Le ou la post-doctorant.e aura pour mission de produire des connaissances pour déterminer quels arrangements paysagers (par exemple présence de haies, de prairies ou d’agriculture biologique) permettent de réduire la sévérité des maladies fongiques et virales des parcelles en céréales à paille (blé, orge, …) au centre de ces paysages. Il ou elle disposera de données collectées chaque année depuis 2021 dans 150 parcelles agricoles de la Zone Atelier Plaine & Val de Sèvre (territoire agricole du sud des Deux-Sèvres) et qui ont été sélectionnées pour échantillonner une grande diversité de paysages. La personne recrutée contribuera à la collecte des données 2026 et 2027. Les résultats obtenus devront faire l’objet de valorisation par au moins deux publications dans des revues scientifiques internationales.
Le ou la candidat.e devra être titulaire d’un doctorat en écologie ou en épidémiologie végétale, et disposera d’une bonne expérience en analyse de données. Familier.ère des méthodes de modélisation statistique et des approches en écologie des communautés, il ou elle concevra une stratégie d’analyse afin de décrire la co-occurrence des maladies fongiques et virales à différentes échelles, tant temporelles (au sein de la saison culturale, inter-annuelle) que spatiales (plante, quadrat, parcelle, paysage). Ces analyses serviront de base pour évaluer la contribution des éléments paysagers dans la régulation de ces maladies.
Intégré.e au Living Lab 2.Sèvres, il ou elle collaborera étroitement avec les chercheur.e.s et ingénieur.e.s qui y travaillent. Il ou elle participera aux animations au sein du réseau des acteurs de ce Living Lab (présentation des travaux lors de réunions publiques, conférences grand public, journées du Living Lab) ainsi qu’aux animations du PEPR SOLUBIOD à l’échelle nationale.
Il ou elle contribuera également à l’acquisition de nouvelles données en participant aux campagnes de terrain prévues en 2026 et 2027. Il ou elle veillera à la saisie, à la mise en forme et à la cohérence des données collectées avec celles des années antérieures, et assurera la mise à jour du plan de gestion des données pour garantir leur qualité et leur accessibilité.
Compétences requises
– Un doctorat en écologie, écologie des communautés ou écologie du paysage ou en épidémiologie est exigé.
– Bonne connaissance de l’agroécologie.
– Expérience en écologie spatiale, analyses de données géoréférencées et environnementales.
– Capacité à construire et interpréter des modèles statistiques.
– Autonomie dans la réalisation et l’organisation de toutes les étapes du travail d’analyse de données et de rédaction d’article scientifique.
– Capacité d’adaptation, rigueur et attention aux conditions éthiques de la recherche.
– Travail en équipe et capacité à réévaluer les objectifs de recherche.
– Bonne capacité de rédaction.
– Langue anglaise : B2 à C1 (cadre européen commun de référence pour les langues)
– Respect des consignes et des délais.
Pour Candidater
Le dossier de candidature doit contenir les documents suivants :
– Une lettre de motivation (10 000 signes espaces compris maximum) contenant des indications concernant les hypothèses et analyses de données qui pourraient être réalisées (comment décrire la co-occurrence entre maladies ? comment prendre en compte les effets du paysage ? quels éléments paysagers ? pourquoi ? quel lien avec la notion de Solutions fondées sur la Nature ? …)
– Le CV scientifique du (de la) candidat.e
Dépôt sur : https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR7372-SABGAB-032/Default.aspx
Ce poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST) et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l’autorité compétente du MESR.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l’autorité compétente du MESR.
Recrutement au fil de l’eau pour une prise de fonction au 1er janvier 2026 (contrat 18 mois)
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