Include.Tools

Projet d’Automatisation de Rapports d’Analyses Bibliometriques:

Ce programme fait partie integrante du projet de conception et developpement d’outils automatises pour la realisation de rapports d’analyses bibliometriques.

Contexte:

Stage de 12 semaines sur l’ete 2023 (12 juin au 1er septembre) dans l’Ecole de Technologie Superieure, Montreal, Canada Mission principale:

Developper des outils permettant l’automatisation de certaines etapes de production de rapports d’analyses bibliometriques destines a aider les chercheurs et chercheuses dans la planification de la mesure de l’impact de leurs contributions scientifiques.

Approche choisie:

Nous avons choisi d’utiliser un script Python pour gerer toute l’automatisation des rapports.: Extraction des donnees: par les API des differentes plateformes utilisees (Scopus et SciVal) a l’aide de la bibliotheque publique “pybliometrics” Traitement des donnees: en Python a l’aide de la bibliotheque “pandas” Interface Homme-Machine: en QT avec une interface tres simpliste basee sur une boite de dialogue Exportation des donnees: en Python a l’aide de la bibliotheque “pywin32” vers un fichier “Workbook” MacroExcel (.xlsm) Mise en forme Excel: avec des routines VBA appelees par le script Python Realisation du rapport Word: avec des routines VBA, appelees par le script Python, qui exportent les donnees et les graphiques realises sur un document Word

Functions

`Excel_autes_collabs`(fileName, matches_df, ...)	Generer le rapport Excel de collaborations pour deux entites comparees.
`Excel_collabs_ETS_pays`(fileName, matches_df, ...)	Generer le rapport Excel de collaborations pour un pays donne.
`Excel_part1`(df, nom_prenom, en_tete, ...)	Renseigner le premier gabarit Excel avec les indicateurs de l'auteur.
`Excel_part2`(excel, classeur, df, df_SNIP, ...)	Ecrire les donnees SNIP et collaborations dans le classeur Excel deja ouvert.
`add_affiliation_ids_to_list`(df, ...)	Collecter les identifiants d'affiliation associes a chaque ligne de collaboration.
`affRetrieval`(choix, s, console)	Recuperer le profil Scopus de l'affiliation selectionnee.
`collaborationExtract`([researchersA, ...])	Extraire les collaborations entre deux groupes de chercheures ou d'institutions.
`countAuthorsInCollab`(df, keys)	Compter la frequence d'apparition de chaque auteur dans les collaborations.
`countEntityAuthorsInCollab`(df, ...)	Compter les auteurs associes a une entite donnee dans les collaborations.
`countInstitutionsInCollab`(df, collabCountry)
`count_document_types`(df)	Compter le nombre de publications par sous-type documentaire.
`donnees_citations_graph_citations`(...)	Recuperer les comptages de citations par annee pour les documents fournis.
`donnees_documents_graph_citations`(...)	Preparer les metadonnees necessaires a l'affichage du graphique des citations.
`findCollabCountryAffiliations`(...)	Recuperer les details d'affiliation pour les collaborations filtrees par pays.
`findFuzzyMatches`(df1, df2, console)	Construire un DataFrame listant les correspondances approximatives entre auteurs ETS et externes.
`findOthersEtsAffiliations`(non_matches_df, ...)
`getAbstract`(EID, keys)	Recuperer le resume associe a un document Scopus.
`getAffiliation`(InstitutionId, keys)	Recuperer le nom de l'institution associe a un identifiant Scopus.
`getAffiliationCountry`(InstitutionId, keys)	Recuperer le nom et le pays associes a une affiliation Scopus.
`getAuthorORCID`(authorId, keys)	Recuperer l'ORCID associe a un identifiant auteur Scopus.
`getEntityProfile`(selection, entity, keys, ...)	Recuperer le profil bibliometrique d'une entite donnee.
`getSelectedYears`(response)	Interpreter la reponse de l'utilisateur decrivant la periode d'analyse.
`get_country_for_request`(country_name)
`get_country_in_english`(country_name)
`get_country_in_french`(country_name)
`highlight_fuzzy_matches`(fileName, fuzzy_matches)	Mettre en surbrillance les lignes correspondant aux appariements approximatifs.
`homonyme`(resultatRecherche, console, ...)	Determiner la prochaine etape du processus de desambiguisation selon les resultats trouves.
`load_ETS`(console)
`load_ETS_profs`(console)	Charger la liste de reference des professeurs de l'ETS depuis le disque.
`load_ORN`(console)
`load_UQ`(console)
`remove_accents`(input_str)
`retrieval`(choix, s, console)	Recuperer le profil Scopus correspondant a l'auteur selectionne.
`saveInter`(fileName, dfAllResults[, ...])	Sauvegarder les jeux de donnees intermediaires dans un classeur Excel multi-feuilles.
`saveResults`(fileName, matches_df, ...)	Enregistrer l'analyse des collaborations dans un classeur Excel.
`selection_2_types_docs`(index_took, df, console)	Traiter la selection des deux types de documents a mettre en evidence.
`selection_homonyme`(choix, s, console)	Controler que l'indice choisi par l'utilisateur correspond a un auteur existant.
`selection_plages_annees`(annees_selec, years, ...)	Valider et interpreter les plages d'annees saisies par l'utilisateur.
`selection_types_de_documents`(selected_types, ...)	Verifier que les types de documents selectionnes existent reellement.
`sort_by_first_list`(*lists)	Fonction generique pour trier plusieurs listes selon l'ordre croissant de la premiere liste
`tab_graph_Collab`(author_id, years_list, ...)	Agreger les indicateurs de collaboration pour l'auteur etudie.
`tab_graph_SNIP`(author_id, years_list, ...)	Agreger les indicateurs SNIP associes aux productions de l'auteur.
`tab_graph_citations`(au_retrieval, eids_list, ...)	Construire les donnees et retours textuels necessaires au graphique de citations.
`tab_graph_publications`(au_retrieval, ...)	Construire les donnees necessaires pour tracer les publications par annee et par type.
`tous_les_docs_chercheur`(au_retrieval, console)	Construire un tableau recapitulatif des types de publications de l'auteur choisi.
`tous_les_docs_entite`(aff_retrieval)	Fonction qui retourne un DataFrame contenant toutes les collaborations d'une entite
`update_entity_author_counts`(...[, collabEntity])
`valeurs_encadre`(author_eid, years_list)	Calculer les indicateurs cles affiches dans l'encadre de synthese.

Include.Tools.Excel_autes_collabs(fileName, matches_df, other_ets_authors_df, other_authors_df, institutions_df, allResults_df, fuzzy_matches_df)[source]

Generer le rapport Excel de collaborations pour deux entites comparees.

Parameters:

fileName (str) – Nom du classeur de destination.
matches_df (pandas.DataFrame) – Auteurs apparies avec le personnel ETS.
other_ets_authors_df (pandas.DataFrame) – Auteurs ETS impliques dans la comparaison.
other_authors_df (pandas.DataFrame) – Auteurs externes detectes.
institutions_df (pandas.DataFrame) – Institutions impliquees.
allResults_df (pandas.DataFrame) – DataFrame consolidant toutes les collaborations.
fuzzy_matches_df (pandas.DataFrame) – DataFrame decrivant les appariements approximatifs.

Returns:

Tuple (excel_app, workbook) exposant les objets COM.

Return type:

tuple

Raises:

RuntimeError – si la fonctionnalite est utilisee hors Windows.

Include.Tools.Excel_collabs_ETS_pays(fileName, matches_df, other_ets_authors_df, other_authors_df, institutions_df, allResults_df, fuzzy_matches_df, country, debut, fin, date)[source]

Generer le rapport Excel de collaborations pour un pays donne.

Parameters:

fileName (str) – Nom du classeur de destination.
matches_df (pandas.DataFrame) – Auteurs apparies avec le personnel ETS.
other_ets_authors_df (pandas.DataFrame) – Auteurs ETS collaborant avec le pays cible.
other_authors_df (pandas.DataFrame) – Auteurs externes identifies.
institutions_df (pandas.DataFrame) – Institutions impliquees.
allResults_df (pandas.DataFrame) – DataFrame consolidant toutes les lignes de collaboration.
fuzzy_matches_df (pandas.DataFrame) – DataFrame decrivant les appariements approximatifs.
country (str) – Pays cible par l’analyse.
debut (str) – Annee de debut (telle que saisie dans l’interface).
fin (str) – Annee de fin (telle que saisie dans l’interface).
date (str) – Chaine de date a inserer dans le rapport.

Returns:

Tuple (excel_app, workbook) exposant les objets COM.

Return type:

tuple

Raises:

RuntimeError – si la fonctionnalite est utilisee hors Windows.

Include.Tools.Excel_part1(df, nom_prenom, en_tete, annee_10y_adapt)[source]

Renseigner le premier gabarit Excel avec les indicateurs de l’auteur.

Parameters:

df (pandas.DataFrame) – DataFrame contenant les metriques a exporter.
nom_prenom (list[str]) – Liste [nom, prenom] utilisee pour nommer les feuilles.
en_tete (list[str]) – Valeurs d’en-tete injectees dans le classeur.
annee_10y_adapt (int) – Premiere annee de la fenetre glissante de dix ans.

Returns:

Tuple (excel_app, workbook) exposant les objets COM.

Return type:

tuple

Raises:

RuntimeError – si la fonctionnalite est utilisee hors Windows.

Include.Tools.Excel_part2(excel, classeur, df, df_SNIP, df_Collab)[source]

Ecrire les donnees SNIP et collaborations dans le classeur Excel deja ouvert.

Parameters:

excel (Any) – Application Excel COM renvoyee par Excel_part1().
classeur (Any) – Classeur retourne par Excel_part1().
df (pandas.DataFrame) – DataFrame des publications ajoute au classeur.
df_SNIP (pandas.DataFrame) – DataFrame contenant les valeurs SNIP.
df_Collab (pandas.DataFrame) – DataFrame contenant les indicateurs de collaboration.

Returns:

None.

Return type:

None

Raises:

RuntimeError – si la fonctionnalite est utilisee hors Windows.

Include.Tools.add_affiliation_ids_to_list(df, affiliation_list, console)[source]

Collecter les identifiants d’affiliation associes a chaque ligne de collaboration.

Parameters:

df (pandas.DataFrame) – DataFrame issu de collaborationExtract().
affiliation_list (list[str]) – Liste recevant les identifiants collectes.
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour indiquer la progression.

Returns:

None.

Return type:

None

Include.Tools.affRetrieval(choix, s, console)[source]

Recuperer le profil Scopus de l’affiliation selectionnee.

Parameters:

choix (int) – Index retenu par l’utilisateur.
s (AffiliationSearch) – Recherche d’affiliations Scopus.
console (QPlainTextEdit) – Console ou afficher le resume.

Returns:

Tuple avec l’EID (sans s2.0-) et l’instance AuthorRetrieval.

Return type:

tuple[str, AuthorRetrieval]

Include.Tools.collaborationExtract(researchersA=None, institutionsA=None, researchersB=None, institutionsB=None, country=None, start_year=None, end_year=None, keys=None, console=None)[source]

Extraire les collaborations entre deux groupes de chercheures ou d’institutions.

Parameters:

researchersA (list[str] | None) – Identifiants du premier groupe de chercheures.
institutionsA (list[str] | None) – Identifiants du premier groupe d’institutions.
researchersB (list[str] | None) – Identifiants du second groupe de chercheures.
institutionsB (list[str] | None) – Identifiants du second groupe d’institutions.
country (str | None) – Filtre pays applique aux collaborations.
start_year (int | None) – Annee de debut pour restreindre les resultats.
end_year (int | None) – Annee de fin pour restreindre les resultats.
keys (list[str] | None) – Cles API (cle + token) pour interroger Elsevier.
console (QPlainTextEdit | None) – Console utilisee pour afficher l’avancement.

Returns:

DataFrame contenant les collaborations trouvees.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.countAuthorsInCollab(df, keys)[source]

Compter la frequence d’apparition de chaque auteur dans les collaborations.

Parameters:

df (pandas.DataFrame) – DataFrame de collaborations issu de collaborationExtract().
keys (list[str]) – Couple (cle, token) pour enrichir les resultats.

Returns:

Tuple de dictionnaires contenant effectifs, identifiants et affiliations.

Return type:

tuple[dict[str, int], dict[str, str], dict[str, str]]

Include.Tools.countEntityAuthorsInCollab(df, collabEntityList, keys)[source]

Compter les auteurs associes a une entite donnee dans les collaborations.

Parameters:

df (pandas.DataFrame) – DataFrame de collaborations issu de collaborationExtract().
collabEntityList (list[str]) – Liste des entites a suivre.
keys (list[str]) – Couple (cle, token) pour enrichir les resultats.

Returns:

Tuple de dictionnaires contenant effectifs, identifiants et affiliations.

Return type:

tuple[dict[str, int], dict[str, str], dict[str, str]]

Include.Tools.countInstitutionsInCollab(df, collabCountry)[source]

Include.Tools.count_document_types(df)[source]

Compter le nombre de publications par sous-type documentaire.

Parameters:: df (pandas.DataFrame) – DataFrame referencant les publications.
Returns:: Dictionnaire {sous-type: effectif}.
Return type:: dict[str, int]

Include.Tools.donnees_citations_graph_citations(au_retrieval, document_eids)[source]

Recuperer les comptages de citations par annee pour les documents fournis.

Parameters:

au_retrieval (AuthorRetrieval) – Instance AuthorRetrieval utilisee pour interroger Scopus.
document_eids (list[str]) – Identifiants des documents a analyser.

Returns:

DataFrame listant les citations par annee.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.donnees_documents_graph_citations(au_retrieval, selected_types, df, console)[source]

Preparer les metadonnees necessaires a l’affichage du graphique des citations.

Parameters:

au_retrieval (AuthorRetrieval) – Instance AuthorRetrieval utilisee pour completer les donnees.
selected_types (list) – Liste des sous-types choisis.
df (pandas.DataFrame) – DataFrame decrivant les documents disponibles.
console (QPlainTextEdit) – Console pour afficher les retours intermediaires.

Returns:

Tuple contenant le DataFrame filtre et la liste des EID retenus.

Return type:

tuple[pandas.DataFrame, list[str]]

Include.Tools.findCollabCountryAffiliations(non_matches_df, all_collabs_df, collabCountry, keys)[source]

Recuperer les details d’affiliation pour les collaborations filtrees par pays.

Parameters:

non_matches_df (pandas.DataFrame) – Auteurs non apparies avec l’ETS.
all_collabs_df (pandas.DataFrame) – DataFrame complet des collaborations.
collabCountry (str) – Code pays applique au filtrage.
keys (list[str]) – Couple (cle, token) pour appeler les services Elsevier.

Returns:

DataFrame enrichi avec les informations d’affiliation et de pays.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.findFuzzyMatches(df1, df2, console)[source]

Construire un DataFrame listant les correspondances approximatives entre auteurs ETS et externes.

Parameters:

df1 (pandas.DataFrame) – DataFrame de reference (souvent les auteurs ETS).
df2 (pandas.DataFrame) – DataFrame des participants aux collaborations.
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour afficher la progression.

Returns:

DataFrame contenant les resultats de l’appariement.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.findOthersEtsAffiliations(non_matches_df, all_collabs_df)[source]

Include.Tools.getAbstract(EID, keys)[source]

Recuperer le resume associe a un document Scopus.

Parameters:

EID (str) – Identifiant Scopus du document.
keys (list[str]) – Couple (cle, token) pour appeler les services Elsevier.

Returns:

Texte du resume ou "NONE" si absent.

Return type:

str

Include.Tools.getAffiliation(InstitutionId, keys)[source]

Recuperer le nom de l’institution associe a un identifiant Scopus.

Parameters:

InstitutionId (str) – Identifiant d’affiliation Scopus.
keys (list[str]) – Couple (cle, token) pour appeler les services Elsevier.

Returns:

Nom de l’institution ou "NONE" si introuvable.

Return type:

str

Include.Tools.getAffiliationCountry(InstitutionId, keys)[source]

Recuperer le nom et le pays associes a une affiliation Scopus.

Parameters:

InstitutionId (str) – Identifiant d’affiliation Scopus.
keys (list[str]) – Couple (cle, token) pour appeler les services Elsevier.

Returns:

Tuple (nom, pays) ou "NONE" si l’affiliation est introuvable.

Return type:

tuple[str, str] | str

Include.Tools.getAuthorORCID(authorId, keys)[source]

Recuperer l’ORCID associe a un identifiant auteur Scopus.

Parameters:

authorId (str) – Identifiant auteur Scopus.
keys (list[str]) – Couple (cle, token) pour appeler les services Elsevier.

Returns:

Chaine ORCID ou "NONE" si introuvable.

Return type:

str

Include.Tools.getEntityProfile(selection, entity, keys, rechercheParId)[source]

Recuperer le profil bibliometrique d’une entite donnee.

Parameters:

selection (str) – Type d’entite a interroger (auteur ou institution).
entity (str) – Identifiant ou texte de recherche de l’entite.
keys (list[str]) – Couple (cle, token) permettant d’appeler les services Elsevier.
rechercheParId (bool) – True si l’entite est fournie sous forme d’identifiant.

Returns:

Tuple contenant l’objet de recherche et l’objet de recuperation associes.

Return type:

tuple[AuthorSearch | AffiliationSearch, AuthorRetrieval | AffiliationRetrieval]

Include.Tools.getSelectedYears(response)[source]

Interpreter la reponse de l’utilisateur decrivant la periode d’analyse.

Parameters:: response (str) – Texte brut saisi via l’interface.
Returns:: Liste d’annees selectionnees, triees chronologiquement.
Return type:: list[int]

Include.Tools.get_country_for_request(country_name)[source]

Include.Tools.get_country_in_english(country_name)[source]

Include.Tools.get_country_in_french(country_name)[source]

Include.Tools.highlight_fuzzy_matches(fileName, fuzzy_matches)[source]

Mettre en surbrillance les lignes correspondant aux appariements approximatifs.

Parameters:

fileName (str) – Fichier Excel cible.
fuzzy_matches (pandas.DataFrame) – DataFrame listant les appariements.

Returns:

None.

Return type:

None

Raises:

RuntimeError – si la fonctionnalite est utilisee hors Windows.

Include.Tools.homonyme(resultatRecherche, console, window_width)[source]

Determiner la prochaine etape du processus de desambiguisation selon les resultats trouves.

Parameters:

resultatRecherche (AuthorSearch) – Resultat renvoye par la recherche d’auteurs Scopus.
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour afficher les messages a l’utilisateur.
window_width (int) – Largeur (en caracteres) utilisee pour afficher les tableaux.

Returns:

0 si aucun profil n’est trouve, 1 si l’utilisateur doit choisir parmi plusieurs, 2 si un seul auteur correspond.

Return type:

int

Include.Tools.load_ETS(console)[source]

Include.Tools.load_ETS_profs(console)[source]

Charger la liste de reference des professeurs de l’ETS depuis le disque.

Parameters:: console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour afficher les messages d’etat.
Returns:: DataFrame contenant la liste des professeurs.
Return type:: pandas.DataFrame

Include.Tools.load_ORN(console)[source]

Include.Tools.load_UQ(console)[source]

Include.Tools.remove_accents(input_str)[source]

Include.Tools.retrieval(choix, s, console)[source]

Recuperer le profil Scopus correspondant a l’auteur selectionne.

Parameters:

choix (int) – Index retenu par l’utilisateur.
s (AuthorSearch) – Recherche Scopus contenant les resultats.
console (QPlainTextEdit) – Console ou afficher le resume.

Returns:

Tuple contenant l’EID (sans le prefixe s2.0-) et l’instance AuthorRetrieval.

Return type:

tuple[str, AuthorRetrieval]

Include.Tools.saveInter(fileName, dfAllResults, dfAuteurs=None, dfAuteursA=None, dfAuteursB=None, dfInstitutions=None)[source]

Sauvegarder les jeux de donnees intermediaires dans un classeur Excel multi-feuilles.

Parameters:

fileName (str) – Nom du classeur de destination.
dfAllResults (pandas.DataFrame) – DataFrame regroupant toutes les collaborations.
dfAuteurs (pandas.DataFrame | None) – DataFrame optionnel contenant la liste des auteurs.
dfAuteursA (pandas.DataFrame | None) – DataFrame optionnel des auteurs de l’entite A.
dfAuteursB (pandas.DataFrame | None) – DataFrame optionnel des auteurs de l’entite B.
dfInstitutions (pandas.DataFrame | None) – DataFrame optionnel listant les institutions.

Returns:

None.

Return type:

None

Include.Tools.saveResults(fileName, matches_df, other_ets_authors_df, other_authors_df, institutions_df, allResults_df)[source]

Enregistrer l’analyse des collaborations dans un classeur Excel.

Parameters:

fileName (str) – Nom de base du classeur exporte.
matches_df (pandas.DataFrame) – Auteurs apparies avec le personnel ETS.
other_ets_authors_df (pandas.DataFrame) – Auteurs ETS collaborant avec l’exterieur.
other_authors_df (pandas.DataFrame) – Auteurs externes identifies.
institutions_df (pandas.DataFrame) – Institutions impliquees.
allResults_df (pandas.DataFrame) – DataFrame consolide de toutes les lignes de collaboration.

Returns:

None.

Return type:

None

Raises:

RuntimeError – si la fonctionnalite est utilisee hors Windows.

Include.Tools.selection_2_types_docs(index_took, df, console)[source]

Traiter la selection des deux types de documents a mettre en evidence.

Parameters:

index_took (str) – Saisie utilisateur indiquant les indices choisis.
df (pandas.DataFrame) – DataFrame des types disponibles.
console (QPlainTextEdit) – Console pour guider l’utilisateur.

Returns:

Tuple (type_1, type_2) decrivant les sous-types retenus.

Return type:

tuple[str, str]

Include.Tools.selection_homonyme(choix, s, console)[source]

Controler que l’indice choisi par l’utilisateur correspond a un auteur existant.

Parameters:

choix (str) – Valeur entree par l’utilisateur.
s (AuthorSearch) – Objet Scopus contenant la liste des auteurs.
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour afficher les messages.

Returns:

True si la selection est valide, False sinon.

Return type:

bool

Include.Tools.selection_plages_annees(annees_selec, years, selected_types, df, console)[source]

Valider et interpreter les plages d’annees saisies par l’utilisateur.

Parameters:

annees_selec (str) – Texte brut decrivant les plages d’annees.
years (list[int]) – Liste triee des annees disponibles.
selected_types (list) – Types de documents retenus, limitant les plages possibles.
df (pandas.DataFrame) – DataFrame des publications de l’auteur.
console (QPlainTextEdit) – Console ou afficher les instructions et erreurs.

Returns:

Liste de plages valides sous forme de tuples (debut, fin).

Return type:

list[tuple[int, int]]

Include.Tools.selection_types_de_documents(selected_types, len_df, console)[source]

Verifier que les types de documents selectionnes existent reellement.

Parameters:

selected_types (list) – Liste d’indices fournis par l’utilisateur.
len_df (int) – Nombre de lignes disponibles dans le DataFrame.
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour afficher les erreurs.

Returns:

True si tous les indices sont valides, False sinon.

Return type:

bool

Include.Tools.sort_by_first_list(*lists)[source]: Fonction generique pour trier plusieurs listes selon l’ordre croissant de la premiere liste

Include.Tools.tab_graph_Collab(author_id, years_list, console, window_width)[source]

Agreger les indicateurs de collaboration pour l’auteur etudie.

Parameters:

author_id (str) – Identifiant Scopus de l’auteur.
years_list (list[int]) – Annees qui delimitent la fenetre d’analyse.
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour afficher les retours textuels.
window_width (int) – Largeur en caracteres utilisee pour les tableaux.

Returns:

DataFrame contenant le nombre de collaborations par annee.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.tab_graph_SNIP(author_id, years_list, console, window_width)[source]

Agreger les indicateurs SNIP associes aux productions de l’auteur.

Parameters:

author_id (str) – Identifiant Scopus de l’auteur.
years_list (list[int]) – Annees qui delimitent la fenetre d’analyse.
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour afficher les retours textuels.
window_width (int) – Largeur en caracteres utilisee lors de l’affichage des tableaux.

Returns:

DataFrame contenant les valeurs SNIP par annee.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.tab_graph_citations(au_retrieval, eids_list, liste_docs, console, window_width)[source]

Construire les donnees et retours textuels necessaires au graphique de citations.

Parameters:

au_retrieval (AuthorRetrieval) – Instance AuthorRetrieval utilisee pour recuperer les mesures.
eids_list (list[str]) – Liste des EID inclus dans le graphique.
liste_docs (list[str]) – Liste des titres affiches.
console (QPlainTextEdit) – Console pour afficher tableaux et syntheses.
window_width (int) – Largeur en caracteres utilisee pour les tableaux.

Returns:

Tuple avec le DataFrame de citations et la liste des annees etudiees.

Return type:

tuple[pandas.DataFrame, list[int]]

Include.Tools.tab_graph_publications(au_retrieval, document_eids, liste_annees, liste_type, console, window_width)[source]

Construire les donnees necessaires pour tracer les publications par annee et par type.

Parameters:

au_retrieval (AuthorRetrieval) – Instance AuthorRetrieval utilisee pour completer les metadonnees.
document_eids (list[str]) – Identifiants des documents a inclure.
liste_annees (list[int]) – Annees affichees sur le graphique.
liste_type (list[str]) – Types de documents suivis.
console (QPlainTextEdit) – Console pour afficher les retours textuels.
window_width (int) – Largeur en caracteres utilisee pour les tableaux.

Returns:

DataFrame indexe par annee et type contenant les effectifs.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.tous_les_docs_chercheur(au_retrieval, console)[source]

Construire un tableau recapitulatif des types de publications de l’auteur choisi.

Parameters:

au_retrieval (AuthorRetrieval) – Instance obtenue via retrieval().
console (QPlainTextEdit) – Console utilisee pour presenter le recapitulatif.

Returns:

DataFrame contenant chaque type de document (traduit) et son effectif.

Return type:

pandas.DataFrame

Include.Tools.tous_les_docs_entite(aff_retrieval)[source]: Fonction qui retourne un DataFrame contenant toutes les collaborations d’une entite

Include.Tools.update_entity_author_counts(entityAuthor_counts, entityAuthor_IDs, entityAuthor_Aff, last_name, first_name, author, authorID, keys, collabEntity=None)[source]

Include.Tools.valeurs_encadre(author_eid, years_list)[source]

Calculer les indicateurs cles affiches dans l’encadre de synthese.

Parameters:

author_eid (str) – Identifiant Scopus de l’auteur.
years_list (list[int]) – Annees delimitant la fenetre d’analyse.

Returns:

Tuple contenant total de citations, h-index et nombre de publications.

Return type:

tuple[int, int, int]