2a:null 2b:["$","title",null,{"children":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin | Melvyn Philippon | Observable"}] 30: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**.31: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.*32:T547,rEncodages = ` 1 · Position —Je peux facilement classer les régions grâce à la longueur des barres. Je vois que l’Île-de-France représente environ le double de l’Auvergne–Rhône-Alpes. Pour retrouver une région précise, je dois lire son nom. 2 · Taille —Je distingue les grandes différences, mais les cercles de tailles proches sont difficiles à comparer et se chevauchent. Je ne peux pas estimer précisément le rapport du double. Pour identifier une région, je dois lire son nom. 3 · Valeur (clarté) — Le dégradé permet de distinguer les régions les plus fournies des moins fournies, mais les nuances proches sont difficiles à classer. Une couleur deux fois plus foncée ne permet pas de percevoir une quantité double. Une région précise se retrouve grâce à son nom. 4 · Teinte —Les couleurs ne donnent pas d’ordre naturel : je ne peux donc ni classer les quantités par la teinte seule, ni percevoir un rapport du double. Certaines couleurs attirent l’œil, mais plusieurs régions ont des teintes similaires ; il faut lire les noms. Ma conclusion —Je privilégie la position pour comparer précisément des quantités. La taille montre surtout des ordres de grandeur, et la clarté un ordre général. La teinte convient pour distinguer des catégories, mais pas pour représenter des quantités. `33: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.34: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.*35:[{"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}] 2e:{"id":"4955ad712392461d","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":"$D2026-09-15T13:34:19.459Z","update_time":"$D2026-09-15T18:32:42.750Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-15T13:34:41.606Z","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":"56110541ad0a11da","login":"philippon-melvyn","name":"Melvyn Philippon","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/ac74d3db003a00307eedf12c0dc5b5e075a79727de9e546eb239d0dad8de6809","tier":"starter_2024"},"version":246,"publish_version":246,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"8a4599d7e5f97242","login":"philippon-melvyn","name":"Melvyn Philippon","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/ac74d3db003a00307eedf12c0dc5b5e075a79727de9e546eb239d0dad8de6809","tier":null}],"members":[{"type":"team","id":"56110541ad0a11da","login":"philippon-melvyn","name":"Melvyn Philippon","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/ac74d3db003a00307eedf12c0dc5b5e075a79727de9e546eb239d0dad8de6809","tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"titling":"auto","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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":163,"value":"","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":162,"value":"Inputs.table(esr)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"## code · nettoyage minimal","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":25,"value":"$30","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":94,"value":"aide(\"partieC\", \"Plot, en une page\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"## code · premiers pas","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":106,"value":"aide(\"agreger\", \"rollups et déstructurage\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":108,"value":"aide(\"objetLitteral\", \"Pourquoi ({ … }) et pas { … }\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":40,"value":"ex1 = {\n const parType = d3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.type_d_etablissement\n )\n .map(([type, n]) => ({ type, n }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n));\n\n return Plot.plot({\n marginLeft: 350,\n marks: [\n Plot.barX(parType, {\n x: \"n\",\n y: \"type\",\n sort: { y: \"-x\" }\n }),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n });\n}","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":42,"value":"// Le même graphique à barres, limité aux cinq premiers types\nex2 = {\n const parType = d3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.type_d_etablissement\n )\n .map(([type, n]) => ({ type, n }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n));\n\n return Plot.plot({\n marginLeft: 350,\n marks: [\n Plot.barX(parType.slice(0, 5), {\n x: \"n\",\n y: \"type\",\n sort: { y: \"-x\" }\n }),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n });\n}","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":44,"value":"ex3 = {\n const parDecennie = d3\n .rollups(\n implantations.filter(d => Number.isFinite(d.annee)),\n (v) => v.length,\n (d) => Math.floor(d.annee / 10) * 10\n )\n .map(([decennie, n]) => ({ decennie, n }))\n .sort((a, b) => a.decennie - b.decennie);\n\n return Plot.plot({\n x: { type: \"band\", label: \"Décennie d’ouverture\" },\n y: { label: \"Nombre d’implantations\" },\n marks: [\n Plot.barY(parDecennie, { x: \"decennie\", y: \"n\" }),\n Plot.ruleY([0])\n ]\n });\n}","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":38,"value":"## Le même fait, quatre encodages","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":118,"value":"// 1 · POSITION — la longueur d'une barre\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(parRegion, { x: \"n\", y: \"region\", sort: { y: \"-x\" } }),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":120,"value":"// 2 · TAILLE — le rayon d'un cercle\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n width: 460,\n x: { axis: null },\n r: { range: [0, 22] },\n marks: [\n Plot.dot(parRegion, { x: () => 0, y: \"region\", r: \"n\", sort: { y: \"-r\" } })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":126,"value":"$31","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":50,"value":"$32","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":52,"value":"$33","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":56,"value":"// G1 — une grandeur par catégorie\ng1 = Plot.plot({\n marginLeft: 350,\n x: { label: \"Nombre d’implantations\" },\n y: { label: null },\n marks: [\n Plot.barX(parRegion, {\n x: \"n\",\n y: \"region\",\n sort: { y: \"-x\" }\n }),\n Plot.ruleX([0])\n ],\n caption: \"Source : MESR, Implantations des établissements d’enseignement supérieur publics (2017). Ensemble des régions et territoires présents dans le fichier.\"\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"// G2 — deux variables à la fois\ng2 = {\n const parType = d3.rollups(\n implantations.filter(d => Number.isFinite(d.effectif)),\n v => ({\n mediane: d3.median(v, d => d.effectif),\n n: v.length\n }),\n d => d.type_d_etablissement\n ).map(([type, valeurs]) => ({ type, ...valeurs }));\n\n return Plot.plot({\n width: 900,\n height: 500,\n marginLeft: 350,\n x: { label: \"Effectif médian\", grid: true, zero: true },\n y: { label: null },\n r: { range: [3, 15] },\n marks: [\n Plot.dot(parType, {\n x: \"mediane\",\n y: \"type\",\n r: \"n\",\n sort: { y: \"-x\" },\n tip: true\n })\n ],\n caption: \"Source : MESR (2017). Effectifs renseignés uniquement. La taille des points représente le nombre d’implantations renseignées.\"\n });\n}","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":60,"value":"// G3 — une distribution\ng3 = Plot.plot({\n x: { label: \"Effectif\" },\n y: { label: \"Nombre d’implantations\", grid: true },\n marks: [\n Plot.rectY(\n implantations.filter(d => Number.isFinite(d.effectif)),\n Plot.binX(\n { y: \"count\" },\n { x: \"effectif\", thresholds: 20 }\n )\n ),\n Plot.ruleY([0])\n ],\n caption: \"Source : MESR (2017). Effectif renseigné pour 1 374 implantations sur 2 507 (55 %). Le taux de remplissage varie selon le type : cette distribution ne représente pas toutes les implantations.\"\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":138,"value":"rG1 = `\nLe graphique — Implantations par région, triées par nombre décroissant pour faciliter la comparaison.\nL'encodage — L’axe vertical indique la région ; la longueur des barres représente le nombre d’implantations (quantitatif).\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":141,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":144,"value":"rG2 = `\nLe graphique — Effectif médian par type, trié par ordre décroissant.\nL'encodage — La position indique l’effectif médian (quantitatif) ; la taille indique le nombre d’implantations renseignées (quantitatif, moins précis).\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":149,"value":"rG3 = `\nLe graphique — Distribution des effectifs renseignés.\nL'encodage — L’axe horizontal représente les tranches d’effectif ; la hauteur des barres indique le nombre d’implantations (quantitatif).\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"## Le piège de l'effectif","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":151,"value":"aide(\"lesTrous\", \"Valeurs manquantes et NaN\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":66,"value":"$34","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"rManquant = `\nLes COMUE sont les plus désavantagées : seulement 24 % des effectifs sont renseignés, ce qui sous-estime leur total.\nC’est un biais de sélection lié aux données manquantes. Sous G3 : « Effectifs disponibles pour 1 374 implantations sur 2 507 (55 %), avec un taux de remplissage variable selon le type : distribution non représentative de l’ensemble. »\n\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":73,"value":"synthese = `\nJe privilégie la position pour comparer précisément des quantités. J’utilise la taille pour montrer des ordres de grandeur. La clarté permet de représenter un ordre, tandis que la teinte distingue des catégories.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":77,"value":"journalIA = `\nJ’ai utilisé ChatGPT pour m’accompagner étape par étape, m’aider à écrire le code et formuler mes réponses.\nCet accompagnement m’a aidé à comprendre les encodages et à corriger les erreurs dans Observable.\nJ’ai dû faire corriger les noms de cellules et de colonnes, et demander des graphiques plus simples et lisibles.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":83,"value":"# Synthèse des réponses","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":96,"value":"---","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W35","stdlib":"2"}} 2f:"$2e:body"