe de l'objet, vous obtiendrez un tableau spécifique. Dans l'exemple ci-dessus, vous avez employé le type `headtail` qui permet d'afficher le début et la fin de votre tableau de données.
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@@ -443,7 +443,7 @@ chart(data = crabs, length ~ width %col=% sex | species) +
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geom_point()
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```
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Il n'est pas aisé de se souvenir du nom de chaque fonction que l'on peut employer avec `chart()` ou `ggplot()`. Il existe, pour ce faire, une syntaxe alternative. La fonction `Sgg$` associée au pipe natif de R `|>` permet d'obtenir une liste de toutes les fonctions disponibles que l'on peut ajouter au graphique. Le pipe `|>` va remplacer le `+` que l'on suit par `Sgg$` et une liste de complétion apparait. Il s'agit des fonctions habituelles comme `geom_point()` par exemple :
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Il n'est pas aisé de se souvenir du nom de chaque fonction que l'on peut employer avec `chart()` ou `ggplot()`. Il existe, pour ce faire, une syntaxe alternative. La fonction `Sgg$` associée au pipe natif de R `|>` permet d'obtenir une liste de toutes les fonctions disponibles que l'on peut ajouter au graphique. Le pipe `|>` va remplacer le `+` que l'on suit par `Sgg$` et une liste de complétion apparaît. Il s'agit des fonctions habituelles comme `geom_point()` par exemple :
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```{r, echo = TRUE}
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chart(data = crabs, length ~ width %col=% sex | species) |>

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