LE SYSTEME NEURO-HORMONAL ET PLASMO-LYMPHATIQUE HUMAIN FACE AUX VIRUS OPINIATRES VARIANTS
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Nous proposons une démarche markovienne d’inférence et de modélisation de dynamiques agraires dans le cadre d’usage de parcelles situées en lisière du corridor forestier reliant les deux parcs nationaux de Ranomafana et d’Andringitra.
La préservation de la forêt de la côte est de Madagascar est cruciale, il est donc pertinent de développer des outils permettant de mieux comprendre les dynamiques de déforestation puis de l’usage des parcelles et enfin de leur éventuel retour à l’état de forêt.
Dans cette étude, nous considérons l’approche par maximum de vraisemblance et l’approche bayésienne.
Cette dernière approche nous permet d’intégrer des informations non-présentes dans les données mais reconnues par les spécialistes, elle fait appel à des techniques d’approximation de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC).
L' approche markovienne n’est plus valide sur le deuxième jeu de données considéré, et il a fallu faire appel à une approche semi-markovienne.
Nous étudions le comportement asymptotique de chacun de ces modèles.
En termes applicatifs, nous avons pu déterminer les échelles de temps de ces dynamiques.
Angelo Raherinirina, Mâitre de conférences à l'Ecole Normale Supérieure, Université de Fianarantsoa.
Il est titulaire d'un diplôme de doctorât en Mathématiques appliquées.A part les activités d'enseignement, il mène un travail de recherche sur la modélisation stochastique et la didactiques de mathématiques.
Fiche technique