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La France en Danger
Quiz by Suzanne De Pedro
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FR 1: Unité 4 - La France En Danger
Bataille de Marignan, l'affrontement du 13 novembre. Craignant le départ des dernières troupes des Confédérés sans livrer bataille contre les Français, le cardinal Schiner choisit de provoquer la bataille par la ruse devant Milan. Il envoya, avec la complicité secrète de certains capitaines suisses dont Winkelried (à ne pas confondre avec Arnold Winkelried), la garde ducale et des cavaliers pontificaux provoquer la cavalerie française. Le jeudi 13 septembre 1515, aussitôt le combat engagé, les cavaliers du pape revinrent appeler les troupes suisses à l'aide. Celles-ci, avec Schiner à leur tête, se mirent immédiatement en route et sortirent de la ville de Milan pour affronter l'ennemi. Une fois hors de la ville et constatant la tromperieN 2, La Trémoille et de Fleuranges s'étant repliés après la légère escarmouche, de Winkelried soi-disant en grand danger se reposant en toute quiétude, après un moment de confusion, on décida néanmoins de poursuivre. Les hommes se jetèrent à genoux pour prier le Seigneur suivant l'usage de leurs pères et se mirent en marche20,21,22. Le combat s'engagea. Les Confédérés durent faire face au feu de l'artillerie française ainsi qu'aux cavaliers commandés par Bourbon, Guise et Gaillards qui les attaquaient par le flanc. Le premier choc avait complètement enfoncé la première ligne de l'armée française qui se reforme soutenue par la cavalerie, elle-même confrontée aux difficultés du terrain et aux piques suisses. François Ier, en personne à la tête de la cavalerie et des lansquenets allemands, ordonna une attaque généralisée contre les Suisses. Un combat furieux s'engagea pendant lequel tomba Jacques, fils aîné de Jean IV d'Amboise, François du Bourbon, le fils du général Trivulcese se fit capturer, et le chevalier sans peur Bayard évita de justesse la mort. Ce dernier se battit avec grande bravoure mais fut finalement contraint de ramper le long des fossés pour sortir du champ de bataille. Le corps à corps sanglant entre belligérants se poursuivit jusqu'en soirée et dans l'obscurité croissante. À la disparition de la lune vers 23 heures, la nuit noire ne permettant plus de distinguer amis et ennemis, tambours et trompettes sonnèrent le ralliement après six heures de luttes ininterrompues. Après quelques instants d'hésitations, contre l'avis de Schiner, les Confédérés décidèrent de tenir leur position, légèrement en leur faveur, plutôt que de retourner sur Milan, malgré le froid et la faim. Ainsi s'acheva la première journée de la bataille23,24. Dans l'obscurité, la confusion sur le terrain était grande. On raconta que le roi de France avait passé la nuit appuyé contre une pièce de canon à 50 toises d'un bataillon suisse22(environ 90 mètres).
L'art et la peinture en France
Dès le début de vos recherches, vous allez collecter, produire et exploiter des données. La gestion des données (Research Data Management - RDM) fait partie du processus de recherche. Elle concerne l'ensemble des opérations de collecte, description, stockage, traitement, analyse, archivage et mise en accès des données. (extrait de : Passeport pour la Science Ouverte. Guide pratique pour les doctorants ) "La science ouverte est la diffusion sans entrave des publications et des données de la recherche. Elle s’appuie sur l’opportunité que représente la mutation numérique pour développer l’accès ouvert aux publications et – autant que possible – aux données de la recherche. "Les données de la recherche sont la matière première de la connaissance. Les partager, c'est ouvrir de nouvelles perspectives scientifiques" Source : Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018 Source image : https://bibliotheques.univ-tlse3.fr/file/composantes-science-ouverte Cette page est une introduction à la gestion des données de recherche. Elle présente quelques concepts et étapes clés pour vous engager dans cette démarche. Consultez les liens pour approfondir vos connaissances. • What are data ? Définition des données de recherche de l’OCDE (2007) « Enregistrements factuels (chiffres, textes, images, sons) utilisés comme source principale pour la recherche scientifique et généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider les résultats de la recherche. Un ensemble de données de recherche constitue une représentation systématique et partielle du sujet faisant l’objet de la recherche ». Exemples • les images d’une ville préhistorique deviennent des données pour un chercheur qui étudie l’histoire de cette ville; • les « données » d’un linguiste peuvent être des écrits ou des discours, des enregistrements de locuteurs ; • les « données » d’un médiéviste sont des sources archivistiques, archéologiques, épigraphiques, iconographiques, littéraires ; • les « données » d’un géologue rassemblent des coupes et observations de terrain consignées sur un carnet, des résultats de carottage, des analyses d’échantillons, des données sismographiques… • • Pourquoi partager ses données ? "La science ouverte vise à construire un écosystème dans lequel la science est plus cumulative, plus fortement étayée par des données, plus transparente, plus rapide et d’accès plus universel.La science ouverte favorise également les avancées scientifiques, particulièrement les avancées imprévues, ainsi que l’innovation, les progrès économiques et sociaux, en France, dans les pays développés et dans les pays en développement. Enfin, la science ouverte constitue un levier pour l’intégrité scientifique et favorise la confiance des citoyens dans la science. Elle constitue un progrès scientifique et un progrès de société." Source : Plan national pour la Science Ouverte (2018) Les enjeux de l'Open Data • enjeux patrimoniaux o preuve et mémoire (éviter les pertes de données) • enjeux économiques o valeur économique de la donnée o réutilisation gratuite ou payante des données, exploitation des résultats de recherches antérieures (éviter de refaire ce qui a déjà été validé), o accélération de l'innovation et le retour sur investissement dans la R&D • enjeux scientifiques o de "hypothesis-driven" à "data-driven" o plus de visibilité pour le scientifique • enjeux sociétaux o participation des citoyens et de la société civile : "Citizen science" o confiance en la recherche Pour aller plus loin • Site Doranum : https://doranum.fr/enjeux-benefices/fiche-synthetique/ • Adopter de bonnes pratiques tout au long du cycle de vie des données De bonnes pratiques de gestion à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée sont un préalable indispensable à l’ouverture des données et à leur réutilisation. • Rechercher des données Pour identifier des jeux de données (datasets) pertinents pour votre thèse, des outils de recherche sont disponibles. Suivez ces liens pour les découvrir : • Site Doranum : https://doranum.fr/acces-visualisation/rechercher-donnees/ • Site DataCC - Vos besoins, trouver des données : https://www.datacc.org/vos-besoins/trouver-des-donnees/ • Fiche CoopIST : Trouver des jeux de données via des bases pluridisciplinaires et des moteurs de recherche Pensez-aussi à consulter l'entrepôt institutionnel Data INRAE Page de présentation du portail • Choisir les bons formats et bien organiser vos données Choisir des formats de fichier : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Choisir-des-formats-de-fichier Nommer et organiser vos fichiers de données : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Nommer-et-organiser-ses-fichiers-de-donnees Pour aller plus loin • Jaouen, G.- Gérer ses données. Pourquoi, Comment ? Séminaire - Guadeloupe, du 25 au 27 Novembre 2019 – CRAG INRA • Bien décrire et documenter ses données La description d’un jeu de données se fait à l’aide de métadonnées (*) qui doivent apporter suffisamment d'éléments (sur la collecte des données, les unités de mesure employées...) pour chercher et trouver le jeu de données, juger de sa qualité/fiabilité, et pouvoir le comprendre ou le réutiliser dans un autre contexte. (*) Définition des métadonnées : Ensemble d’informations structurées qui décrit, explicite, localise une ressource informationnelle, dans le but d’en faciliter la recherche, l’usage, et la gestion. Source : NISO. Understanding Metadata. 2004. Quelques liens utiles : • Site Doranum : https://doranum.fr/metadonnees-standards-formats/ • DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/documenter-ses-donnees/metadonnees/ • Site DataPartage INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Documenter-les-donnees En complément des métadonnées, la rédaction d'un fichier READ ME.txt est également recommandée. • Stocker, sécuriser, préserver ses données Bien différencier les notions de stockage et d'archivage. Anticiper pour déterminer les données à éliminer et celles qui doivent être préservées à long terme. • Dans l'environnement INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Stocker-les-donnees • Site Doranum : https://doranum.fr/stockage-archivage/ • Site DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/conserver-ses-donnees/ • Partager, ne pas partager ses données ? Dans le cadre de la Science Ouverte, il y a de plus en plus d'incitations voire d'exigences pour rendre accessibles les données, en particulier les données liées aux publications : • de l'édition scientifique : de plus en plus de revues adoptent une "data policy" (à consulter dans les instructions aux auteurs) et exigent des auteurs qu'ils fournissent les données associées aux publications, • des organismes de financement (ANR, Commission Européenne ...), • des politiques nationale (Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018) et institutionnelle. Mais attention, toutes les données ne sont pas partageables : assurez-vous que vos données sont bien diffusables au regard du droit et des conditions d'exercice de votre thèse et de son mode de financement (se reporter à votre contrat de thèse). Les données produites dans les organismes de recherche publics sont communicables à tous si elles n'entrent pas dans le cadre d'exceptions légales (sécurité défense, sécurité des populations, patrimoine scientifique et technique, données personnelles, données liées au secret, statistique, etc.) Liens utiles : • sur le site Data Partage, la page Partager-Publier ou la page : "Données de la recherche : qui a les droits, qui doit partager ?" • le site INRAE dédié à la protection des données personnelles et l'application du RGPD (Règlement général sur la protection des données) : https://intranet.inrae.fr/cil-dpo • Valoriser ses données Voici les principales voies de diffusion • Partager ses données en les déposant dans un entrepôt Choisir un entrepôt Déposer dans Data INRAE Partager ses données comme matériel supplémentaire d'un article (à la demande de l'éditeur) Publier un Data Paper (article de données) : la meilleure voie en terme de visibilité des données, et pour faciliter leur réutilisation. Pour aller plus loin • Site Doranum o Dépôts et entrepôts. Comment et où déposer mes données ? o Data papers et Data journals. Comment publier mes données comme un article scientifique ? • Site DataCC o Valoriser ses données • Site CoopIST o Déposer des données de recherche dans un entrepôt o Rédiger et publier un data paper dans une revue scientifique A télécharger : Synthèse du processus de rédaction d'un article avec des données associées • Pourquoi ne pas rédiger un plan de gestion de données (PGD) pour votre thèse ? La thèse peut être assimilée à un projet et certaines universités au Royaume Uni, aux Pays-Bas et plus récemment en France préconisent la rédaction d'un plan de gestion associé à la thèse. Le PGD (ou DMP = Data Management Plan) est un outil de planification qui peut vous aider à anticiper et bien gérer toutes les étapes du cycle de vie de vos données, à limiter les risques de perte ou corruption de données, à adopter de bonnes pratiques de gestion, pour in fine produire des données respectueuses des principes FAIR, adoptés aujourd'hui par l'ensemble des acteurs de la recherche. Il est désormais exigé par la plupart des financeurs de la recherche (Commission Européenne et ANR ...) dans le cadre de projets financés. Rédiger un PGD pour votre thèse, peut être un bon exercice pour vous préparer à la future rédaction de réponses à des appels d'offre. Comment faire en pratique ? • Site DataPartage : Pourquoi et comment rédiger un plan de gestion de données ? • Site Doranum : https://doranum.fr/plan-gestion-donnees-dmp/, La minute vidéo PGD • Site DataCC : https://www.datacc.org/bonnes-pratiques/adopter-un-plan-de-gestion-des-donnees/ • Suivre une classe virtuelle INRAE : Open Class "Rédaction d'un PGD" • Produire des données FAIR ! Favoriser la production de données FAIR (Findable - Accessible - Interoperable - Reusable) est aujourd'hui un objectif soutenu par l'ensemble des acteurs de la recherche. Source : https://open-science-training-handbook.gitbook.io/book/ Si vous suivez les conseils et recommandations de cette page, vous avez toutes les chances d'avoir produit des données de qualité. Si vous préférez une version illustrée : "Pensez FAIR" - https://datapartage.inrae.fr/Gerer/Cycle-de-la-donnee Affiche cycle de vie des données réalisée dans le cadre des Missions QualiNous & RGPD, INRAE-ACT Vous pouvez tester le niveau de "Fairification" de vos données grâce à ces outils : ARDC : https://ardc.edu.au/resources/working-with-data/fair-data/fair-self-assessment-tool • D'autres ressources pour se former ou s'autoformer En interne INRAE • Formation à la science ouverte OSCAR - Module "Gestion et partage des données" • Le site "Gestion et partage des données" • Des classes virtuelles d'environ 2h (Open Class) sont régulièrement proposées sur : o la rédaction des plans de gestion de données, o le dépôt et la description d'un jeu de données dans Data INRAE, o la rédaction et la publication de data papers, Sites externes • Le site DORANUM (Données de la Recherche : Apprentissage NUMérique à la gestion et au partage) propose un dispositif de formation à distance intégrant de nombreuses ressources d’auto-formation déclinées sur différents supports (textes, infographies, vidéos) et sur 9 thématiques. o Parcours interactif sur la gestion des données de la recherche (2020) o • Le site DataCC. Accompagnement à la gestion des données de recherche en physique et en chimie : https://www.datacc.org/ o Data Stories : https://www.datacc.org/reseau-datacc/data-stories/ o • Le dossier "Open Access & Open Data" réalisé par l'Ecole des Ponts - ParisTech • • The Open Science Training Handbook : https://www.ouvrirlascience.fr/the-open-science-training-handbook/
LA VIE ACTUELLE EN FRANCE
La Toussaint et le jour des morts en France
L'édulab Pasteur est un laboratoire de recherche et d'innovation pédagogique situé à Rennes, en France. Il est affilié à l'Institut Pasteur et a pour objectif de promouvoir la culture scientifique et l'éducation à travers des projets innovants. L'édulab Pasteur propose des activités et des ressources pédagogiques destinées aux élèves, aux enseignants et au grand public. Il vise à stimuler la curiosité scientifique, à encourager la créativité et à favoriser l'apprentissage collaboratif. Les activités de l'édulab Pasteur comprennent des ateliers scientifiques, des formations pour les enseignants, des conférences, des expositions et des projets éducatifs. Il offre également des ressources pédagogiques en ligne, telles que des vidéos, des fiches pédagogiques et des outils interactifs, pour soutenir l'enseignement des sciences. En résumé, l'édulab Pasteur est un espace dédié à la promotion de la culture scientifique et à l'innovation pédagogique, en mettant l'accent sur l'éducation aux sciences pour les jeunes et les enseignants.
I Suivre les ventes et les livraisons La plupart du temps, les commandes des clients vont déclencher les règlements. Réceptionner les commandes et les traiter rigoureusement est donc une activité essentielle pour la PME. 1. La réception de la commande Avant de traiter la commande, il est important qu’elle soit vérifiée pour optimiser la relation client et éviter les erreurs. Les points de contrôle sont : 2. Le traitement de la commande Les documents à générer sur le PGI sont : 3. Le suivi de la commande Le suivi permet à l’entreprise de surveiller la progression de l’ensemble des commandes. L’entreprise peut ainsi créer un tableau de suivi visuel lui permettant d’anticiper les problèmes de livraison. Voici un exemple : 4. L’organisation et le suivi des livraisons Livrer, c’est mettre à la disposition du client les produits commandés à la date prévue et au lieu convenu. L’entreprise peut décider de livrer elle-même out de faire appel à un transporteur : • La prise en charge de la livraison par le fournisseur La PME organise le planning et la tournée des livreurs en tenant compte des attentes du client, du temps de trajet et du volume à livrer. Elle utilise pour chaque étape le bon de livraison. Un exemplaire est conservé par l’entreprise et un exemplaire sera laissé au client lors de la livraison. • La prise en charge de la livraison via un transporteur Le suivi de la livraison : Le contrat général de vente permet d’anticiper les problèmes et de limiter les contestations (retards de livraison). Les frais de transport doivent donc figurer sur le bon de livraison. Trois type de frais existent : ▪ franco de port : ▪ port dû : Certains transporteurs offrent la possibilité de suivre les expéditions sur leur site Web. II Facturer, suivre les règlements et les relances clients 1. La facture A chaque étape du processus de vente, divers documents sont créés. Le dernier document du processus est la facture. Elle indique le paiement à faire au client et prouve la vente : facture de doit. Chaque facture portant une date et un numéro unique, une fois émise, il n’est donc plus possible de l’annuler ou la modifier .S’il se passe un évènement après l’édition, on devra alors émettre un avoir. Le processus peut se schématiser ainsi : 2. La présentation d’une facture La facture est établit en double exemplaire et doit être conservée pendant 10 ans. Elle résulte d’une obligation légale et se matérialise par un enregistrement comptable. Quelques règles sont à respecter : 3. Les éléments à contrôler sur la facture Il est nécessaire de vérifier les mentions obligatoires afin d’éviter les réclamations clients. Si elle est conforme, elle est envoyée au client et transmise au service comptabilité pour l’enregistrement. Les éléments à vérifier sont : 4. Les aspects fiscaux liés aux ventes : le mécanisme de TVA L’enregistrement des ventes doit se faire dans le respect des règles fiscales relatives à la TVA (taxe sur la valeur ajoutée) Il existe 4 taux principaux de TVA en France : Certaines activités et certains territoires sont exonérés de TVA. • Le taux de TVA intermédiaire de 10 % s’applique pour les activités suivantes : Restauration (pour consommation immédiate) Aide à la personne Hébergement et transport Produits agricoles non transformés et bois de chauffage Médicaments non remboursés Travaux et réparation pour les logements anciens (plus de deux ans) Musées et zoos • Le taux de TVA réduit à 5.5 % s’applique pour les activités et produits suivants : Produits alimentaires de première nécessité Fourniture de chaleur produite à partir d’énergies renouvelables Livres (y compris numériques) Billetterie de spectacle vivant Restauration pour les cantines scolaire Équipements pour personnes handicapées Travaux d’amélioration énergétique des logements de plus de 2 ans • Le taux de TVA spécifique à 2,1% s’applique pour les activités suivantes : Médicaments remboursés par la Sécurité sociale Publications de presse Billetterie de certains spectacles et cinémas Animaux vivants de boucherie et de charcuterie vendus à des non-assujettis • Les activités suivantes sont exonérées de TVA (0%) : Pêche en mer Certaines œuvres non lucratives à caractère social ou philanthropique Activités médicales et paramédicales Enseignement et formation Livraison ou récupération de déchets Le principe de la TVA pour les entreprises : Afin de bien réaliser les écritures comptables, il est important de différencier la TVA déductible de la TVA collectée : Une créance client est enregistrée en débit alors que la vente de marchandises de l’entreprise est enregistrée en crédit. 5. Les écritures comptables relatives aux ventes Les différents éléments d’une facture doivent être enregistrés dans le journal et dans les comptes de l’entreprise. Si l’entreprise dispose d’un PGI, le devis génère automatiquement la commande. La commande génère automatiquement le bon de livraison qui génère la facture. La facture génère automatiquement les écritures comptables au journal. Exemple de visualisation d’écriture comptable sur le PGI : 6. La mise en place d’un suivi efficace des règlements Le suivi des comptes clients permet de connaitre l’état des créances à tout moment. La relance remplit plusieurs objectifs : Les outils les plus utilisés dans cette démarche sont l’échéancier (il liste les créances en attente de règlement avec peu de détails) et la balance âgée (elle présente les soldes de créances de manière plus visuelle avec une ligne par client). Exemples : Echéancier Balance âgée L’entreprise peut également pointer les créances afin de faire ressortir les créances impayées (lettrage des comptes). Enfin, compte tenu des enjeux pour les entreprises d’obtenir les règlements dans des délais raisonnables, elles mettent en place un véritable processus de relance qui doit respecter les étapes suivantes : Après avoir pris connaissance du processus de relance, il devient nécessaire de créer un tableau de relance des impayés pour relancer les clients efficacement. Exemple : Tableau de relances des impayés : Enfin, il faudra relancer les clients par téléphone, mail ou courrier pour obtenir les sommes dues via des relances automatisées. Exemple de mise en demeure automatisée envoyée en recommandé :