4-5 avr. 2022 Montpellier (France)

Réunion annuelle 2022

Le GdR Écologie Statistique organise ses huitièmes journées (déjà!) les 4 et 5 avril 2022 à Montpellier (amphithéâtre du CNRS, 1919 route de Mende). Ces journées, ouvertes à toutes et à tous, permettront d'échanger sur les différents thèmes de recherche du GdR. Nous nous retrouverons au format hybride, à Montpellier en présentiel et en même temps à distance pour plus de flexibilité. 

Nous attendons vos contributions sous la forme d'une communication orale de 10 minutes, présentant un développement statistique, des structures de données ou des questions méthodologiques dans un cadre informel. L'objectif est de favoriser les échanges autour de l'écologie statistique.

Cette année, nous organisons deux événements en plus des exposés (et du diner de gala qui s'annonce épique ;-)).

Nous animerons une table ronde sur "Pourquoi des statistiques en appui aux politiques publiques dans la gestion de la biodiversité?" avec Karine Princé, Matthieu Authier, Isabelle Witté, et Jean-Marc Fromentin.

Vous pourrez également vous former grâce à pas moins de trois ateliers dont le programme est détaillé ci-dessous. Ces ateliers auront lieu le lundi matin 4 avril au format hybride.

Atelier 1. "R ou Python, il ne faut pas choisir" par Vincent Miele (vincent.miele@univ-lyon1.fr). De nombreuses méthodes et algorithmes sont disponibles au travers de modules Python, en particulier dans le champ de machine learning. Pour le.a programmeur.se R, cela pourrait être problématique... Cependant, le package R "reticulate" résoud le problème en permettant l'appel de  Python depuis R. Dans cet atelier, nous discuterons de "reticulate" au travers d'une  démo, en testant l'utilisation depuis R du module Python "umap-learn" qui réalise une réduction de dimension (façon ACP, mais autrement). 9h45-10h45.

Site du workshop : https://gitlab.com/vmiele/atelierecostat2022/-/blob/main/README.md

Atelier 2. "Introduction à NIMBLE pour les analyses bayésiennes via les méthodes MCMC" par Olivier Gimenez (olivier.gimenez@cefe.cnrs.fr), Maud Quéroué et Valentin Lauret. NIMBLE est un package R qui vous permet d'analyser vos données dans un cadre bayésien via l'implémentation d'algorithmes MCMC. Vous n'avez qu'à vous concentrer sur la construction des modèles, dans un langage qui ressemble à celui de R, NIMBLE se charge du reste. A la différence d'autres programmes comme WinBUGS, OpenBUGS, ou JAGS, NIMBLE offre tout un tas options avancées comme i) la compilation de votre code en C++ pour des temps de calcul plus rapides, ii) un langage de programmation qui vous permet d'écrire vos propres fonctions et distributions à utiliser dans vos modèles et iii) le controle sur les algorithmes MCMC utilisés. Dans cet atelier, nous passerons en revue les différentes options offertes par NIMBLE avec un exemple simple comme illustration. Si le temps le permet, nous montrerons comme ajuster un GLMM à des données issues de la littérature. 9h-10h45.

Site du workshop : https://oliviergimenez.github.io/nimble-workshop/

Atelier 3. "Modèles d’occupation : méthodes, applications, limites, nouveautés ?" par Florèn Hugon (floren.hugon@live.fr), Aurélien Besnard, Marc Montadert, Sylvain Haupert, Charlotte Lambert, Maud Berroneau et Marie-Pierre Etienne. Les modèles d’occupation sont couramment construits pour comprendre l’aire de répartition des espèces. L’étude de la biodiversité via de nouveaux outils tels que la télémétrie et l’échantillonnage passif (acoustique, photographique) soulève de nouvelles questions pour analyser l’occupation des espèces. Des approches récentes sont développées pour y répondre telle que la méthode « continuous time ». Pour des espèces rares ou difficiles à détecter, la méthode « time to detection » est développée. Au delà des méthodes mises en œuvre, il est important de tenir compte du type d’observation – directes ou indirectes – dans la modélisation. Ainsi, nous vous proposons dans cet atelier une introduction aux modèles d’occupation suivie de différentes présentations et échanges sur les méthodes récemment développées, « continuous time » et « time to detection » ainsi que sur l’analyse conjointe des données directes et indirectes. 9h-10h45.

PDF du workshop : https://1drv.ms/b/s!AqGPMINfMwiqkhmFu-NbHz1YBM_B 

Dates importantes

10 janvier 2022 : ouverture de la soumission des résumés

10 janvier 2022 : ouverture des inscriptions (l'inscription est gratuite)

1 mars 2022 : date limite pour la soumission des résumés

4 mars 2022 : date limite des inscriptions (l'inscription est gratuite)

4 avril 2022 matin : début des journées

4 avril 2022 fin d'après-midi : soirée de gala

5 avril milieu d'après-midi : fin des journées

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