Etablissement : Université de Poitiers.
Ecole doctorale : Rosalind Franklin Énergie – Environnement – Biosanté (ED n°649).
Equipe : Ecologie Evolution Symbiose (EES).
Unité de recherche : Ecologie et Biologie des Interactions (UMR CNRS 7267 EBI).
Encadrement de la thèse : Nicolas DEGUINES et Nicolas BECH.
Dates : du 1er octobre 2024 au 30 septembre 2027.
Date limite de candidature : 27 mai 2024.
# Mots-clés
Analyse de données, Biologie de la Conservation, Cloportes, Communautés, Modèles mixtes généralisés, Paysage, Pesticides, Pollinisateurs, Pratiques agricoles, Sciences participatives.
# Projet de thèse
L’intensification de l’agriculture menace la biodiversité [1–4]. En parallèle d’une simplification des paysages agricoles et des cultures, l’usage des pesticides a augmenté en quantité et diversité. Si les effets antagonistes des pesticides sur certaines espèces ont été démontrés en conditions contrôlées, les études manquent sur les effets in natura des pesticides – rencontrés à des doses sublétales et en cocktail [5]. La thèse comblera ce manque en s’intéressant aux communautés d’insectes pollinisateurs et d’isopodes terrestres (cloportes), organismes participant respectivement à la pollinisation des cultures et à la fertilité des sols par la décomposition de la matière organique [2,6].
En croisant des données environnementales (pesticides, occupation du sol, pratiques agricoles, climat, propriétés des sols) avec les données des programmes de sciences participatives Spipoll (Suivi photographique des insectes pollinisateurs) [7] et OAB (Observatoire Agricole de la Biodiversité) [8], la thèse développera une approche systémique et multifactorielle pour estimer les réponses aux pesticides des pollinisateurs et des cloportes, tout en dissociant les effets des pesticides des autres facteurs environnementaux. Le recul des programmes Spipoll et OAB (>10 ans) permettra d’inclure une dimension temporelle à l’analyse des effets des pesticides.
Les travaux de la thèse – conduits à l’échelle de la France métropolitaine – seront organisés en trois volets :
1) indicateurs taxonomiques et fonctionnels de réponses des pollinisateurs aux pesticides,
2) effets locaux et paysagers des pesticides sur les cloportes en milieux agricoles,
3) rôle des pesticides dans les dynamiques temporelles des pollinisateurs et des cloportes en France.
Un fort intérêt du projet sera de comparer deux communautés contrastées en termes de traits fonctionnels et de rôles au sein des écosystèmes. Les trois volets de la thèse seront complémentaires et formeront un ensemble qui avancera les connaissances fondamentales et appliquées en écologie et en écotoxicologie, avec des applications en biologie de la conservation et en agroécologie.
# Objectifs de valorisation
o Publication de plusieurs articles scientifiques dans des revues internationales
o Présentation de résultats en congrès (national et/ou international)
o Participation aux Rencontres des observateurs des programmes Spipoll et OAB afin d’échanger avec les participants des résultats obtenus grâce à leurs données.
# Encadrement
Basé.e au laboratoire EBI au sein de l’équipe EES, l’étudiant.e sera encadré.e par Nicolas DEGUINES (Maître de conférences, EBI, Université de Poitiers) et Nicolas BECH (Maître de conférences HDR, EBI, Université de Poitiers). Des réunions régulières seront prévues, à un rythme à définir en fonction de l’étudiant.e et à adapter selon les besoins.
Un comité de suivi de la thèse sera mis en place, constitué de trois (enseignant.e.s)-chercheur.e.s extérieurs au projet, dont au moins deux hors Université de Poitiers.
Le projet se fera en collaboration avec des membres du laboratoire CESCO (Muséum national d’Histoire naturelle – CNRS – Sorbonne Université ; UMR 7204 CNRS) où sont hébergés les bases de données Spipoll et OAB.
# Profil recherché
Mener à bien ces travaux de thèse reposera sur l’analyse de grandes bases de données déjà disponibles à l’aide d’outils statistiques relativement avancés : modèles mixtes généralisés [9] (potentiellement bayésiens [10]) ou méthodes d’apprentissage automatique ou profond (machine learning, deep learning) aux forts potentiels en écologie [11].
Ainsi, outre un intérêt pour les organismes étudiés et des connaissances solides en écologie du paysage / fonctionnelle / des communautés et/ou en écotoxicologie, l’étudiant.e devra apprécier (et maîtriser) la manipulation et l’analyse de données écologiques complexes.
# Compétences souhaitées
o Maîtrise de manipulation de grandes bases de données avec le logiciel R
o Utilisation d’outils statistiques avancés (p.ex. mixtes, bayésiens) ; intérêt éventuel pour les méthodes émergentes (machine learning, deep learning)
o Maîtrise de l’anglais : lecture de la littérature scientifique, rédaction.
o Goût pour la recherche et la diffusion des connaissances (orale, écrite).
o Autonomie et aptitude à travailler en équipe.
# Pour candidater – jusqu’au 27 mai 2024 à 23h59
Envoyez votre dossier de candidature par email à nicolas.deguines[at]univ-poitiers.fr et nicolas.bech[at]univ-poitiers.fr avec pour sujet d’email ‘Candidature thèse PIPIT’.
Votre candidature doit contenir :
□ CV
□ Lettre de motivation
□ Contact d’une ou plusieurs références
□ Relevés de notes de Master.
L’audition des candidat.e.s sélectionné.e.s se fera la 1ère quinzaine de juin. Pour toute demande de précisions, contactez Nicolas DEGUINES par email. (nicolas.deguines[at]univ-poitiers.fr).
# Bibliographie
1. Donald PF, Sanderson FJ, Burfield IJ, van Bommel FPJ. Further evidence of continent-wide impacts of agricultural intensification on European farmland birds, 1990-2000. Agriculture, Ecosystems and Environment. 2006;116: 189–196. doi:10.1016/j.agee.2006.02.007
2. Deguines N, Jono C, Baude M, Henry M, Julliard R, Fontaine C. Large-scale trade-off between agricultural intensification and crop pollination services. Frontiers in Ecology and the Environment. 2014;12: 212–217. doi:10.1890/130054
3. Potts SG, Imperatriz-Fonseca V, Ngo HT, Aizen MA, Biesmeijer JC, Breeze TD, et al. Safeguarding pollinators and their values to human well-being. Nature. 2016;540: 220–229. doi:10.1038/nature20588
4. Rigal S, Dakos V, Alonso H, Auniņš A, Benkő Z, Brotons L, et al. Farmland practices are driving bird population decline across Europe. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2023;120: e2216573120. doi:10.1073/pnas.2216573120
5. Gunstone T, Cornelisse T, Klein K, Dubey A, Donley N. Pesticides and Soil Invertebrates: A Hazard Assessment. Front Environ Sci. 2021;9: 643847. doi:10.3389/fenvs.2021.643847
6. Förster B, Muroya K, Garcia M. Plant growth and microbial activity in a tropical soil amended with faecal pellets from millipedes and woodlice. Pedobiologia. 2006;50: 281–290. doi:10.1016/j.pedobi.2006.03.001
7. Deguines N, Julliard R, de Flores M, Fontaine C. The whereabouts of flower visitors: contrasting land-use preferences revealed by a country-wide survey based on citizen science. PLoS ONE. 2012;7: e45822. doi:10.1371/journal.pone.0045822
8. Billaud O, Vermeersch R, Porcher E. Citizen science involving farmers as a means to document temporal trends in farmland biodiversity and relate them to agricultural practices. Pocock M, editor. Journal of Applied Ecology. 2021;58: 261–273. doi:10.1111/1365-2664.13746
9. Zuur AF, Ieno EN, Walker N, Saveliev AA, Smith GM. Mixed effects models and extensions in ecology with R. New York, NY: Springer-Verlag; 2009. doi:10.1007/978-0-387-87458-6
10. Bürkner PC. Advanced Bayesian multilevel modeling with the R package brms. R Journal. 2018;10: 395–411. doi:10.32614/RJ-2018-017
11. Pichler M, Hartig F. Machine learning and deep learning – a review for ecologists. Methods in Ecology and Evolution. 2023;14: 994–1016. doi:10.1111/2041-210X.14061
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