Le but du package jury
est de fournir un moyen pratique de vérifier si la
composition de son jury de thèse est conforme aux règles étiquetées par
l'Université de Montpellier (et à fortiori, elle doivent être les même pour les
autres universités). Les règles de composition des jurys de thèse pour la
délivrance d'un diplôme national de doctorat sont basées sur un
arrêté du 25 mai 2016.
En plus de pouvoir vérifier la composition d'un jury de thèse (jury_check()
), jury
peut
également retourner la liste des combinaisons de jury de thèse valide et les
classer par ordre de préférence (jury_check_all()
) à partir d'une liste
de personnes susceptibles de faire partie de votre jury de thèse.
Pour générer une composition de jury, on peut créer un objet de classe tibble
ou
data.frame
comme le jeu de données donné comme exemple. Pour voir le détail
des différentes catégories, on peut se référer à l'aide de la fonction
?jury_check()
library(jury) data(jury_example) # A tibble str(jury_example) jury_example # Or a dataframe str(as.data.frame(jury_example))
On peut vérifier la composition de son jury de thèse avec la fonction
jury_check()
qui renvoie un message indiquant si la composition semble valide
ou non.
jury_check(jury_example)
Si on modifie la composition de jury de manière à la rendre non conforme, la fonction le signalera par une erreur.
## Mettons moins de personnes extérieures que requis jury_bad_nb_loc <- dplyr::mutate(jury_example, local = c("Local", "Local", "Extérieur", "Extérieur", "Local", "Local")) str(jury_bad_nb_loc) jury_check(jury_bad_nb_loc) ##... Ou un rapporteur sans HDR jury_bad_hdr_rap <- dplyr::mutate(jury_example, hdr = c("Non", "Non", "Équivalent", "Non", "Oui", "Non")) str(jury_bad_hdr_rap) jury_check(jury_bad_hdr_rap)
On peut également fournir une liste de personnes que l'on voudrait
potentiellement dans son jury et la laisser jury_check_all()
renvoyer les
combinaisons des personnes constituant un jury de thèse valide. On peut
également spécifier une colonne préférence
où l'on peut mettre un score à
chacun des personnes. Les compositions de jury de thèse valides seront ensuite
affichées par ordre de la somme des préférences des personnes qui la compose.
data(people_suggestion) str(people_suggestion) people_suggestion
valid_jury <- jury_check_all(people_suggestion, n = 5) summary(valid_jury)
On peut ensuite afficher les combinaisons de jury valides.
# Les trois premiers print(valid_jury, n = 3) # Les cinq premiers print(valid_jury, n = 5)
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