Les publications

Sommaire

Organiser ses données

Je ne vais pas t’apprendre ici comment rédiger une publication, c’est un peu le travail de ton encadrant 🙂 Simplement comment organiser ta rédaction, et quelques astuces pour faire de belles figures. Commence par préparer tes dossiers sur ton bureau. Dans mon cas, voilà ce qui se trouvait dans mon dossier « Publication » :

  • Draft : là où tu vas mettre les brouillons de tes publis
  • Figures : toutes les figures, en version d’origine ! pas juste le png, jpeg…
  • Instr : les guidelines du journal
  • Proof : tu y mettras les corrections demandées par les reviewers
  • Data : les données qui ont servi pour la publi, c’est-à-dire que je faisais migrer toutes les datas utilisées pour la publi depuis mon dossier « projet » vers ce dossier (qui contient donc les données brutes, les données analysées etc…)
  • Submission : la version soumise au journal
  • Supp_data : les infos qui iront dans les supplementary data

La chronologie de la rédaction

Si je peux te donner quelques conseils sur la chronologie de la rédaction, commence par lire les guidelines, tous les journaux ne sont pas formatés sur le même modèle (discussion intégrée aux résultats ou pas, matériel et méthode en début ou fin etc….). Ca peut tout changer !

Fais en premier lieu les figures, puis rédige les résultats. Ensuite la discussion, puis l’intro, et en dernier le matériel et méthode, qui est souvent le moins exigeant intellectuellement, même s’il ne faut pas le négliger!

Conserve bien toutes les versions de tes figures, manuscrits en les datant/numérotant.

Faire de belles figures avec R et Inkscape

Pour les figures, j’étais absolument fan de R, un peu compliqué à aborder mais une fois qu’on s’y est mis, possibilités infinies (regarde plus bas dans cet article)!

Honnêtement, ça ne te fait pas rêver toi? !! (Images prises sur le site: https://www.r-graph-gallery.com/all-graphs/)

Seulement, dans R, même si on peut tracer des figures complexes qui seraient très difficiles à obtenir dans Excel, il faut reconnaître que parfois il faut taper 10 lignes de code pour changer la couleur, faire un fond transparent, changer la police etc…Du coup, j’avais un petit pipeline qui marchait à merveille.

Commencer par faire la figure dans R, le plus important étant l’échelle, et le type de représentation des données. Ensuite, pour tout ce qui touche au « décor », les titres, les couleurs, l’emplacement de la légende, sa taille etc…, exporter la figure depuis R en format compatible avec Inkscape (format « .svg »), et là, TOUT est possible et aussi simple que dans un logiciel de dessin .

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Tutoriel Inkscape débutant

Inkscape est un logiciel de dessin vectoriel (énorme avantage puisque ton dessin est agrandissable à l’infini sans perdre en qualité), libre et gratuit, très bien documenté (il y a des tas de tutos sur youtube par exemple). Pareil, il demande un peu de temps pour la prise en main, mais ensuite en maîtrisant 1/100 ème des outils on peut déjà faire des merveilles ! Chaque élément de ton graphe va en fait être cliquable et supprimable ou modifiable. Ce sera un jeu d’enfant pour ajouter des supers couleurs en transparence, changer la police des axes etc….superposer deux graphes….(j’ai déjà essayé dans R, j’y ai passé deux jours !). Tu peux le télécharger ici : https://inkscape.org/fr/

Tu trouveras ici 3-4 outils de base dont je me sers tout le temps (télécharge le pdf ci-dessous).

tuto_inkscape_debutantTélécharger

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A propos de R

R est un « langage » informatique qui te permet principalement de tracer une infinité de graphiques, réaliser des tests statistiques mais aussi de faire des arbres phylogénétiques, d’extraire des données de plateforme comme NCBI etc… Loin de moi la prétention de t’y former !

Je ne suis d’ailleurs qu’une novice, mais cet outil m’enchante ! Déjà parce que c’est un outil libre, gratuit, utilisé par une importante communauté de chercheurs et donc tu trouveras quasiment toujours la réponse à ta question. Ensuite parce que cet outil t’oblige à TRES bien organiser tes données, nettoyer tes jeux de données, et réfléchir à chaque étape de l’analyse, plutôt que d’utiliser un logiciel tout fait et au fonctionnement obscure. Enfin, parce qu’une fois que tu as créé le script qui te convient, ta prochaine analyse te prendra 3 minutes et en plus tu peux échanger tes scripts avec les autres !  Et puis si tu aimes coder, tu vas beaucoup t’amuser ! Honnêtement, je suis une quiche en informatique, je n’avais jamais fait de programmation, et en m’y mettant sérieusement j’ai pû maîtriser quelques outils R dès la première année de thèse.

Pour le télécharger : https://cran.r-project.org/

Pour télécharger une interface plus « friendly » et éviter de coder TOUTES tes actions : https://www.rstudio.com/

Pour débuter/ te former : des cours et pdf très bien faits sont disponibles sur ce site http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/cours_programmation_R.html.

Tu as aussi pas mal de MOOC chaque année sur le sujet, certains sont spécialisés dans les analyses stats. Enfin, en tapant « aide mémoire R » dans ton navigateur, tu pourras télécharger des petits PDF très bien faits avec un résumé des commandes les plus importantes.

Pour rêver devant de beaux graphiques et essayer de les reproduire : https://www.r-graph-gallery.com/all-graphs/

Exporter ses figures avec la bonne résolution

Je m’y perds toujours entre les pixels, les ppi, les inch…j’ai finalement trouvé cet article très bien fait (en anglais) qui résume un peu tout ça et donne de bons conseils pour exporter ses figures au mieux, afin que l’éditeur ne reçoive pas un riquiqui graphique de 4 pixels!

http://www.somersault1824.com/how-to-set-up-the-correct-print-resolution-for-a-scientific-figure/

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