Webinar - « Les données dans ma thèse, échange de bonnes pratiques »

Sciences et recherche 

17/05/22  13h00 17/05/22  14h00
 En ligne via Big Blue Button: https://bbb.unistra.fr/b/cob-ai3-jf2-cwl


Dans le cadre du printemps de la donnée, Unistra et UHA travaillent de concert pour vous proposer un webinar avec deux postdoctorants qui livreront d'après leur expérience des recommandations concernant les données de recherche dans la thèse. Rejoignez-vous pour échanger avec eux et Olivier Poch (ICube), modérateur de cet échange intitulé « Les données dans ma thèse, échange de bonnes pratiques », le mardi 17 mai à 13h.

Les thèses de doctorat comportent des données rassemblées de façon brutes (en annexe de la thèse, ou plus rarement déposées sur un entrepôt de données ouvertes), souvent originales et en quantité importante. Les données dans la thèse représentent un investissement important de la part du doctorant/de la doctorante et de ses tutelles et sont susceptibles d’être réutilisées au-delà de la thèse.

Kirsley Chennen et Baptiste Lafabrègue sont postdoctorants et reviennent dans ce webinaire sur leur expérience de gestion des données au cours de leur thèse. Kirsley Chennen est postdoctorant à l'Institut de Génétique et de Biologie Moléculaire et Cellulaire (IGBMC). Il a effectué sa thèse de 2012 à 2016 au Laboratoire de génétique médicale (LGM) de l'Université de Strasbourg, conjoint avec l'Institut national de la santé et de la recherche médiale (Inserm).

Baptiste Lafabrègue est docteur en informatique et maître de conférences à l'Université de Strasbourg. Il a effectué sa thèse de 2018 à 2021 au sein de l'Institut de Recherche en Informatique, Mathématiques, Automatique et Signal (IRIMAS) de l'Université de Haute Alsace (UHA).

Baptiste Lafabrègue abordera dans sa partie l'évaluation d'une méthode, qui est primordiale pour en valider la pertinence. Le choix ou la création des données d'évaluation joue un rôle important dans la qualité de cette évaluation. Comment s'assurer de cette qualité? C'est la question qui sera abordée au cours de ce webinar, à travers différents problèmes dont la dépendance entre train et test, le cherry-picking ou encore la pertinence des données. 

Pour en savoir plus sur le travail de thèse de Baptiste LAFABREGUE : Clustering et apprentissage profond interactif pour l’analyse de séries d’images de télédétection à haute fréquence temporelle

Pour en savoir plus sur le travail de thèse de Kirsley CHENNEN : Maladies rares et « Big Data » : solutions bioinformatiques vers une analyse guidée par les connaissances : applications aux ciliopathies

Ce webinaire s’adresse particulièrement aux doctorants en première année de thèse mais est ouvert à tous : étudiant, chercheur et personnel technique et de soutien à la recherche.

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