Ce projet correspond au template https://github.com/BioDataScience-Course/A06Ia_correlation. Avant de l'aborder, assurez-vous d'avoir bien compris le contenu du module 6 du cours de SDD I relatif à la corrélation et au test de corrélation, et terminé le learnr correspondant.
Ce projet est court et cadré. Il doit être terminé à la fin du module 6. Ce dernier permettra de démontrer que vous avez acquis les compétences suivantes :
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Comprendre les différents niveaux d'association de deux variables numériques.
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Pouvoir décrire l'association de variables quantitatives à l'aide de coefficients de corrélation.
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Maîtriser les tests de corrélation.
Complétez le document eucalyptus_notebook.qmd relatif à la croissance d'eucalyptus. À la fin de votre travail, assurez-vous que le document Quarto compile sans erreur en fichiers HTML (bouton "Rendu"). Sinon, corrigez les erreurs éventuelles avant soumission finale. Vous avez une batterie de tests à votre disposition pour des vérifications plus poussées de vos résultats relatifs à eucalyptus_notebook.qmd (onglet "Construire" -> bouton "Construire tout"). Vérifiez également que votre dernier commit a bien été pushé sur GitHub avant la deadline. Un document Quarto qui ne compile pas ou des résultats non pushés sur GitHub ne donnent pas de points lors de l'évaluation du projet.
Dans le cadre de votre travail, vous pouvez utiliser l’intelligence artificielle. Il est toutefois impératif de préciser, dans la section « Matériel et méthodes » du projet, que l’IA a été utilisée, en indiquant le contexte et la manière dont elle a été employée. Voici un exemple de formulation :
La relecture (orthographe et syntaxe) a été réalisée à l’aide de Microsoft Copilot (basé sur GPT-5), consulté le 12 janvier 2026.
Attention, vous devez néanmoins employer le dialecte SciViews-R afin de garantir votre compréhension du cours de Science des données biologiques 2 lors de la production de code R dans votre projet.
Un chatbot SciViews est également disponible dans RStudio (Saturn Cloud), via l’addin Help. Il répond aux questions relatives au langage R, aux statistiques et à la science des données.