29:null 2a:["$","title",null,{"children":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin | Langenfeld Louise | Observable"}] 2f:T48d,## Plot, canal par canal Un graphique Plot, c'est **des données + des marques + des canaux**. Un **canal**, c'est une variable visuelle. Voilà la table de correspondance — c'est le tableau du CM3, avec les noms de l'outil : | Canal Plot | Variable visuelle | Niveau perceptif | Ce qu'elle sait porter | |---|---|---|---| | `x`, `y` | **Position** | quantitative | tout — c'est la meilleure | | `r` | **Taille** | quantitative, mais mal estimée | des ordres de grandeur | | `fill` en dégradé | **Valeur** (clarté) | ordinale | un ordre, pas un rapport | | `fill` en teintes | **Couleur** (teinte) | sélective | des catégories, aucun ordre | | `symbol` | **Forme** | sélective | des catégories | | `opacity` | **Grain** | ordinale | un ordre grossier | **La règle du CM3, en une ligne :** on ne peut pas percevoir un ordre si la variable visuelle n'est pas ordonnée, ni un rapport si elle n'est pas quantitative. Le squelette d'un graphique : Plot.plot({ marks: [ Plot.barY(donnees, { x: "categorie", y: "valeur" }) ] }) `barY`, `dot`, `line`, `cell`, `rectY` : ce sont les **marques**. Ce qui est entre accolades : les **canaux**.30:T476, **À toi** **L'épreuve.** Pour chacun des quatre graphiques, réponds à trois questions — **sans regarder les chiffres**, en te fiant à ce que tu vois : 1. Peux-tu **classer** les régions de la plus fournie à la moins fournie ? 2. Peux-tu dire que **l'Île-de-France vaut le double** de l'Auvergne - Rhône-Alpes ? (C'est vrai : 521 contre 251.) 3. Peux-tu repérer **une** région précise en un coup d'œil ? Puis conclus : **quel encodage pour quel usage ?** *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*31:T414,## Tes trois graphiques **À toi** Pour chacun : le graphique, puis **deux lignes** disant quelle variable visuelle porte quelle donnée, et à quel niveau perceptif. **G1 — une grandeur par catégorie.** Au choix : par région, par type d'établissement, ou par département. Contrainte : justifie ton encodage **et** ton tri. **G2 — deux variables à la fois.** Par exemple l'année d'ouverture et l'effectif, ou l'effectif selon le type. Contrainte : **deux canaux au moins**, et dis lequel porte quoi. **G3 — une distribution.** Celle des effectifs (`effectif`). Un histogramme suffit. Contrainte : avant de la tracer, va voir la cellule suivante.32:T4cb,`effectif` n'est rempli que pour **1 374 implantations sur 2 507** — 55 %. Mais regarde le tableau ci-dessus : **le taux de remplissage n'est pas le même selon le type**. Environ 58 % pour les universités, 36 % pour les grands établissements, 24 % pour les COMUE. **À toi** Deux questions : 1. Si tu additionnes la colonne `effectif` par type, **quel type est le plus désavantagé** par ce trou ? 2. Ce n'est donc pas du manquant « au hasard ». Comment appelles-tu ça, et qu'est-ce que tu écris sous ton graphique G3 pour être honnête ? *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*33:[{"id":"0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","href":"https://static.observableusercontent.com/files/0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","name":"fr-esr-implantations_etablissements_d_enseignement_superieur_publics.json","type":"application/json","lastModified":1786309754302.429,"size":3727925}] 2d:{"id":"6d9c164fcb94df50","slug":"tp-3-encoder-de-la-donnee-au-dessin","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","thumbnail":"a284768217a85af7db48e9f58cb12007313b0409cf698678919d42a8835de45f","access_level":"public","create_time":"$D2026-09-14T12:01:36.182Z","update_time":"$D2026-09-14T13:22:11.510Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-14T13:22:46.185Z","has_unpublished_edits":null,"fork":{"id":"3c46a6326b55c60a","slug":"tp-3-encoder-de-la-donnee-au-dessin","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","owner":{"id":"29853dc62ffa3714","login":"mmi-montbeliard","name":"MMI Montbéliard"}},"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"84c94b3ebd361740","login":"langenfeld-louise","name":"Langenfeld Louise","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/104fc6e7324f98750030dace93127a398f14b99317df7591e5f97b83816f6d2d","tier":"starter_2024"},"version":242,"publish_version":242,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"aad2fea316f6ffc6","login":"langenfeld-louise","name":"Langenfeld Louise","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/104fc6e7324f98750030dace93127a398f14b99317df7591e5f97b83816f6d2d","tier":null}],"members":[{"type":"team","id":"84c94b3ebd361740","login":"langenfeld-louise","name":"Langenfeld Louise","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/104fc6e7324f98750030dace93127a398f14b99317df7591e5f97b83816f6d2d","tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","cells":[{"id":0,"value":"# TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin\n\nNouveau jeu de données, et tu vas le garder jusqu'au TP 5 : **les 2 561\nimplantations de l'enseignement supérieur public en France**. Ton IUT est\ndedans.\n\nAujourd'hui tu dessines pour la première fois. Une seule question te guide, et\nce n'est pas « quel type de graphique je fais » :\n\n> **Quelle variable visuelle porte quoi — et en est-elle capable ?**\n\nC'est la question du CM3. Plot est fait pour y répondre : ses **canaux**\n(`x`, `y`, `fill`, `r`, `opacity`) sont exactement les **variables visuelles**\nde Bertin.\n\n---\n\n## ⚠️ Avant toute chose : **forke ce notebook**\n\nBouton **Fork**, en haut à droite. Sinon rien n'est enregistré.\n**Ce notebook est ton rendu**, tu en déposeras le lien sur Moodle.\n\n⚠️ Dans les cellules de réponse, écris entre les **guillemets obliques** — pas\nentre ` ' ` ni ` \" `.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":5,"value":"esr = FileAttachment(\n \"fr-esr-implantations_etablissements_d_enseignement_superieur_publics.json\"\n).json()","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":163,"value":"","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":162,"value":"Inputs.table(esr)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":13,"value":"**Regarde d'abord.** 2 561 lignes. Fais défiler, trie sur `reg_nom`, sur\n`effectif`, sur `type_d_etablissement`.\n\nTrois choses à repérer tout de suite — tu les as apprises au TP 2 :\n\n1. Certaines lignes sont **entièrement vides** sauf deux champs. Combien ?\n2. La colonne `effectif` est **loin d'être remplie**. Combien manque-t-il ?\n3. Regarde `reg_nom`. « Aquitaine - Limousin - Poitou-Charentes »… ces régions\n existent-elles encore ? Qu'est-ce que ça te dit sur la **date** du fichier ?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":91,"value":"## D'où viennent ces données\n\n| | |\n|---|---|\n| **Jeu** | *Implantations des établissements d'enseignement supérieur publics* |\n| **Producteur** | Ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche |\n| **Licence** | Licence Ouverte / Etalab — réutilisation libre, **attribution obligatoire** |\n| **Page** | |\n| **Dernière mise à jour** | **25 octobre 2017** — le jeu est signalé « archivé » |\n\n⚠️ **Ces données ont neuf ans.** C'est pour ça que tu verras des régions qui\nn'existent plus. Ce n'est pas un défaut du fichier : c'est son âge, et c'est une\ninformation que **tu dois transmettre** à qui lira tes graphiques.\n\nLa ligne à écrire sous chacun d'eux :\n\n> Source : MESR, *Implantations des établissements d'enseignement supérieur\n> publics* (données arrêtées en 2017) · France métropolitaine.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"## code · nettoyage minimal","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":19,"value":"// Les 54 lignes fantômes n'ont ni département, ni type, ni coordonnées.\n// On les écarte — et on l'écrira dans le rendu.\nimplantations = esr\n .filter((d) => d.dep_id)\n .map((d) => ({\n ...d,\n dep: d.dep_id.replace(/^D0?/, \"\"), // \"D059\" → \"59\"\n annee: d.date_ouverture ? +d.date_ouverture.slice(0, 4) : null\n }))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":21,"value":"({\n total: esr.length,\n exploitables: implantations.length,\n ecartees: esr.length - implantations.length,\n avecEffectif: implantations.filter((d) => d.effectif).length\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":25,"value":"$2f","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":94,"value":"aide(\"partieC\", \"Plot, en une page\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":103,"value":"aide(\"lesCanaux\", \"Les canaux = les variables visuelles\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"## code · premiers pas","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":32,"value":"// Combien d'implantations par région ?\nparRegion = d3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.reg_nom\n )\n .map(([region, n]) => ({ region, n }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":106,"value":"aide(\"agreger\", \"rollups et déstructurage\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":108,"value":"aide(\"objetLitteral\", \"Pourquoi ({ … }) et pas { … }\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":34,"value":"Plot.plot({\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(parRegion, { x: \"n\", y: \"region\", sort: { y: \"-x\" } }),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":36,"value":" **À toi** — Trois cellules :\n1. le nombre d'implantations par `type_d_etablissement` ;\n2. le même graphique, mais limité aux **cinq** premiers types ;\n3. le nombre d'implantations par **décennie d'ouverture** (`annee`).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":40,"value":"// Le nombre d'implantations par type d'établissement\nex1 = d3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.type_d_etablissement\n )\n .map(([type, n]) => ({ type, 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]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":122,"value":"// 3 · VALEUR — la clarté d'un aplat\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n width: 460,\n x: { axis: null },\n color: { scheme: \"blues\", legend: true },\n marks: [\n Plot.cell(parRegion, {\n x: () => 0,\n y: \"region\",\n fill: \"n\",\n sort: { y: \"-fill\" }\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":124,"value":"// 4 · TEINTE — la couleur d'un aplat\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n width: 460,\n x: { axis: null },\n color: { scheme: \"rainbow\", legend: true },\n marks: [\n Plot.cell(parRegion, {\n x: () => 0,\n y: \"region\",\n fill: \"n\",\n sort: { y: \"-fill\" }\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":126,"value":"$30","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":50,"value":"rEncodages = `\n1 · Position —\n 1.Oui on peut les classer.\n 2.Oui on peut dire que l'Île de France vaut le double.\n 3.Oui, la plus haute : Île de France.\n\n2 · Taille —\n 1.Oui. Puisqu'elles sont en ordre décroissant.\n 2.Ce n'est pas asser marqué, l'Auvergne-Rhône Alpes est presque englouti par l'Aquitaine-Limousin-Poitou-Charentes.\n 3.Oui, Mayotte est en tout petit.\n\n3 · Valeur (clarté) —\n 1.Oui, ou en tout cas définir des groupes que l'on peut triée.\n 2.Non, il nous est difficile de cacluler de la profondeur d'une couleur.\n 3.Oui, Île-de-France est bien mis en avant.\n\n4 · Teinte —\n 1.Oui, ou au moins classé en groupe.\n 2.Plutôt oui, avec la variation des différentes couleurs on peut l'estimer.\n 3.Oui, la Corse est à moins de 100.\n\nMa conclusion — La position permet une bonne, lecture globale et estimation, mais il est difficile de faire du cas par cas. La ou la couleur est à l'inverse, forte pour le cas par cas mais ne permet pas de bonne estimation.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":52,"value":"$31","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":56,"value":"// G1 — une grandeur par catégorie\ng1 = Plot.plot({\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(parRegion, { x: \"n\", y: \"reg_nom\", sort: { y: \"-x\" } }),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"// G2 — deux variables à la fois\ng2 = `j'arrive pas >:(`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":60,"value":"// G3 — une distribution\ng3 = Plot.plot({\n marks: [\n Plot.rectY(\n implantations.filter((d) => d.effectif),\n Plot.binX({ y: \"count\" }, { x: \"effectif\" })\n ),\n Plot.ruleY([0])\n ]\n});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":136,"value":" *Ta justification, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":138,"value":"rG1 = `\nLe graphique — C'est plus lisible. C'est plus facile de comparer des barres déjà triés.\n\nL'encodage — Pour bien lire le graphic on doit prendre un canal quantitatif.\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":141,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":144,"value":"rG2 = `\nLe graphique —\n\nL'encodage —\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":147,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":149,"value":"rG3 = `\nLe graphique — On doit faire attention car \"effectif\" n'est rempli que pour 1374 lignes/2507.\n\nL'encodage — Donc on doit noter la limite.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"## Le piège de l'effectif","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":64,"value":"// Combien d'implantations ont un effectif renseigné, par type ?\nd3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => ({\n total: v.length,\n avecEffectif: v.filter((d) => d.effectif).length\n }),\n (d) => d.type_d_etablissement\n )\n .map(([type, o]) => ({ type, ...o, taux: o.avecEffectif / o.total }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.total, b.total))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":151,"value":"aide(\"lesTrous\", \"Valeurs manquantes et NaN\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":66,"value":"$32","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"rManquant = `\n1. C'est les COMUE qui sont désavantager par ce trou.\n2. On peut appeler ça du manque qui dépend d'une variable. Donc la distribution est biaisée.\n\n\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":70,"value":"## Synthèse\n\nEn trois lignes : **quel canal tu utiliseras par défaut** dans tes prochains\ngraphiques, et **dans quel cas tu accepteras d'en changer.**\n\n *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":73,"value":"synthese = ` La position x,y semble être un canal très efficace pour lire rapidement. Donc c'est celui que j'utiliserai par défaud. Cependant je peux changer de canal dans le cas où la position est déjà occupé.\n\n\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":75,"value":"## Journal IA\n\nÀ remplir même si tu n'as rien utilisé.\nSans ce bloc, le rendu n'est pas évalué.\n\n *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":77,"value":"journalIA = `\n1. Quels outils / quels prompts — J'ai utilisé Claude.IA pour l'exercice 1 et l'exercice 3. Je lui ai demander de m'aider dans la démarche\n\n2. Ce que ça m'a apporté — Des erreurs au début.\n\n3. Ce que j'ai dû corriger — Les variables.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":79,"value":"QUESTIONS = [\n [\"Les quatre encodages\", rEncodages],\n [\"G1 · une grandeur\", rG1],\n [\"G2 · deux variables\", rG2],\n [\"G3 · une distribution\", rG3],\n [\"Le piège de l'effectif\", rManquant],\n [\"Synthèse\", synthese],\n [\"Journal IA\", journalIA]\n]","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":81,"value":"manques = {\n const rempli = (s) =>\n (s ?? \"\").split(\"\\n\").some((l) => l.trim() && !/[—:]\\s*$/.test(l.trim()));\n\n const trous = [\n ...QUESTIONS.filter(([, texte]) => !rempli(texte)).map(([nom]) => nom),\n ...[\n [\"ex1\", ex1],\n [\"ex2\", ex2],\n [\"ex3\", ex3]\n ]\n .filter(([, v]) => v == null)\n .map(([n]) => `l'exercice ${n}`),\n ...[\n [\"G1\", g1],\n [\"G2\", g2],\n [\"G3\", g3]\n ]\n .filter(([, v]) => v == null)\n .map(([n]) => `le graphique ${n}`)\n ];\n\n return trous.length\n ? md`⚠️ **${trous.length} élément(s) à compléter** : ${trous.join(\" · \")}`\n : md`✅ **Ton rendu est complet.** Dépose le lien de ce notebook.`;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":83,"value":"# Synthèse des réponses","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":85,"value":"// Ton rendu, tel qu'il sera lu\nrendu = md`${[\n ...QUESTIONS.map(\n ([nom, texte]) => `### ${nom}\\n\\n${(texte ?? \"\").trim() || \"_(à remplir)_\"}`\n ),\n `---`,\n `### Le code`,\n `| | Résultat |\\n|---|---|\\n` +\n [\n [\"ex1\", ex1],\n [\"ex2\", ex2],\n [\"ex3\", ex3],\n [\"g1\", g1],\n [\"g2\", g2],\n [\"g3\", g3]\n ]\n .map(([n, v]) => `| \\`${n}\\` | ${apercu(v)} |`)\n .join(\"\\n\")\n].join(\"\\n\\n\")}`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":96,"value":"---","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":161,"value":"// De quoi rendre un résultat de code lisible dans le résumé\napercu = (v) => {\n if (v == null) return \"_(à faire)_\";\n if (v instanceof Element)\n return `graphique (\\`<${v.tagName.toLowerCase()}>\\`)`;\n if (v instanceof Map) return `Map de ${v.size} entrées`;\n if (Array.isArray(v))\n return v.length <= 3\n ? \"`\" + JSON.stringify(v) + \"`\"\n : `tableau de ${v.length} éléments`;\n return \"`\" + String(v).slice(0, 70) + \"`\";\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":98,"value":"import { aide } from \"@mmi-montbeliard/antiseche-observable-javascript-et-plot\"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W33","stdlib":"2","titling":"auto"}} 2e:"$2d:body"