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Numéro Spécial Revue SENSORS - Radar Altimetry in Synergy with Other Sensors for Water Cycle Components Observation, Mesurement and Modeling"

sensorsThe Sustainable Development Goals Report 2018 highlights several enduring issues as the strong probability of future water scarcity and flooding, and the implementation of integrated water management, in particular for transboundary basins. Significant advances have been made in the area of radar altimetry data processing and use in forcing or assimilation of/in hydrological and hydrodynamic models. The key challenge today remains how to mix different data sources, at various temporal and spatial scales, in order to address the main issues with water resources management. Advances expected from the synergetic use of various sensors for water cycle components observation, measurement, and modeling will be especially important for the least developed countries that are particularly exposed to the effects of global change. Research works within this general scope will be welcomed for the Special Issue.

Manuscripts should be submitted online at www.mdpi.com by registering and logging in to this website.

Deadline for manuscript submissions: 31 March 2019

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Cours international sur les "déterminants écologiques de la dynamique des maladies vectorielles"

Curso FiocruzL'IRD et le LMI Sentinela, au travers de la participation d'Emmanuel Roux (IRD/ESPACE-DEV), a contribué au premier cours international sur les "déterminants écologiques de la dynamique des maladies vectorielles", organisé dans le cadre du programme d'enseignement de 2ème et 3ème cycle (pós-graduação) en Médecine Tropicale de l'Institut Oswaldo Cruz (IOC), Fondation Oswaldo Cruz (Fiocruz), Rio de Janeiro, Brésil.

Ce cours s'est déroulé sur une semaine, du 12 au 17 novembre 2018, dans la réserve écologique de Guapiaçu, près de Rio de Janeiro, Brésil. Il a permis à quinze étudiants de bénéficier d'enseignements théoriques de la part de professeurs et de chercheurs originaires du Brésil, des États-Unis, de Colombie, d'Espagne et de France, mais également de réaliser des travaux de terrain et de laboratoire encadrés par l'ensemble des professeurs, chercheurs et techniciens.

Emmanuel Roux remercie chaleureusement les organisateurs de ce cours (Nildimar Honório, Bruno Carvalho et Daniel Câmara de l'IOC, Elaine Barroso du Programme de Calcul Scientifique de la Fiocruz, et Tania Ayllon de l'Université Alfonso X el Sabio, Espagne).

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Atelier du CNRS -GdR Magis - Atelier Partage, mutualisation et aide à la compréhension de phénomènes spatio-temporels - 6 novembre - 14 h

logo sageo2018

 

 

 

 

Le CNRS - GdR Magis vous invite à participer à l'Atelier Partage, mutualisation et aide à la compréhension de phénomènes spatio-temporels, qui aura lieu dans le cadre de la conférence SAGEO 2018, le mardi 6 novembre 2018 de 14h à 18 h à la Maison de la Télédétection (Montpellier).

Cet atelier est organisé par Maud Loireau (UMR ESPACE-DEV) et André Miralles (UMR TETIS).

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Lieu :
Maison de la Télédétection
500 rue Jean-François Breton
34093 Montpellier

https://www.sageo2018.fr/index.php/venir/lieu-de-conference

L'UMR Espace-Dev poursuit l'été indien à Pondichéry !

affiche ecosystemes et developpement durableSix chercheurs de l'UMR ont participé à la conférence internationale "Écosystèmes et Développement durable, transformations humaines et naturelles des écosystèmes terrestres et côtiers, éducation, gouvernance, état des savoirs etpartages des connaissances" qui a eu lieu à l'Institut français de Pondichéry du 23 au 25 octobre.
 

Ce colloque avatit pour objectif de faire le point sur l'état des savoirs et le retour d'expériences en matière de transformation des écosystèmes naturels et humains.

Les travaux relatifs aux écosystèmes côtiers ont fait l'objet d'une attention particulière. En effet, à certains égards, ces derniers constituent d'excellents indicateurs pour appréhender la dégradation de l'environnement et les risques auxquels est exposée la population humaine. Les éco-systèmes côtiers sont avant tout une source de vie pour les humains et la faune. Ils traduisent à eux-seuls tous les maux de la société : disparition des espèces aquatiques due aux pêches intensives, remise des habitats naturels suite au processus d'urbanisation et au tourisme récréatif, pollution des eaux par les pesticides liés aux pratiques agricoles, érosion et acidification des sols, exposition au changement climatique...

7 communications ont été présentées, 3 sur Mayotte, 1 sur la Mauritanie, 1 sur le Gabon et 1 sur  les récifs de l'indo-pacifique.
 

Soutenance de thèse - Valetina Beretta - mardi 30 octobre - 14h - IMT Alès

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Valentina Beretta soutiendra sa thèse le mardi 30 octobre 2018 à l’Ecole Mines-Télécom d’Alès à partir de 14h.
Titre : "Data veracity assessment: enhancing Truth Discovery using a priori knowledge" sous la direction conjointe de Sylvie Ranwez et de Sébastien Harispe (IMT Mines Alès) et d'Isabelle Mougenot (UMR ESPACE-DEV)
Jury  :
  • Catherine FARON ZUCKER, Maître de Conférences (HDR), Université de Nice Sophia Antipolis (Rapporteur)
  • Ollivier HAEMMERLÉ, Professeur, Université Toulouse (Rapporteur) 
  • Laure BERTI-EQUILLE, Directrice de Recherche, UMR 228 Espace Dev, IRD (Examinatrice)
  • Aldo GANGEMI, Professeur,  Université Paris13 / Institute of Cognitive Sciences and Technologies – CNR, Rome, Italie (Examinateur)
  • Jérôme DAVID, Maître de Conférences,  LIG, Université Grenoble Rhône-Alpes (Examinateur)
  • Sylvie RANWEZ, Professeur, LGI2P, IMT Mines Ales (Co-direction de thèse)
  • Isabelle MOUGENOT, Maître de Conférences (HDR), Université de Montpellier, UMR 228 Espace Dev (Co-direction de thèse) 
  • Sébastien HARISPE, Maître Assistant, LGI2P, IMT Mines Ales, (Encadrant de proximité)

Résumé de thèse
The notion of data veracity is increasingly getting attention due to the problem of misinformation and fake news. With more and more published online information it is becoming essential to develop models that automatically evaluate information veracity. Indeed, the task of evaluating data veracity is very difficult for humans. They are affected by confirmation bias that prevents them to objectively evaluate the information reliability. Moreover, the amount of information that is available nowadays makes this task time-consuming. The computational power of computer is required. It is critical to develop methods that are able to automatize this task.
In this thesis we focus on Truth Discovery models. These approaches address the data veracity problem when conflicting values about the same properties of real-world entities are provided by multiple sources. They aim to identify which are the true claims among the set of conflicting ones. More precisely, they are unsupervised models that are based on the rationale stating that true information is provided by reliable sources and reliable sources provide true information. The main contribution of this thesis consists in improving Truth Discovery models considering a priori knowledge expressed in ontologies. This knowledge may facilitate the identification of true claims. Two particular aspects of ontologies are considered. First of all, we explore the semantic dependencies that may exist among different values, i.e. the ordering of values through certain conceptual relationships. Indeed, two different values are not necessary conflicting. They may represent the same concept, but with different levels of detail. In order to integrate this kind of knowledge into existing approaches, we use the mathematical models of partial order. Then, we consider recurrent patterns that can be derived from ontologies. This additional information indeed reinforces the confidence in certain values when certain recurrent patterns are observed. In this case, we model recurrent patterns using rules. Experiments that were conducted both on synthetic and real-world datasets show that a priori knowledge enhances existing models and paves the way towards a more reliable information world. Source code as well as synthetic and real-world datasets are freely available.
Lieu
IMT Mines d’Alès
6 avenue de Clavières
30100 Alès
f t g m

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