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Café MTD 2018

Le CAFE-MTD est de type plutôt informel, avec une durée de présentation assez courte pour permettre aux membres de l’UMR d’y assister sans que cela soit trop chronophage (une ou deux présentations d’une durée totale de 20 à 30 minutes suivie(s) d’une discussion).
Il s’agit de mettre en place un starter de communication pour améliorer les échanges scientifiques et techniques, et ainsi servir de support à un fonctionnement transversal entre les équipes.
Le jour retenu est le mardi de 11h30 à 12h30 (voir plus si les échanges sont fructueux) afin de permettre à tous de participer (pas d'interférence avec les heures de repas de ceux qui mangent tôt).  

Jeu 13 DEC

Sarah Valentin

Présentation  de Sarah Valentin,  sur l’« Utilisation de sources textuelles non-officielles pour la veille en santé animale: dans quel but et avec quelles méthodes ? »

Le CAFE MTD aura lieu en salle SILVA à 14h00.


Résumé : 

Mes travaux de thèse s'articulent autour d'un outil de veille automatique du web dédié à la surveillance des événements en santé animale.
Ce café doctorant aura pour objectif de présenter les spécificités de notre domaine d'étude d'une part (l'épidémiologie animale) et des données utilisées d'autre part (textuelles, non-officielles), à partir d'exemples d'actualité.
Cette présentation sera également l'occasion de discuter des méthodes informatiques utilisées, de leur intérêt et des challenges posés par leur application.

 


 

Jeu 11 DEC

Dan Childers

Présentation  de Dan Childers,  "Urban systems science is completely dependent on high-quality LU/LCC data"

Le CAFE MTD aura lieu en salle ALTUS à 11h00.


Abstract/Summary : 

The Central Arizona-Phoenix LTER Program has been investigating urban ecology in Phoenix for more than 20 years. Virtually all aspects of this research depend on high quality LU/LCC information.
These data are produced for our 6400 km2 study area at two spatial resolutions :
         1) land cover classifications at 0.8m resolution have been generated, using USDA NAIP imagery, for 2010 and 2015;
         2) classifications at 30m, using LANDSAT ETM imagery, for every 5 years since 1985.

 


 

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