Décrit la structure et les attentes du cours Croissance et durabilité de l’environnement II à l’EPFL, en se concentrant sur les projets de groupe et les critères d’évaluation.
Couvre les méthodes expérimentales, la pensée critique, la fraude scientifique et l'importance du doute dans la science, en utilisant divers exemples pour illustrer des concepts clés.
Déplacez-vous dans le parcours impacté d'Ellen Silbergeld, soulignant son engagement à découvrir les risques pour la santé et à défendre les politiques de santé publique.
Discute de l'histoire et de l'impact des logiciels open source, des données ouvertes et de la science ouverte, en mettant l'accent sur les avantages du partage d'informations à l'ère numérique.
Explore le rôle des revues en libre accès dans le paysage des publications scientifiques, en mettant l'accent sur la recherche de qualité et les processus éditoriaux.
Souligne l'importance d'un cahier de laboratoire bien entretenu comme document essentiel pour les expériences, axé sur l'exactitude et la documentation détaillée.
Explore le départ à la retraite d’un professeur de physique de l’EPFL et ses contributions significatives dans le domaine, en mettant l’accent sur la créativité, l’humilité scientifique et le pouvoir transformateur de la recherche.
Explore les forages profonds, les études souterraines et les forages géothermiques, soulignant l'importance d'aller en profondeur pour la recherche scientifique et les progrès technologiques.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
Souligne l'importance cruciale de comprendre les statistiques pour éviter les erreurs dans la recherche et la prise de décision, en utilisant des exemples motivants et des exercices pratiques.
Explore le programme Next Step, en mettant l'accent sur les projets scientifiques et entrepreneuriaux collaboratifs présentés par des doctorants pour obtenir un financement et un soutien externe.
Couvre la réplication de l'analyse de données à partir d'articles scientifiques et propose des extensions créatives pour améliorer les compétences en méta-science des données.
