Augustin 45d6344b18 Améliorations majeures UX et templates professionnels
🎯 Améliorations UX critiques :
- Fix curseur qui revenait au début lors de la saisie
- Suppression autosauvegarde automatique
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🤖 IA optimisée :
- Migration vers mistral-medium classique
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📚 Templates professionnels complets :
- Structure 12 sections selon standards académiques/industrie
- 6 domaines : informatique, math, business, design, recherche, ingénierie
- 3 niveaux : simple (9 sections), détaillé, complet (12 sections)
- Méthodologies spécialisées par domaine

 Nouvelles fonctionnalités :
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🧠 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-09-25 20:19:01 +02:00

9.5 KiB

Journal de Conception - Projet de Recherche (Complet)

1. Introduction

Présentation du contexte scientifique : [Décrire le domaine de recherche, l'état de l'art, les verrous scientifiques et la problématique de recherche]

Idée principale du projet : [Résumer l'hypothèse de recherche, la méthodologie proposée et l'innovation scientifique attendue]

Positionnement dans la littérature : [Situer la recherche par rapport aux travaux existants, identifier les gaps de connaissance]

2. Objectifs du projet

Objectifs principaux :

  • Objectif scientifique : [Contribution à la connaissance, théorie à développer/valider]
  • Objectif méthodologique : [Nouvelles méthodes, outils, protocoles]
  • Objectif applicatif : [Retombées pratiques, transfert technologique]

Questions de recherche :

  • Question principale : [Problématique centrale de la recherche]
  • Questions secondaires :
    • [Sous-question 1 avec hypothèse associée]
    • [Sous-question 2 avec hypothèse associée]
    • [Sous-question 3 avec hypothèse associée]

Hypothèses de travail :

  • H1 : [Hypothèse principale avec prédictions testables]
  • H2 : [Hypothèse secondaire avec variables mesurables]
  • H3 : [Hypothèse alternative ou nulle]

3. Organisation du document

Ce journal suit la démarche scientifique rigoureuse :

  • Sections 1-4 : Fondements théoriques (état de l'art, hypothèses)
  • Sections 5-6 : Méthodologie et design expérimental (protocole)
  • Sections 7-8 : Collecte et analyse données (résultats)
  • Sections 9-10 : Interprétation et discussion (contributions)

4. Présentation et spécifications du projet

Description détaillée : [Expliquer le projet de recherche, ses enjeux scientifiques et son contexte académique/industriel]

État de l'art approfondi :

4.1 Revue de littérature systématique

  • Domaines connexes : [Champs disciplinaires impliqués]
  • Travaux fondateurs : [Références clés et contributions historiques]
  • Recherches récentes : [Dernières avancées, 2020-2025]
  • Gaps identifiés : [Manques dans la connaissance actuelle]

4.2 Positionnement théorique

  • Cadre conceptuel : [Théories et modèles de référence]
  • Paradigme de recherche : [Approche positiviste/constructiviste/pragmatique]
  • Ancrage disciplinaire : [Mono/inter/transdisciplinaire]

Cahier des charges scientifique :

  • Objectifs opérationnels : [Résultats attendus mesurables]
  • Contraintes méthodologiques : [Limites, biais potentiels, validité]
  • Critères de validation : [Métriques de success, seuils statistiques]

5. Fonctionnalités attendues

5.1 Recherche bibliographique approfondie

  • Veille scientifique : Surveillance littérature, alertes
  • Base de données : Constitution corpus, classification
  • Analyse bibliométrique : Citations, réseaux, tendances

5.2 Design expérimental

  • Protocole expérimental : Plans d'expérience, contrôles
  • Instrumentation : Outils de mesure, validation métrologique
  • Échantillonnage : Stratégie de recrutement, taille échantillon

5.3 Collecte et gestion des données

  • Data collection : Protocoles standardisés, formation enquêteurs
  • Data management : FAIR principles, stockage sécurisé
  • Quality assurance : Validation, nettoyage, documentation

5.4 Analyse et interprétation

  • Analyses statistiques : Tests appropriés, puissance, effect size
  • Modélisation : Modèles prédictifs, simulation
  • Visualisation : Graphiques scientifiques, figures publication

6. Conception globale

Paradigme de recherche :

Observation → Théorisation → Hypothèses → Expérimentation → Validation → Généralisation

Architecture méthodologique :

  • Couche épistémologique : Fondements philosophiques, posture du chercheur
  • Couche théorique : Cadres conceptuels, modèles explicatifs
  • Couche méthodologique : Stratégies de recherche, design études
  • Couche opérationnelle : Techniques collecte/analyse, outils

6.1 Design de recherche

Type d'étude : [Expérimentale/Observationnelle/Mixte] Devis : [Longitudinal/Transversal/Cas-témoins] Population : [Critères inclusion/exclusion, stratification]

6.2 Variables d'étude

Variables indépendantes (VI) :

  • VI1 : [Nom, opérationnalisation, niveaux/modalités]
  • VI2 : [Facteur contrôlé, manipulation expérimentale]

Variables dépendantes (VD) :

  • VD1 : [Outcome primaire, mesure, unité]
  • VD2 : [Outcome secondaire, indicateurs]

Variables de contrôle :

  • [Covariables, facteurs confondants, randomisation]

7. Problématiques identifiées et solutions envisagées

Problématique méthodologique Solutions scientifiques
Validité interne Randomisation, contrôles, aveugle
Validité externe Échantillon représentatif, réplication
Puissance statistique Calcul taille effet, analysis plan
Biais de publication Pré-registration, open science

7.1 Considérations éthiques

  • Comité d'éthique : [Soumission, approbation]
  • Consentement éclairé : [Procédure, information participants]
  • Confidentialité : [Anonymisation, protection données]
  • Risques/bénéfices : [Évaluation, minimisation risques]

8. Environnement et outils de travail

Infrastructure de recherche :

  • Laboratoire : [Équipements, certifications, sécurité]
  • Plateformes techniques : [Instruments spécialisés, collaborations]
  • Computing : [HPC, cloud, logiciels analyse]

Outils de recherche :

  • Référencement : Zotero, Mendeley, EndNote
  • Analyse qualitative : NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA
  • Analyse quantitative : R, Python, SPSS, SAS
  • Rédaction : LaTeX, Word, collaborative tools

Gestion projet recherche :

  • Planning : Gantt, milestones scientifiques
  • Collaboration : Git, shared repositories
  • Documentation : Lab notebooks, protocols.io
  • Partage : Open Science Framework, repositories

9. Phases du projet et planification

Phase 1 - Préparation et Design (6 mois)

Mois 1-2 : Revue littérature approfondie

  • Recherche bibliographique systématique
  • Analyse bibliométrique et mapping
  • Identification gaps de connaissance

Mois 3-4 : Design méthodologique

  • Élaboration protocole expérimental
  • Validation instruments de mesure
  • Soumission comité d'éthique

Mois 5-6 : Préparation opérationnelle

  • Formation équipe recherche
  • Tests pilotes et ajustements
  • Finalisation procédures

Phase 2 - Collecte de données (12 mois)

Mois 7-12 : Collecte première vague

  • Recrutement participants
  • Collecte données baseline
  • Monitoring qualité données

Mois 13-18 : Collecte follow-up

  • Mesures longitudinales
  • Gestion attrition
  • Analyses intermédiaires

Phase 3 - Analyse et interprétation (6 mois)

Mois 19-21 : Analyses principales

  • Nettoyage et préparation données
  • Analyses statistiques planifiées
  • Analyses exploratoires

Mois 22-24 : Synthèse et rédaction

  • Interprétation résultats
  • Discussion implications
  • Rédaction publications

Phase 4 - Valorisation (6 mois)

Mois 25-27 : Publications scientifiques

  • Rédaction articles peer-review
  • Soumission revues internationales
  • Réponses aux reviewers

Mois 28-30 : Diffusion et transfert

  • Communications congrès
  • Rapport technique final
  • Transfert vers applications

10. Gestion de projet (Recherche collaborative)

Approche collaborative :

  • Consortium multidisciplinaire
  • Réunions régulières équipe
  • Advisory board externe
  • Partenaires industriels/institutionnels

Governance scientifique :

  • Comité de pilotage
  • Data Safety Monitoring Board
  • Publication policy
  • IP management

Indicateurs de progression :

  • Milestones scientifiques atteints
  • Publications soumises/acceptées
  • Présentations congrès
  • Citations et impact

Risk management :

  • Risques scientifiques (hypothèses non validées)
  • Risques opérationnels (recrutement, rétention)
  • Risques financiers (coûts, budgets)
  • Plans de contingence et alternatives

11. Conclusion

Contributions scientifiques attendues : [Résumer l'avancement des connaissances, les innovations méthodologiques et l'impact scientifique]

Impact et applications : [Retombées académiques, industrielles, sociétales]

Perspectives de recherche :

  • Extensions méthodologiques
  • Nouvelles hypothèses à tester
  • Collaborations futures
  • Financements de suite

Dissémination et Open Science :

  • Publications open access
  • Données FAIR et partageables
  • Code et méthodes reproductibles
  • Formations et capacity building

12. Annexes

Annexe A - Protocole expérimental détaillé

[Procédures step-by-step, check-lists, forms]

Annexe B - Instruments de mesure

[Questionnaires validés, échelles, grilles observation]

Annexe C - Plan d'analyse statistique

[Tests planifiés, assumptions, power analysis]

Annexe D - Considérations éthiques

[Approbation comité, consentements, procédures]

Annexe E - Budget détaillé

[Personnel, équipement, travel, other costs]

Annexe F - Timeline avec milestones

[Gantt chart, deliverables, dependencies]


Journal créé le : [DATE] Dernière mise à jour : [DATE] Statut éthique : [Approuvé/En cours/Exempt] Financement : [Source, montant, période]