Laboratoire de Mathématiques et informatique appliquées, Équipe MORSE

L’équipe MORSE de l’UMR MIA-Paris a pour objectifs le développement et la diffusion de nouvelles méthodes de statistique pour répondre à des questions touchant à la modélisation de processus environnementaux de façon générale, avec un focus particulier sur le risque environnemental. L’équipe utilise et développe des méthodes de modélisation hiérarchique, des méthodes en statistique bayésienne et les algorithmes d’inférence qui en découlent, des statistiques spatiales et spatio-temporelles, statistique des extrêmes, analyse de trajectoires. Les réalisations de l’équipe peuvent concerner aussi bien des résultats théoriques dans l’un des domaines précités que des algorithmes d’inférence ou des modélisations spécifiques à l’une des applications traitées. Le champ des applications est vaste :écologie végétale ou animale, climat, agronomie, risque industriel, agro-alimentaire.

The MORSE team at UMR MIA-Paris aims to develop and disseminate new statistical methods to answer questions related to the modeling of environmental processes in general, with a particular focus on environmental risk. The team uses and develops hierarchical modeling methods, Bayesian statistical methods and inference algorithms derived from them, spatial and spatio-temporal statistics, extreme statistics, trajectory analysis. The team’s achievements may concern both theoretical results in one of the aforementioned fields, or inference algorithms or models specific to one of the applications processed. The field of applications is vast: plant or animal ecology, climate, agronomy, industrial risk, agro-food.

Ixodes ricinus.

Séverine Bord Directrice de recherche
  • Bord, S., Lebert, I., René-Martellet, M., Dernat, S., Johany, F., Bimonte, S., Chalvet-Monfray, K., Poux, V., Cosson, J.-F., Smoreda, Z., Vourc’h, G. (2019). Intérêt des données de téléphonie mobile et des sciences participatives pour l’estimation et la compréhension du risque de transmission de maladies liées à l’environnement : Application aux maladies transmises par les tiques.
  • Bord, S., Vourc’h, G. (2018). Modélisation spatiale de l’abondance de tiques Ixodes ricinus. Presented at Réunion Tiques & Maladies à Tiques, Laschamps – Saint Genès Champanelle, FRA (2018-03-13 – 2018-03-15).
  • Bord, S., Bioche, C., Druilhet, P. (2018). A cautionary note on Bayesian estimation of population size by removal sampling with diffuse priors. Biometrical Journal, 60, 450-462.
  • Bord, S., Agoulon, A. (2016). Annexe 1 : Méthodes d’échantillonnage des tiques et fiabilité. In: Karen D. McCoy, Nathalie Boulanger, Tiques et maladies à tiques : biologie, écologie évolutive, épidémiologie (p. 279-286). Collection Didactiques (1ère édition). Marseille, FRA : IRD Editions. 338 p.
  • Vourc’h, G., Abrial, D., Bord, S., Jacquot, M., Masséglia, S., Poux, V., Pisanu, B., Bailly, X., Chapuis, J.- L. (2016). Mapping human risk of infection with Borrelia burgdorferi sensu lato, the agent of Lyme borreliosis, in a periurban forest in France. Ticks and Tick-Borne Diseases, 7, 644-652.
  • Jacquot, M., Abrial, D., Gasqui, P., Bord, S., Marsot, M., Masséglia, S., Pion, A., Poux, V., Zilliox, L., Chapuis, J.-L., Vourc’h, G., Bailly, X. (2016). Multiple independent transmission cycles of a tick-borne pathogen within a local host community. Scientific Reports, 6, 31273.
  • Bord, S., Druilhet, P., Gasqui, P., Abrial, D., Vourc’h, G. (2014). Bayesian estimation of abundance based on removal sampling under weak assumption of closed population with catchability depending on environmental conditions. Application to tick abundance. Ecological Modelling, 274, 72-79.
  • modélisation
  • échantillonnage
  • abondance

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