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Статті в журналах з теми "Modélisation multidisciplinaire"

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Автор: Grafiati

Опубліковано: 14 вересня 2021

Оновлено: 18 лютого 2022

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1

Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar, and J. M. Ribi. "Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple." Revue des sciences de l'eau 18, no. 3 (April 12, 2005): 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.

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Анотація:

La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.

2

Miall, Andrew D. "Logan Medallist 3. Making Stratigraphy Respectable: From Stamp Collecting to Astronomical Calibration." Geoscience Canada 42, no. 3 (July 29, 2015): 271. http://dx.doi.org/10.12789/geocanj.2015.42.072.

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Анотація:

The modern science of stratigraphy is founded on a nineteenth-century empirical base – the lithostratigraphy and biostratigraphy of basin-fill successions. This stratigraphic record comprises the most complete data set available for reconstructing the tectonic and climatic history of Earth. However, it has taken two hundred years of evolution of concepts and methods for the science to evolve from what Ernest Rutherford scornfully termed “stamp collecting” to a modern dynamic science characterized by an array of refined methods for documenting geological rates and processes. Major developments in the evolution of the science of stratigraphy include the growth of an ever-more precise geological time scale, the birth of sedimentology and basin-analysis methods, the influence of plate tectonics and, most importantly, the development, since the late 1970s, of the concepts of sequence stratigraphy. Refinements in these concepts have required the integration of all pre-existing data and methods into a modern, multidisciplinary approach, as exemplified by the current drive to apply the retrodicted history of Earth’s orbital behaviour to the construction of a high-precision ‘astrochronological’ time scale back to at least the Mesozoic record. At its core, stratigraphy, like much of geology, is a field-based science. The field context of a stratigraphic sample or succession remains the most important starting point for any advanced mapping, analytical or modeling work.RÉSUMÉLa science moderne de la stratigraphie repose sur une base empirique du XIXe siècle, soit la lithostratigraphie et la biostratigraphie de successions de remplissage de bassins sédimentaires. Cette archive stratigraphique est constituée de la base de données la plus complète permettant de reconstituer l’histoire tectonique et climatique de la Terre. Cela dit, il aura fallu deux cents ans d’évolution des concepts et des méthodes pour que cette activité passe de l’état de « timbromanie », comme disait dédaigneusement Ernest Rutherford, à l’état de science moderne dynamique caractérisée par sa panoplie de méthodes permettant de documenter les rythmes et processus géologiques. Les principaux développements de l’évolution de la science de la stratigraphie proviennent de l’élaboration d’une échelle géologique toujours plus précise, l’avènement de la sédimentologie et des méthodes d’analyse des bassins, de l’influence de la tectonique des plaques et, surtout du développement depuis la fin des années 1970, des concepts de stratigraphie séquentielle. Des raffinements dans ces concepts ont nécessité l'intégration de toutes les données et méthodes existantes dans une approche moderne, multidisciplinaire, comme le montre ce mouvement actuel qui entend utiliser la reconstitution de l’histoire du comportement orbital de la Terre pour l’élaboration d’une échelle temporelle « astrochronologique » de haute précision, remontant jusqu’au Mésozoïque au moins. Comme pour la géologie, la stratigraphie est une science de terrain. Le contexte de terrain d’un échantillon stratigraphique ou d’une succession demeure le point de départ le plus important, pour tout travail sérieux de cartographie, d’analyse ou de modélisation.

3

ComMod, Collectif. "La modélisation comme outil d'accompagnement." Natures Sciences Sociétés 13, no. 2 (April 2005): 165–68. http://dx.doi.org/10.1051/nss:2005023.

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4

Coutellec, Léo. ""Biologies face à la modélisation et à l'interdisciplinarité "." Natures Sciences Sociétés 17, no. 1 (January 2009): 73–75. http://dx.doi.org/10.1051/nss/2009013.

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5

THEBAULT, A., E. J. PEELER, A. G. MURRAY, E. BRUN, A. GIOVANINNI, and M. A. THRUSH. "Application de la modélisation en santé des espèces aquacoles." INRAE Productions Animales 20, no. 3 (September 7, 2007): 223–26. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2007.20.3.3460.

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Анотація:

La lutte contre la propagation des maladies infectieuses et les conséquences de celles-ci de manière préventive est particulièrement importante en santé des espèces aquacoles, du fait des difficultés d’éradication des maladies une fois qu’elles sont introduites, notamment en milieu marin. Par conséquent, la modélisation en tant qu’outil prédictif est particulièrement justifiée. Une revue bibliographique a été menée dans le cadre du projet européen DIPNET en vue de dresser l’inventaire des modèles utilisés dans le domaine de la santé des espèces aquacoles. L’appréciation quantitative des risques commence à se développer pour certaines maladies des salmonidés d’Europe du nord, visant à garantir les transferts, aider les programmes, surveiller et prévenir l’apparition de maladies émergentes. Les modèles dynamiques de maladies commencent à être utilisés pour la gestion du risque, pour les salmonidés et pour les coquillages (USA) mais sont, suivant leur complexité, coûteux en données et en temps d’élaboration. Les modèles dynamiques sont indispensables cependant, quand on veut tester prédictivement l’effet de telle ou telle mesure, dans un système complexe de causalité. Les études épidémiologiques rigoureuses sont rares en santé des espèces aquacoles, malgré leurs intérêts démontrés dans le domaine de la santé. Les modèles décrivant le phénomène d’un point de vue spatial, les conséquences écologiques et économiques sont également rares en santé des espèces aquacoles. Ceci est paradoxal compte tenu des fortes interactions entre l’hôte et son environnement dans le milieu aquatique, et compte tenu de l’intérêt pour le gestionnaire de risque. Ces approches nécessitent cependant un travail impliquant des compétences multidisciplinaires, qu’il n’est pas forcément facile de réunir pour les productions aquacoles.

6

Larocque, Guy R., Daniel Mailly, and Mélanie Gaudreault. "La modélisation forestière au Québec : contexte, défis et perspectives." Forestry Chronicle 85, no. 5 (October 1, 2009): 706–9. http://dx.doi.org/10.5558/tfc85706-5.

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Анотація:

Forest productivity models are increasingly being used for the computation of allowable cuts and forest management decision-making in Quebec. A workshop was organized in the spring of 2008 to bring together modellers, managers, users and administrators to provide a forum for the exchange of views and opinions on the challenges and future perspectives in forest modelling. Following a series of oral presentations on the various types of models and their application in forest management, workshop participants held discussions on methodology, collaboration and future directions in modelling. The present article offers a summary of the ideas and suggestions generated during the discussions. Among other things, these dealt with the need to design user-friendly models, with known limitations, that could be used with good quality data and for which it would be possible to calculate the bias and forecasting error. Integrating different types of models or their forecasts is another avenue to consider. In order to effectively collaborate and contribute to the advancement of forest modelling, model developers and users must form multidisciplinary teams and develop efficient communication networks to share their knowledge outside of the usual circles. In the future, the development and adjustment of optimization and complex problem resolution methods as well as a greater use of sensitivity and uncertainty analytical methods will have to be emphasized. Finally, much more importance should be given to criteria other than wood fibre, such as biodiversity, habitat, soils and the effect of climate change. Key words: forest modelling, workshop, ACFAS

7

LEGAY, J. "Tendances nouvelles en modélisation pour l'environnement François Blasco (coord.)." Nature Sciences Sociétés 7, no. 1 (January 1999): 88. http://dx.doi.org/10.1016/s1240-1307(99)80020-x.

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8

Coutellec, Léo. "« Linguistiques, logiques et informatiques face à la modélisation et à l’interdisciplinarité »." Natures Sciences Sociétés 18, no. 2 (April 2010): 215–17. http://dx.doi.org/10.1051/nss/2010030.

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9

Pitrou, Perig, Anne Dalsuet, and Bérengère Hurand. "Modélisation, construction et imitation des processus vitaux. Approche pluridisciplinaire du biomimétisme." Natures Sciences Sociétés 23, no. 4 (October 2015): 380–88. http://dx.doi.org/10.1051/nss/2015063.

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10

Ambrosi, Philippe, and Pierre Courtois. "Impacts du changement climatique et modélisation intégrée, la part de l'arbitraire." Natures Sciences Sociétés 12, no. 4 (October 2004): 375–86. http://dx.doi.org/10.1051/nss:2004052.

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11

Laloë, Francis. "À propos de la charte concernant la modélisation comme outil d'accompagnement." Natures Sciences Sociétés 13, no. 4 (October 2005): 426–27. http://dx.doi.org/10.1051/nss:2005064.

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Colonna, Paul, Monique Axelos, Michel Beckert, Jean-Marc Callois, Julien Dugué, Catherine Esnouf, Bénédicte Herbinet, and Egizio Valceschini. "Nouvelles questions de recherche en bioéconomie." Natures Sciences Sociétés 27, no. 4 (October 2019): 433–37. http://dx.doi.org/10.1051/nss/2020003.

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Le défi de la bioéconomie est de concilier 3 approches différentes : les demandes et les comportements des citoyens-consommateurs, la préservation des écosystèmes et de leurs capacités de production de biens consommables et de services écosystémiques, et le croisement de la rationalité des flux verticaux (filière) de biomasses, d’énergie et d’informations à celle des usages des sols (systèmes de cultures et forestiers, villes, régions…). Suite au colloque européen sur la bioéconomie les 28 et 29 juin 2017 à Paris, rassemblant 320 personnes venant de pays européens, d’Amérique du Nord et du Sud, et d’Afrique, 5 besoins clés ont été identifiés : (a) le passage des filières au système, (b) le renforcement des leviers technologiques, organisationnels et réglementaires pour les transitions, (c) le besoin de représentations et de modélisations dans une vision à 2050, (d) des politiques publiques dédiées et (e) l’évaluation de la durabilité. 11 recommandations ont été émises pour promouvoir le développement de la bioéconomie.

13

Pacheco, S. A., Y. M. Vaz, and K. Fuchs. "Evaluation du risque de la présence du vecteur de la fièvre catarrhale ovine basée sur des systèmes d'information géographiques et la modélisation statistique." Revue d’élevage et de médecine vétérinaire des pays tropicaux 62, no. 2-4 (February 1, 2009): 177. http://dx.doi.org/10.19182/remvt.10079.

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Анотація:

Bluetongue (BT) is among the World Animal Health Organization (OIE) listed diseases due to its potential for rapid spread and serious economic impact on livestock. Because of its epidemiology, in Europe, only Southern countries were affected by the disease in the past. However in the latter half of 2006, an unprecedented outbreak of bluetongue virus (BTV) serotype 8 occurred in North-Western European countries. To define potential regions that are at risk for BT epidemics it is essential to study vector distribution and abundance. This study focused on BT vector spread, mostly in Austria. The objective was to produce risk maps with the more likely areas for vector occurrence and thus to support BT prevention and control. The introductory review gives an overview of the epidemiology of the disease with a focus on the vectors, the recent outbreaks in North-Western Europe, and the importance of statistical modelling and geographical information systems (GIS) in predicting, preventing and controlling BT. The statistical analysis was mainly based on data from the Austrian entomological surveillance system, weather stations and topographical information. A multiple linear regression model was fitted to the data to predict the occurrence of BTV vectors and subsequently to create risk maps for the whole country. Despite the fact that the limited nature of the data does not allow precise estimation, in general the models indicated that vectors occurred in preferential areas where they could be very abundant. A more detailed analysis should be carried out with a multidisciplinary team including epidemiologists, biologists, meteorologists, entomologists, and statisticians, so that the complexity of BT epidemiology may be better understood, and a more efficient process of prevention and control of the disease may be set up.

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Garabedian, Sabine. "« Modélisations et simulations multi-agents de systèmes complexes pour les Sciences de l'homme et de la société : principes et méthodes de conception et d'usage »." Natures Sciences Sociétés 15, no. 3 (July 2007): 313–15. http://dx.doi.org/10.1051/nss:2007068.

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Blondel, Jacques. "À propos de l’ouvrage d’Alain Pavé Comprendre la biodiversité. Vrais problèmes et idées fausses." Natures Sciences Sociétés 28, no. 1 (January 2020): 73–80. http://dx.doi.org/10.1051/nss/2020021.

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Анотація:

L’objet du livre d’Alain Pavé, Comprendre la biodiversité. Vrais problèmes et idées fausses, paru en 2019 au Seuil, est de retracer l’histoire du concept de biodiversité qui exprime et concrétise l’inquiétude que suscite son déclin. Son propos est d’examiner comment ce terme polysémique est utilisé, parfois à tort et à travers, étant précisé que le concept intéresse à la fois les sciences de la nature et les sciences de l’homme et de la société dans un souci d’étude, de valorisation et de partage des avantages procurés aux sociétés par la biodiversité. Construit en huit chapitres, l’ouvrage part d’exemples et d’expériences, développe la question des inventaires de biodiversité et des méthodes et métriques utilisées pour la qualifier et la quantifier. L’évolution de la biodiversité au cours des 600 derniers millions d’années est abordée à partir de la phylogénétique moléculaire et le rôle du hasard dans les variations de biodiversité globale est souligné. Quant à la projection dans le futur, elle est abordée par une réflexion critique sur l’existence même d’un déclin de la biodiversité. La manière dont les écologues parlent de la biodiversité, l’étudient et prétendent la conserver est l’objet d’une sévère remise en cause de la démarche scientifique actuelle. D’où la nécessité d’une reconstruction de l’écologie scientifique, y compris dans le domaine de la conservation jugée pratiquée d’une façon passéiste, voire fixiste. Puis l’auteur revient sur le thème de la modélisation qui permet d’intégrer le hasard dans la compréhension de l’évolution des systèmes biologiques. L’ouvrage propose une lecture très personnelle du concept de biodiversité et dénonce le catastrophisme ambiant qui se nourrit d’affirmations jugées péremptoires et trop pessimistes, y compris quand on parle d’une 6e crise d’extinction de masse dont la réalité est contestée. Mais il est loin de faire justice d’une immense littérature qui traduit le dynamisme de la recherche en écologie et évolution. Cette très faible pénétration dans la littérature entraîne souvent le discours dans des considérations naïves et dépassées sur des concepts fondateurs de l’écologie. L’ouvrage paraît être victime du syndrome, bien connu des philosophes des sciences, de la fascination du chercheur pour son outil de travail et la culture de l’effet que ses écrits produisent dans le « grand cirque de la science ». Partielle et partiale, la bibliographie ne fait pratiquement jamais appel aux milliers d’articles publiés chaque année par des milliers d’auteurs dans les grandes revues internationales, y compris celles qui font périodiquement le point sur l’état des connaissances sur ces questions.

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"Modélisation économique de la dynamique des forêts tropicales: une revue de la littérature." Nature Sciences Sociétés 5, no. 4 (October 1997): 85. http://dx.doi.org/10.1016/s1240-1307(97)80002-7.

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