5 pull requests Loïc Robinson

[LoicRobinson]

1. (ch. 3) Dans le paragraphe qui avoisine le tableau résumé des principaux outils, plusieurs outils lancés par Microsoft sont mentionnés: Project, Planner et Teams. Par contre, considérant que la section suivante (3.2.2) s'attarde à Notion et ses fonctionnalités, dont notamment l'approche « tout-en-un », j'ajouterais une mention de l'émergence de Microsoft Loop à cet historique d'outils Microsoft. Loop, comme je le mentionne dans mon ajout inclus directement dans le .qmd du chapitre, est fonctionnellement l'outil Microsoft le plus semblable/compétiteur de Notion à l'échelle « tout-en-un » sans pour autant arriver à la cheville de Notion (ce que je noterais également).

2. (ch. 5) J'ajouterais Litmaps, qui émerge comme l'acteur dominant dans le domaine considérant qu'il vient de racheter ResearchRabbit, aux outils de revue narrative. Le rachat a modifié l'interface de ResearchRabbit et introduit une version payante. De plus, Litmaps est plus complet que Connected Papers. Je signale aussi qu'à mon avis, ResearchRabbit et Litmaps peuvent servir pour le snowballing, qui est mentionné plus bas sans pour autant, vraisemblablement, être associé à ces outils par les auteurs. Pourtant, les deux permettent de générer une carte à partir de plusieurs articles, puis de continuer (snowball) la construction de la cartographie en ajoutant des articles qui résultent de la recherche précédente à notre collection existante, et ainsi de suite (système de "trails"). Je corrige aussi 3 fautes de frappe.

3. (ch. 6) Je pense qu'à l'énumération d'outils qui sont moins dispendieux que Qualtrics, ajouter une petite distinction entre Survey Monkey/Google Forms vs. REDCap au niveau de leur accessibilité ou utilisation souhaitable serait utile pour les débutants dans le domaine. À mes yeux, Forms et Survey Monkey sont plus accessibles pour des besoins simples, alors que REDCap est spécifiquement conçu pour le milieu académique, biomécial, etc. Cela relève peut-être toutefois de ma perception personnelle et non-entraînée à cet effet. J'ai également corrigé 2 fautes de frappe.

4. (ch. 7) Sur une note personnelle, le daltonisme est une réalité avec qui une personne proche de moi évolue. À cet effet, en lisant le passage sur les choix de mapping esthétique, je propose d'ajouter que le choix de couleurs ne devrait pas purement être esthétique mais aussi fonctionnel. C'est quand même 2.5 millions de Canadiens qui sont daltoniens, et dans une logique d'inclusivité, je pense qu'il serait intéressant de proposer une palette de couleurs perceptibles de tous pour que les graphiques soient véritablement accessibles de toute la communauté scientifique. J'ai aussi proposé l'élimination d'un "Note" lorsqu'il semble se répéter à un moment dans le chapitre.

5. (ch. 9) Concernant les outils de traduction, au-delà de préciser que ces outils ne remplacent pas les traducteurs humains, ce que le chapitre fait déjà, je pense qu'il serait également utile de mentionner qu'il y a un enjeu de confidentialité des données à cet effet. Google Translate et DeepL, les plus populaires, conservent notamment les textes soumis pour entraîner leurs algorithmes et les données sensibles, comme celles qui sont non-anonymisées, pourrait être une brèche de confidentialité selon les normes éthiques définies dans le cadre de la recherche. J'ai aussi corrigé 3 fautes de frappe.