addition of an explicit message in the learnr that still need to be revised

GuyliannEngels · GuyliannEngels · commit 1c642852c99e · 2022-09-29T15:28:59.000+02:00
diff --git a/inst/tutorials/B02La_reg_multi/B02La_reg_multi.Rmd b/inst/tutorials/B02La_reg_multi/B02La_reg_multi.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   Être capable de lire la sortie renvoyée par `summary()` lorsqu'il est appliqué à un objet **lm**.
diff --git a/inst/tutorials/B02Lb_reg_poly/B02Lb_reg_poly.Rmd b/inst/tutorials/B02Lb_reg_poly/B02Lb_reg_poly.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   Maîtriser la régression linéaire polynomiale dans R avec la fonction `lm()`.
diff --git a/inst/tutorials/B03La_mod_lin/B03La_mod_lin.Rmd b/inst/tutorials/B03La_mod_lin/B03La_mod_lin.Rmd
@@ -26,6 +26,8 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   Maîtriser le modèle linéaire et l'ANCOVA.
diff --git a/inst/tutorials/B04La_glm/B04La_glm.Rmd b/inst/tutorials/B04La_glm/B04La_glm.Rmd
@@ -30,10 +30,13 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   ...
 
 ## Régression logistique
 
 TODO: ce tutoriel doit encore être écrit. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !
+
diff --git a/inst/tutorials/B04Lb_mod_test/B04Lb_mod_test.Rmd b/inst/tutorials/B04Lb_mod_test/B04Lb_mod_test.Rmd
@@ -30,6 +30,8 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   ...
diff --git a/inst/tutorials/B05La_nls/B05La_nls.Rmd b/inst/tutorials/B05La_nls/B05La_nls.Rmd
@@ -32,6 +32,8 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   Maîtriser l'ajustement d'une courbe dans un nuage de points à l'aide de la régression non linéaire.
diff --git a/inst/tutorials/B06La_db1/B06La_db1.Rmd b/inst/tutorials/B06La_db1/B06La_db1.Rmd
@@ -30,6 +30,8 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   ...
diff --git a/inst/tutorials/B06Lb_mds/B06Lb_mds.Rmd b/inst/tutorials/B06Lb_mds/B06Lb_mds.Rmd
@@ -307,6 +307,8 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 Ce tutoriel consacré au positionnement multidimensionnel (MDS) vise à :
diff --git a/inst/tutorials/B07La_pca/B07La_pca.Rmd b/inst/tutorials/B07La_pca/B07La_pca.Rmd
@@ -238,7 +238,9 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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-## Objectif
+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
+## Objectifs
 
 L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode statistique exploratoire très utilisée dans le domaine de la biologie et de l'écologie. Elle forme aussi la base de nombreuses autres techniques qui en sont dérivées. Il est donc primordial de comprendre la logique et l'usage de cette analyse. Ce tutoriel vous permettra de :
 
diff --git a/inst/tutorials/B07Lb_ca/B07Lb_ca.Rmd b/inst/tutorials/B07Lb_ca/B07Lb_ca.Rmd
@@ -30,6 +30,8 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   ...
diff --git a/inst/tutorials/B08La_db2/B08La_db2.Rmd b/inst/tutorials/B08La_db2/B08La_db2.Rmd
@@ -30,6 +30,8 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   ...
diff --git a/inst/tutorials/B08Lb_mfa/B08Lb_mfa.Rmd b/inst/tutorials/B08Lb_mfa/B08Lb_mfa.Rmd
@@ -211,7 +211,9 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
 ------------------------------------------------------------------------
 
-## Objectif
+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
+## Objectifs
 
 L'Analyse Factorielle Multiple (AFM) est une méthode statistique exploratoire qui permet de travailler avec plusieurs tableaux de données. Cette méthode permet également de faire le lien entre l'analyse en composantes principales (ACP) et l'Analyse factorielle des correspondances (AFC). La première méthode permet de travailler uniquement sur des variables quantitatives et la seconde uniquement sur des variables qualitatives. L'AFM est capable de traiter les deux types de variables simultanément. Cette méthode est par exemple employée en écologie. Sur une station un ensemble de mesures physico-chimiques peuvent être réalisée ainsi qu'un relevé de la faune et/ou de la flore.
 
diff --git a/inst/tutorials/B09La_ahc/B09La_ahc.Rmd b/inst/tutorials/B09La_ahc/B09La_ahc.Rmd
@@ -395,6 +395,8 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   Vérifier que vous avez bien compris la logique et les différentes étapes de réalisation d'un drendrogramme : matrice de distance, classification ascendante hiérarchique (CAH), représentation graphique et coupure du dendrogramme pour obtenir des groupes.
diff --git a/inst/tutorials/B09Lb_kmeans/B09Lb_kmeans.Rmd b/inst/tutorials/B09Lb_kmeans/B09Lb_kmeans.Rmd
@@ -123,6 +123,8 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 La méthode des k-moyennes ("k-means" en anglais) permet de réaliser des regroupements d'individus en partant d'un tableau multivarié. Elle a donc le même objectif que la classification hiérarchique ascendante (CAH) que vous avez découverte dans le module précédent. La méthode des k-moyennes a l'avantage, par rapport à la classification ascendante hiérarchique, d'être moins gourmande en temps de calcul et en mémoire vive. Elle sera donc à privilégier lorsque vous vous retrouvez confronté à un grand jeu de données. Par contre, elle est souvent moins efficace que la CAH.
diff --git a/inst/tutorials/B10La_som/B10La_som.Rmd b/inst/tutorials/B10La_som/B10La_som.Rmd
@@ -32,7 +32,9 @@ BioDataScience2::learnr_server(input, output, session)
 
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-## Objectif
+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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+## Objectifs
 
 Le tutoriel learnr sur les cartes auto-adaptatives (SOM) que vous vous apprêtez à réaliser vous permettra de :
 
diff --git a/inst/tutorials/B10Lb_div/B10Lb_div.Rmd b/inst/tutorials/B10Lb_div/B10Lb_div.Rmd
@@ -30,6 +30,8 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
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