PhD candidate

I'm a PhD student interested in developing statistical tools to model ecological process as reliably as possible. Especially I'm currently working with automatically processed sensor data. These data may come from camera traps, autonoumous recoring units for acoustic, or RFID tags. As these data are mass genereted, they are sometimes processed automatically by Deep Learning algorithms as Convolutional Neural Networks. However, using these DeepLearning outputs as error-free predictions and introducing them into ecological models can bias inferences. My objective is to propagate uncertainties from automated treatment of massive data into models in ecology.

Supervisors: Olivier GIMENEZ (CEFE, CNRS) et Marie-Pierre ETIENNE (IRMAR, Institut Agro Rennes-Angers)

Contact information

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CEFE, 2ème étage aile C, bureau 202A

Doctorant

Doctorante CNRS - EPHE

Thesis 

Risk4DRaptors : Prédire les risques de collision des grands oiseaux avec les infrastructures aériennes

Le projet Risk4DRaptors vise à mettre au point d’un modèle en 3D de prévision du risque de collision avec les infrastructures aériennes pour les grands planeurs, avec l’aigle royal comme exemple. Les résultats seront disponibles sous forme de cartes en accès libre, et pourront donc être consultés en amont de l’élaboration des projets de développement, afin de servir d’outil d’aide à l’évitement pour la sélection des emplacements de futures infrastructures aériennes.

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0009-0000-1606-2765