L'université de Caen Normandie étudie depuis plusieurs décennies les populations de Céphalopodes exploitées par la pêche en Manche (seiches et calmars). Parmi ses travaux récents, Marcout et collaborateurs (2024) ont montré qu'il était possible de prédire le niveau du recrutement des calmars en Manche. Les pics de recrutement de chaque espèce exploitée (Loligo forbesii en juillet et Loligo vulgaris en novembre) ont été prédits à partir de variables décrivant l'environnement dans la période précédant le recrutement (avec un décalage de 6 mois avant juillet et de 4 mois avant novembre). Ces modèles empiriques ajustés sur la période 2000-2018 ont montré leur capacité à prédire le recrutement observé durant les trois dernières années disponibles (2019-2021)
L'objectif de ce court CDD (3 mois) est de mettre à jour le modèle ajusté pour le recrutement de juillet et de jeter les bases d'un fonctionnement "pilote" pour une transmission de ces prédictions aux professionnels et aux parties prenantes intéressées par une exploitation raisonnée de ces ressources.
Concrètement, le travail comprend les étapes suivantes :
Les indices de biomasse par rectangle statistique et par mois sont déduits des opérations de pêche des chalutiers démersaux français (les extractions de SACROIS de 2025 sont nécessaires pour actualiser cette série d'indices).
Les données environnementales extraites de la plateforme COPERNICUS doivent être mises à jour (notamment pour la période 2022-2026).
Le modèle décrivant le recrutement en juillet doit être à nouveau ajusté sur la période 2000-2025 et ce modèle doit être utilisé (avec les variables environnementales de janvier 2026) pour prédire le recrutement de 2026.
Un premier plan de communication de ces résultats (et de leur incertitude) aux parties prenantes sera proposé et la possibilité de comparer les prédictions aux premiers résultats de certains professionnels sera préparée.
La phase de communication des résultats auprès des parties prenantes (même si elle est encadrée) nécessite aussi une capacité à exposer simplement des résultats qui peuvent être complexes.
Docteur en écologie marine ou en halieutique (ou bien titulaire d'un Master avec de l'expérience dans le domaine halieutique).
Le travail nécessite une aisance dans la manipulation de scripts R (avec RStudio et Rmarkdown) ainsi que l'utilisation de modèles statistiques (notamment GAM : modèles additifs généralisés).
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