Get automated translation from babeldown #187
Open
Conversation
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
🆗 Pre-flight checks passed 😃This pull request has been checked and contains no modified workflow files or spoofing. Results of any additional workflows will appear here when they are done. |
CyGei
reviewed
Sep 8, 2025
Co-authored-by: CyGei <93768792+CyGei@users.noreply.github.com>
avallecam
reviewed
Sep 24, 2025
Member
avallecam
left a comment
avallecam
left a comment
There was a problem hiding this comment.
adding to minor edits for consistency
avallecam
reviewed
Oct 13, 2025
Comment on lines
72
to
77
| # installer les packages si elles ne le sont pas déjà | ||
| if (!require("pak")) install.packages("pak") | ||
| if (!require("cfr")) pak::pak("cfr") | ||
| if (!require("epiparameter")) pak::pak("epiparameter") | ||
| if (!require("tidyverse")) pak::pak("tidyverse") | ||
| if (!require("outbreaks")) pak::pak("outbreaks") |
Member
There was a problem hiding this comment.
Hi @Karim-Mane, thanks for this suggestion across your reviews. From deliveries, we have learned that having this script is useful indeed. I have two notes:
- when using {pak} it is not required to use
if(!require())given that {pak} actually have this feedback-loop embeded. So if it is installed, it assesses the version difference. and ask the user. - Some packages require more prereq in case the installation does not work, for that reason we prioritize installation from the main setup page.
So, in order to have this in consideration, let's opt to have it as a spoiler callout (the one that can be collapsed.) This will include a link to the main setup page, where learners will read how to troubleshoot any particular error, and keep that resource centralized, in a way, and do not replicate steps across tutorial pages.
Member
CyGei
suggested changes
Oct 20, 2025
|
|
||
| :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: | ||
|
|
||
| ::::::::::::::::::::::::::::::::::::: objectives |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| ::::::::::::::::::::::::::::::::::::: objectives | |
| ::::::::::::::::::::::::::::::::::::: objectifs |
Member
There was a problem hiding this comment.
For the upcoming reviews, the translation of these divs is not required. From guidelines shared:
If there are sections in English, please keep them in English. These tags are needed to render the final website style. The infrastructure that we are using, called Carpentries Workbench, already has them translated.
avallecam
reviewed
Oct 23, 2025
| # unnest parameters | ||
| unnest_wider(col = epidist_params) %>% | ||
| # to each disease, add sequence from 0.01 to 1 (proportion of transmission) | ||
| expand_grid(percent_transmission = seq(from = 0.01, to = 1, by = 0.01)) %>% |
avallecam
reviewed
Oct 23, 2025
|
|
||
| :::::::::::::::: | ||
|
|
||
| :::::::::::::::: solution |
Member
There was a problem hiding this comment.
for @avallecam: update with latest commit in episode fb67bbe
Co-authored-by: CyGei <93768792+CyGei@users.noreply.github.com>
CyGei
reviewed
Nov 10, 2025
|
|
||
| ## Motivation | ||
|
|
||
| **Éclosions** de maladies infectieuses peuvent apparaître à cause de différents agents pathogènes et dans différents contextes, mais elles conduisent généralement à des questions de santé publique similaires, allant de la compréhension des schémas de transmission et de gravité à l'examen de l'effet des mesures de contrôle ([Cori et al. 2017](https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2016.0371#d1e605)). Nous pouvons relier chacune de ces questions de santé publique à une série de tâches d'analyse des données relatives aux épidémies. Plus ces tâches sont efficaces et fiables, plus nous pouvons répondre rapidement et avec précision aux questions sous-jacentes. |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| **Éclosions** de maladies infectieuses peuvent apparaître à cause de différents agents pathogènes et dans différents contextes, mais elles conduisent généralement à des questions de santé publique similaires, allant de la compréhension des schémas de transmission et de gravité à l'examen de l'effet des mesures de contrôle ([Cori et al. 2017](https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2016.0371#d1e605)). Nous pouvons relier chacune de ces questions de santé publique à une série de tâches d'analyse des données relatives aux épidémies. Plus ces tâches sont efficaces et fiables, plus nous pouvons répondre rapidement et avec précision aux questions sous-jacentes. | |
| **Éclosions** de maladies infectieuses peuvent apparaître à cause de différents agents pathogènes et dans différents contextes, mais elles conduisent généralement à des questions de santé publique similaires, allant de la compréhension des dynamiques de transmission, de la gravité de la malaie, à l'évaluation de l'effet des mesures de contrôle ([Cori et al. 2017](https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2016.0371#d1e605)). Nous pouvons relier chacune de ces questions de santé publique à une série de tâches d'analyse des données relatives aux épidémies. Plus ces tâches sont efficaces et fiables, plus nous pouvons répondre rapidement et avec précision aux questions sous-jacentes. |
|
|
||
| Chaque tâche a son site web de tutorat et chaque site web de tutorat consiste en un ensemble d'épisodes couvrant différents sujets. | ||
|
|
||
| | [Tutoriels pour les premières tâches ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-early/) | [Didacticiels pour les tâches intermédiaires ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-middle) | [Travaux dirigés tardifs ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-late/) | |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| | [Tutoriels pour les premières tâches ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-early/) | [Didacticiels pour les tâches intermédiaires ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-middle) | [Travaux dirigés tardifs ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-late/) | | |
| | [Tutoriels pour les premières tâches ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-early/) | [Tutoriels pour les tâches intermédiaires ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-middle) | [Tutoriels pour les tâches tardives ➠](https://epiverse-trace.github.io/tutorials-late/) | |
|
|
||
| Chaque épisode contient : | ||
|
|
||
| - **Vue d'ensemble** Cet épisode décrit les questions auxquelles il sera répondu et les objectifs de l'épisode. |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| - **Vue d'ensemble** Cet épisode décrit les questions auxquelles il sera répondu et les objectifs de l'épisode. | |
| - **Vue d'ensemble** Cet épisode décrit les questions adressées répondu et les objectifs de l'épisode. |
|
|
||
| - **Vue d'ensemble** Cet épisode décrit les questions auxquelles il sera répondu et les objectifs de l'épisode. | ||
| - **Conditions préalables** La description des épisodes/paquets qui doivent idéalement être couverts avant l'épisode en cours. | ||
| - **Exemple de code R** Le site web de la Commission européenne contient des exemples de code R afin que vous puissiez travailler sur les épisodes sur votre propre ordinateur. |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| - **Exemple de code R** Le site web de la Commission européenne contient des exemples de code R afin que vous puissiez travailler sur les épisodes sur votre propre ordinateur. | |
| - **Exemple de code R** Le site web contient des exemples de code R afin que vous puissiez travailler sur les épisodes sur votre propre ordinateur. |
| - **Conditions préalables** La description des épisodes/paquets qui doivent idéalement être couverts avant l'épisode en cours. | ||
| - **Exemple de code R** Le site web de la Commission européenne contient des exemples de code R afin que vous puissiez travailler sur les épisodes sur votre propre ordinateur. | ||
| - **Défis** Les défis : des défis à relever pour tester votre compréhension. | ||
| - **Explicatifs** Les Explicateurs sont des boîtes qui vous permettent de mieux comprendre les concepts mathématiques et de modélisation. |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| - **Explicatifs** Les Explicateurs sont des boîtes qui vous permettent de mieux comprendre les concepts mathématiques et de modélisation. | |
| - **Explicatifs** Les"Explicatifs" sont des boîtes qui vous permettent de mieux comprendre les concepts mathématiques et de modélisation. |
| base::nrow() | ||
| ``` | ||
|
|
||
| Bien que la plupart des introductions de `r initial_cases` ne génèrent pas de cas secondaires (N = `r chains_null`) ou que la plupart des foyers s'éteignent rapidement (durée médiane de `r chains_extinct$extinct_duration_median` et taille médiane de `r chains_extinct$extinct_size_median`), seuls les `r threshhold_summary$chains_theshold` trajectoires épidémiques parmi les `r threshhold_summary$chains_number` simulations (`r threshhold_summary$chains_percentage`%) peuvent atteindre plus de 100 cas infectés. Ce résultat est d'autant plus remarquable que le nombre de reproduction $R$ est inférieur à 1 (moyenne de la distribution des descendants de `r mers_offspring[["mean"]]`), mais, compte tenu d'un paramètre de dispersion de la distribution des descendants de `r mers_offspring[["dispersion"]]` il montre le potentiel de flambées explosives de la maladie MERS. |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| Bien que la plupart des introductions de `r initial_cases` ne génèrent pas de cas secondaires (N = `r chains_null`) ou que la plupart des foyers s'éteignent rapidement (durée médiane de `r chains_extinct$extinct_duration_median` et taille médiane de `r chains_extinct$extinct_size_median`), seuls les `r threshhold_summary$chains_theshold` trajectoires épidémiques parmi les `r threshhold_summary$chains_number` simulations (`r threshhold_summary$chains_percentage`%) peuvent atteindre plus de 100 cas infectés. Ce résultat est d'autant plus remarquable que le nombre de reproduction $R$ est inférieur à 1 (moyenne de la distribution des descendants de `r mers_offspring[["mean"]]`), mais, compte tenu d'un paramètre de dispersion de la distribution des descendants de `r mers_offspring[["dispersion"]]` il montre le potentiel de flambées explosives de la maladie MERS. | |
| Bien que la plupart des introductions de `r initial_cases` ne génèrent pas de cas secondaires (N = `r chains_null`) ou que la plupart des foyers s'éteignent rapidement (durée médiane de `r chains_extinct$extinct_duration_median` et taille médiane de `r chains_extinct$extinct_size_median`), seules les `r threshhold_summary$chains_theshold` trajectoires épidémiques parmi les `r threshhold_summary$chains_number` simulations (`r threshhold_summary$chains_percentage`%) peuvent atteindre plus de 100 cas infectés. Ce résultat est d'autant plus remarquable que le nombre de reproduction $R$ est inférieur à 1 (moyenne de la distribution des descendants de `r mers_offspring[["mean"]]`), mais, compte tenu d'un paramètre de dispersion de la distribution des descendants de `r mers_offspring[["dispersion"]]` il montre le potentiel de flambées explosives de la maladie MERS. |
|
|
||
| ### Cas observés vs chaînes simulées | ||
|
|
||
| Recouvrons le nombre cumulé de cas observés à l'aide de l'objet linelist de l'application `mers_korea_2015` du jeu de données `{outbreaks}` R. Pour préparer l'ensemble de données afin de pouvoir tracer le nombre total de cas quotidiens au fil du temps, nous utilisons l'objet `{incidence2}` pour convertir la liste de lignes en un fichier `<incidence2>` compléter les dates manquantes de la série temporelle à l'aide de l'objet `complete_dates()` |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| Recouvrons le nombre cumulé de cas observés à l'aide de l'objet linelist de l'application `mers_korea_2015` du jeu de données `{outbreaks}` R. Pour préparer l'ensemble de données afin de pouvoir tracer le nombre total de cas quotidiens au fil du temps, nous utilisons l'objet `{incidence2}` pour convertir la liste de lignes en un fichier `<incidence2>` compléter les dates manquantes de la série temporelle à l'aide de l'objet `complete_dates()` | |
| Recouvrons le nombre cumulé de cas observés à l'aide de l'objet linelist de l'application `mers_korea_2015` du jeu de données `{outbreaks}` R. Pour préparer l'ensemble de données afin de pouvoir tracer le nombre total de cas quotidiens au fil du temps, nous utilisons l'objet `{incidence2}` pour convertir la linelist en un fichier `<incidence2>` afin de compléter les dates manquantes de la série temporelle à l'aide de l'objet `complete_dates()` |
|
|
||
| ### Projections préliminaires de la propagation | ||
|
|
||
| Dans la phase initiale de l'épidémie, vous pouvez utiliser `{epichains}` pour appliquer un modèle de processus de ramification afin de prévoir le nombre de cas futurs. Même si le modèle tient compte du caractère aléatoire de la transmission et de la variation du nombre de cas secondaires, il peut exister d'autres caractéristiques locales que nous n'avons pas prises en compte. L'analyse des premières prévisions faites pour le COVID dans différents pays à l'aide de cette structure de modèle a révélé que les prévisions étaient souvent trop confiantes ([Pearson et al., 2020](https://www.eurosurveillance.org/content/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.18.2000543#validationofthemodel-1)). Cela est probablement dû au fait que le modèle en temps réel n'incluait pas tous les changements dans la distribution de la progéniture qui se produisaient au niveau local à la suite des changements de comportement et des mesures de contrôle. Pour en savoir plus sur l'importance du contexte local dans les modèles COVID-19, consultez le document suivant [Eggo et al. (2020)](https://www.nature.com/articles/s43588-020-00014-7). |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| Dans la phase initiale de l'épidémie, vous pouvez utiliser `{epichains}` pour appliquer un modèle de processus de ramification afin de prévoir le nombre de cas futurs. Même si le modèle tient compte du caractère aléatoire de la transmission et de la variation du nombre de cas secondaires, il peut exister d'autres caractéristiques locales que nous n'avons pas prises en compte. L'analyse des premières prévisions faites pour le COVID dans différents pays à l'aide de cette structure de modèle a révélé que les prévisions étaient souvent trop confiantes ([Pearson et al., 2020](https://www.eurosurveillance.org/content/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.18.2000543#validationofthemodel-1)). Cela est probablement dû au fait que le modèle en temps réel n'incluait pas tous les changements dans la distribution de la progéniture qui se produisaient au niveau local à la suite des changements de comportement et des mesures de contrôle. Pour en savoir plus sur l'importance du contexte local dans les modèles COVID-19, consultez le document suivant [Eggo et al. (2020)](https://www.nature.com/articles/s43588-020-00014-7). | |
| Dans la phase initiale de l'épidémie, vous pouvez utiliser `{epichains}` pour appliquer un modèle de processus de ramification afin de prévoir le nombre de cas futurs. Même si le modèle tient compte du caractère aléatoire de la transmission et de la variation du nombre de cas secondaires, il peut exister d'autres caractéristiques locales que nous n'avons pas prises en compte. L'analyse des premières prévisions faites pour le COVID dans différents pays à l'aide de cette structure de modèle a révélé que les prévisions étaient souvent trop confiantes ([Pearson et al., 2020](https://www.eurosurveillance.org/content/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.18.2000543#validationofthemodel-1)). Cela est probablement dû au fait que le modèle en temps réel n'incluait pas tous les changements dans la distribution de la descendance qui se produisaient au niveau local à la suite des changements de comportement et des mesures de contrôle. Pour en savoir plus sur l'importance du contexte local dans les modèles COVID-19, consultez le document suivant [Eggo et al. (2020)](https://www.nature.com/articles/s43588-020-00014-7). |
| ) | ||
| ``` | ||
|
|
||
| Dans l'hypothèse d'une épidémie de variole du singe avec $R$ = 0,32 et $k$ = 0,58, il n'y a pas de trajectoire parmi 1000 simulations qui atteignent plus de 100 cas d'infection. Par rapport au MERS ($R$ = 0,6 et $k$ = 0.02). |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| Dans l'hypothèse d'une épidémie de variole du singe avec $R$ = 0,32 et $k$ = 0,58, il n'y a pas de trajectoire parmi 1000 simulations qui atteignent plus de 100 cas d'infection. Par rapport au MERS ($R$ = 0,6 et $k$ = 0.02). | |
| Dans l'hypothèse d'une épidémie de variole du singe avec $R$ = 0,32 et $k$ = 0,58, il n'y a pas de trajectoire parmi 1000 simulations qui atteignent plus de 100 cas d'infection. |
|
|
||
| ### Épidémie Évaluation du risque tenant compte de la superspreading | ||
|
|
||
| Avec `{superspreading}` vous pouvez obtenir des solutions numériques à des processus qui `{epichains}` résoudre à l'aide de processus de branchement. Nous vous invitons à lire le `{superspreading}` vignette sur [Le risque épidémique](https://epiverse-trace.github.io/superspreading/articles/epidemic_risk.html) et répondez aux questions suivantes : |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| Avec `{superspreading}` vous pouvez obtenir des solutions numériques à des processus qui `{epichains}` résoudre à l'aide de processus de branchement. Nous vous invitons à lire le `{superspreading}` vignette sur [Le risque épidémique](https://epiverse-trace.github.io/superspreading/articles/epidemic_risk.html) et répondez aux questions suivantes : | |
| Avec `{superspreading}` vous pouvez obtenir des solutions numériques à des processus qui `{epichains}` résoudre à l'aide de processus de ramification. Nous vous invitons à lire le `{superspreading}` vignette sur [Le risque épidémique](https://epiverse-trace.github.io/superspreading/articles/epidemic_risk.html) et répondez aux questions suivantes : |
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.
This suggestion is invalid because no changes were made to the code.
Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.
Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.
Only one suggestion per line can be applied in a batch.
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.
Applying suggestions on deleted lines is not supported.
You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.
Outdated suggestions cannot be applied.
This suggestion has been applied or marked resolved.
Suggestions cannot be applied from pending reviews.
Suggestions cannot be applied on multi-line comments.
Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.
Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
This is @avallecam speaking:
Dear reviewers, thank you for nominating yourself to review the automatic translation of episodes:
The translated files are accessible in the "Files changed" tab of this PR. Find the Rmd file that corresponds to your assigned episode. Then, click on Load diff.
Find quick links to these that we need with priority:
We are open to accepting your specific changes to one or multiple lines using the "Files changed" tab. To start your review, you can follow steps 5 to 8 from this how-to guide on Reviewing proposed changes in a pull request. Using this method, your line comments are pending and only visible to you. Press Submit Review when finished.
If you prefer an alternative method for review, please let me know, and we can coordinate another platform according to your needs. Each episode could be reviewed on different platforms.
Lastly, we mostly want your review of the French translation of the text only. If you have a thematic or technical improvement you would like the tutorials to have, please feel free to fill an issue. We encourage you to focus on the written content only.