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study who purchases ultraprocessed foods, how do these purchases relate with other aspects of food consumption and eating practices, using French Household Budget Survey 2017.

A package build on top of airGRiwrm containing helper functions for pre-processing data and vignettes with a complete example of an integrated hydrological model setup from scratch and publicly available data.

Tropolink backend (API)

Un outil d’aide à la décision (indicateurs, analyses des indicateurs) pour une meilleure gestion des risques associés aux ongulés sauvages, plus particulièrement les dégâts causés par les ongulés sauvages sur la régénération forestière. Collaboration avec l’OFB pour répondre à un besoin des gestionnaires et des décideurs, mais également en réponse à la fiche d’action 4.3 issue des assises de la forêt et du bois.

https://barometre-national-foret-gibier.sk8.inrae.fr

RADIS - Retrieve Agronomic Data in a Sector, R package support : https://umr-g-eau.pages-forge.inrae.fr/radis

The radis package aims to facilitate the extraction of environmental data from various cartographic or spatial sources or APIs. It allows for the retrieval of this information using specific spatial shape. This package also formats the extracted data in a way that makes it easily exploitable for further analysis.

Hosts the different implementation of EDA model

L'application permet de simuler la dynamique spatio-temporelle de populations de moustiques Aedes (albopictus et aegypti) dans divers environnements et la dynamique de transmission de trois arboviroses : dengue, zika, chikungunya.

Lien vers l'application : https://arbocarto-r-app.sk8.inrae.fr

Package d'aide à la qualité et au nettoyage des données pour les plateformes ESV (santé végétale), ESA (santé animale) et SCA (sécurité chaine alimentaire).

This project is the source repository of the CRAN package 'SOMbrero' https://cran.r-project.org/package=SOMbrero.

The stochastic (also called on-line) version of the Self-Organising Map (SOM) algorithm is provided. Different versions of the algorithm are implemented, for numeric and relational data and for contingency tables as described, respectively, in Kohonen (2001) isbn:3-540-67921-9, Olteanu & Villa-Vialaneix (2005) doi:10.1016/j.neucom.2013.11.047 and Cottrell et al (2004) doi:10.1016/j.neunet.2004.07.010. The package also contains many plotting features (to help the user interpret the results), can handle (and impute) missing values and is delivered with a graphical user interface based on 'shiny'.

Visualisation de données métagénomiques.