Learnrs of module 9 ready

Author: phgrosjean

.gitignore

@@ -25,3 +25,4 @@
 
 # RSconnect
 rsconnect
+.positai

DESCRIPTION

@@ -1,5 +1,5 @@
 Package: BioDataScience2
-Version: 2025.8.0
+Version: 2025.9.0
 Title: A Series of Learnr Documents for Biological Data Science 2
 Description: Interactive documents using learnr for studying biological data science (second course).
 Authors@R: c(

NEWS.md

@@ -1,3 +1,7 @@
+# BioDataScience2 2025.9.0
+
+-   Learnrs **B09La_db** and **B09Lb_mds** revised for 2025-2026.
+
 # BioDataScience2 2025.8.0
 
 -   Learnrs **B08La_mfa** and **B08Lb_bigd** revised for 2025-2026.

…orials/B09La_db/B09La_db.Rmd.inactivated inst/tutorials/B09La_db/B09La_db.Rmdinst/tutorials/B09La_db/B09La_db.Rmd.inactivated renamed to inst/tutorials/B09La_db/B09La_db.Rmd inst/tutorials/B09La_db/B09La_db.Rmd.inactivated renamed to inst/tutorials/B09La_db/B09La_db.Rmd

@@ -14,11 +14,41 @@ runtime: shiny_prerendered
 
 ```{r setup, include=FALSE}
 BioDataScience2::learnr_setup()
-SciViews::R()
+SciViews::R(lang = "fr")
+# Required for RSConnect
+# SciViews::R
+library(rlang)
+library(data.table)
+library(ggplot2)
+library(tibble)
+library(tidyr)
+library(dplyr)
+library(dtplyr)
+library(broom)
+library(forcats)
+library(collapse)
+library(fs)
+library(data.trame)
+library(svFast)
+library(svTidy)
+library(svMisc)
+library(svBase)
+library(svFlow)
+library(data.io)
+library(chart)
+library(tabularise)
+library(SciViews)
+# ... more
+library(readxl)
+library(testthat)
+library(equatags)
 library(DBI)
+library(duckdb)
+library(dbplyr)
 library(dm)
+library(DiagrammeR)
 
-# Données inspirées Benrezkallah 2022
+# Données inspirées de Benrezkallah 2022
 set.seed(11)
 
 stations <-  dtx_rows(
@@ -42,8 +72,8 @@ sleft_join(captures, stations) %>.%
   bees
 
 bees_db <- dbConnect(duckdb::duckdb())
-dbWriteTable(bees_db, "stations", stations)
-dbWriteTable(bees_db, "captures", captures)
+dbWriteTable(bees_db, "stations", as.data.frame(stations)) # No data.trame method
+dbWriteTable(bees_db, "captures", as.data.frame(captures)) # idem
 
 bees_dm <- dm_from_con(bees_db, learn_keys = FALSE) %>.%
   dm_set_colors(., red = stations, orange = captures)
@@ -148,8 +178,8 @@ Créez une base de données au format DuckDB en mémoire et ajoutez vos deux tab
 bees_db <- ___(duckdb::___)
 bees_db
 # Ajout des tables
-___(___, "___", ___)
-___(___, "___", ___)
+___(___, "___", as.data.frame(___))
+___(___, "___", as.data.frame(___))
 # Noms des tables présentes dans bees_db
 dbListTables(bees_db)
 ```
@@ -159,8 +189,8 @@ dbListTables(bees_db)
 bees_db <- dbConnect(duckdb::___)
 bees_db
 # Ajout des tables
-___(___, "___", ___)
-___(___, "___", ___)
+___(___, "___", as.data.frame(stations))
+___(___, "___", as.data.frame(captures))
 # Noms des tables présentes dans bees_db
 dbListTables(bees_db)
 
@@ -173,8 +203,8 @@ dbListTables(bees_db)
 bees_db <- dbConnect(duckdb::duckdb())
 bees_db
 # Ajout des tables
-dbWriteTable(bees_db, "stations", stations)
-dbWriteTable(bees_db, "captures", captures)
+dbWriteTable(bees_db, "stations", as.data.frame(stations))
+dbWriteTable(bees_db, "captures", as.data.frame(captures))
 # Noms des tables présentes dans bees_db
 dbListTables(bees_db)
 ```

…ials/B09Lb_mds/B09Lb_mds.Rmd.inactivated inst/tutorials/B09Lb_mds/B09Lb_mds.Rmdinst/tutorials/B09Lb_mds/B09Lb_mds.Rmd.inactivated renamed to inst/tutorials/B09Lb_mds/B09Lb_mds.Rmd inst/tutorials/B09Lb_mds/B09Lb_mds.Rmd.inactivated renamed to inst/tutorials/B09Lb_mds/B09Lb_mds.Rmd

@@ -14,6 +14,36 @@ runtime: shiny_prerendered
 ```{r setup, include=FALSE}
 BioDataScience2::learnr_setup()
 SciViews::R("explore", lang = "fr")
+# Required for RSConnect
+# SciViews::R
+library(rlang)
+library(data.table)
+library(ggplot2)
+library(tibble)
+library(tidyr)
+library(dplyr)
+library(dtplyr)
+library(broom)
+library(forcats)
+library(collapse)
+library(fs)
+library(data.trame)
+library(svFast)
+library(svTidy)
+library(svMisc)
+library(svBase)
+library(svFlow)
+library(data.io)
+library(chart)
+library(tabularise)
+library(SciViews)
+# ... more
+library(readxl)
+library(testthat)
+library(equatags)
+# 'explore' packages
+library(exploreit)
+library(vegan)
 
 # Chargement du jeu de données
 bci <- read("BCI", package = "vegan")
@@ -42,7 +72,7 @@ Ce tutoriel consacré au positionnement multidimensionnel (MDS) vise à :
 -   Vérifier que vous avez bien compris les différentes étapes pour la réalisation d'une MDS : calcul de la matrice de distance, calcul du positionnement des points, réalisation de la carte et vérification de sa validité, choix entre MDS métrique ou non métrique.
 -   Vous préparer à analyser et interpréter de manière autonome un jeu de données multivariées à l'aide des MDS.
 
-Vous devez avoir compris le contenu du [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2023/db-mds.html) du cours et en particulier la [section 9.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2023/positionnement-multidimensionnel-mds.html). Assurez-vous d'avoir réalisé les exercices H5P qui s'y trouvent avant de vous lancer dans ce tutoriel Learnr et de maîtriser les notions sur les matrices de distances vues dans le [module 6](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2023/distance-entre-individus.html).
+Vous devez avoir compris le contenu du [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2025/db-mds.html) du cours et en particulier la [section 9.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2025/positionnement-multidimensionnel-mds.html). Assurez-vous d'avoir réalisé les exercices H5P qui s'y trouvent avant de vous lancer dans ce tutoriel Learnr et de maîtriser les notions sur les matrices de distances vues dans le [module 6](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2025/distance-entre-individus.html).
 
 ## Barro Colorado Island