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Post-doctorat h/f en analyse statistique des interactions entre espèces sur pièges photographiques

Le Bourget-du-Lac
Choisir le Service Public
Photographe
Publiée le 30 avril
Description de l'offre

Informations générales Organisme de rattachement CNRS Référence UMR5553-VINMIE-001 Date de début de diffusion 24/04/2026 Date de parution 29/04/2026 Date de fin de diffusion 15/05/2026 Intitulé long de l'offre Post-doctorat H/F en analyse statistique des interactions entre espèces sur pièges photographiques Date limite de candidature 15/05/2026 Nature du contrat CDD d'1 an Versant Fonction Publique de l'Etat Catégorie Catégorie A (cadre) Nature de l'emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels Domaine / Métier Recherche - Chercheuse / Chercheur Statut du poste Vacant Intitulé du poste Post-doctorat H/F en analyse statistique des interactions entre espèces sur pièges photographiques Descriptif de l'employeur Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique. Description du poste Missions : Les pièges photographiques (camera traps) sont de plus en plus utilisés pour étudier les interactions entre espèces, notamment à travers l’analyse de la co-occurrence proximale c’est-à-dire la probabilité conditionnelle qu’une espèce apparaisse après une autre dans un intervalle de temps donné. Ces interactions interspécifiques peuvent influencer les patrons d’activité et de déplacement des espèces, qui peuvent s’éviter ou s’attirer par des réponses comportementales dans l’espace et/ou le temps. Des interactions intraspécifiques peuvent également se manifester, avec des individus qui s’évitent ou, au contraire, se déplacent ensemble. Les techniques statistiques adaptées pour analyser ces données restent à développer. Les processus ponctuels (point processes) sont une piste prometteuse pour étudier les interactions à court terme entre espèces à partir de ces données. En particulier, le processus de Hawkes multivarié (Nicvert et al 2024) se présente comme un cadre théorique adapté pour décrypter la complexité des interactions structurant les communautés écologiques. Le ou la post-doctorant.e se concentrera sur l’étude des interactions à court terme entre espèces (échelle de l’heure) en développant ou adaptant des méthodes statistiques et en manipulant des jeux de données de grande taille. Activités : L’objectif principal sera de modéliser la modification de la détection sachant (au sens probabiliste) le passage d’une autre espèce un certain temps auparavant, en s’appuyant sur des méthodes statistiques adaptées aux processus ponctuels. Le travail consistera à: - Se familiariser avec les méthodes statistiques pour les processus ponctuels; - Améliorer les méthodes existantes pour intégrer un taux de détection variable dans le temps et l’espace; - Prendre en compte un effet piège/milieu (par exemple, des pièges situés en milieu ouvert ou autre variable environnementale); - Possiblement étendre le modèle pour inclure le rythme circadien des différentes espèces dont la détection est modélisée, permettant ainsi de faire dépendre le taux de détection de l’heure. Le ou la post-doctorant.e bénéficiera de grands jeux de données déjà disponibles, couvrant plusieurs secteurs des Alpes françaises, offrant ainsi une base solide pour tester et valider les modèles proposés. Des sorties sur le terrain occasionnelles peuvent être à prévoir. Contexte de travail : Le Laboratoire d’Écologie Alpine (LECA), est une unité mixte de recherche du CNRS, de l’Université Grenoble Alpes, et de l'Université Savoie Mont -Blanc. L'équipe présente sur le campus chambérien a une forte renommée au niveau nationale dans son expertise autour de l'étude des grands mammifères de montagne, mais aussi dans son expertise dans la statistique et la modélisation. Elle est en interaction constante avec les acteurs de terrain, parcs, réserves et structures de suivi de la biodiversité de la région alpine. Le ou la post-d Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr Conditions particulières d'exercice Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche. Descriptif du profil recherché Competences : Titulaire d'un doctorat en écologie ou en mathématique (ou en informatique) : - Solide expérience en écologie statistique et/ou en statistique; - Compétences en programmation avec R et/ou Python; - Intérêt pour les problématiques en écologie et conservation; - Intérêt pour les milieux montagnards. Contraintes et risques : Embauche à partir du 30 mai 2026 (date négociable) Temps plein Oui Rémunération contractuels (en € brut/an) A partir de 3041€ bruts mensuels selon expérience et la grille de rémunération en vigueur du CNRS Localisation du poste Europe, France, Auvergne-Rhône-Alpes, Savoie (73) Géolocalisation du poste LE BOURGET DU LAC Lieu d'affectation (sans géolocalisation) 73376 LE BOURGET DU LAC (France) Critères candidat Niveau d'études / Diplôme Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français (Seuil)

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