Learnrs of module 5 ready

Author: phgrosjean

DESCRIPTION

@@ -1,5 +1,5 @@
 Package: BioDataScience1
-Version: 2024.3.0
+Version: 2024.4.0
 Title: A Series of Learnr Documents for Biological Data Science 1
 Description: Interactive documents using learnr and shiny applications for studying biological data science.
 Authors@R: c(

NEWS.md

@@ -1,3 +1,11 @@
+# BioDataScience1 2024.5.0
+
+-   Learnrs **A05La_recombination** and **A05Lb_multi-table** revised.
+
+# BioDataScience1 2024.4.0
+
+-   Learnr **A04La_wrangling** revised.
+
 # BioDataScience1 2024.3.0
 
 -   Learnrs **A03La_barplot**, **A03Lb_boxplot** and **A03Lc_comp_fig** revised.

inst/tutorials/A04La_wrangling/A04La_wrangling.Rmd.inactivated renamed to inst/tutorials/A04La_wrangling/A04La_wrangling.Rmd

@@ -93,7 +93,7 @@ Calculez sur le tableau `crabs` à l'aide de la fonction speedy `smutate()` :
 -   la racine carrée (`sqrt()`) de la largueur de la carapace (`width`) et nommez cette nouvelle variable `sqrt_width`
 -   Divisez la variable lobe frontal (`front`) par 1000 et nommez cette nouvelle variable `front_m`
 
-Affichez ensuite les premières lignes du tableau (`head()`). Par défaut, les six premières lignes sont affichées). Vous devez obtenir le tableau ci-dessous :
+Affichez ensuite les premières lignes du tableau (`head()`). Par défaut, les six premières lignes sont affichées. Vous devez obtenir le tableau ci-dessous :
 
 ```{r}
 crabs <- smutate(crabs, 
@@ -149,17 +149,17 @@ grade_code("Vous savez maintenant comment calculer de nouvelles variables avec l
 
 ### Filtrer et sélectionner des données
 
-Reprenons le jeu de données initial sur nos crabes `crabs`.
+Reprenons le jeu de données initial `crabs`.
 
 ```{r}
-# Importation des données sur nos crabes
+# Importation des données
 (crabs <- read("crabs", package = "MASS", lang = "fr"))
 ```
 
 Réalisez les opérations suivantes avec les fonctions **tidy** `filter()` et `select()` et assignez votre résultat à `crabs2` :
 
 -   Retirer la variable index (`index`) du jeu de données
--   Garder uniquement les individus mâles du jeu de données dont la longueur de la carapace est supérieure ou égale à 25 mm (variables `sex` et `length` respectivement)
+-   Garder uniquement les individus mâles (`"M"`) du jeu de données dont la longueur de la carapace est supérieure ou égale à 25 mm (variables `sex` et `length` respectivement)
 -   Enregistrez le résultat dans `crabs2`
 -   Affichez ensuite les premières lignes du tableau `crabs2`
 

inst/tutorials/A05La_recombination/A05La_recombination.Rmd.inactivated renamed to inst/tutorials/A05La_recombination/A05La_recombination.Rmd

@@ -258,7 +258,7 @@ head(demo)
 ```
 
 ```{r long_h2-check}
-grade_code("Vous venez de réaliser un tableau large en partant d'un tableau long. Comme vous pouvez le voir, la syntaxe est très similaire entre `pivot_wider()` et `pivot_longer()` 'ou leurs équivalents speedy). Elles se complètent parfaitement.")
+grade_code("Vous venez de réaliser un tableau large en partant d'un tableau long. Comme vous pouvez le voir, la syntaxe est très similaire entre `pivot_wider()` et `pivot_longer()` (ou leurs équivalents speedy). Elles se complètent parfaitement.")
 ```
 
 ## Diviser des colonnes dans un tableau