Robert FAIVRE

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Tél.: (33)5 61 28 50 73
Directeur de Recherche dans l'équipe Modélisation des Agro-Écosystèmes et Décision de l'unité Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse du Département Mathématiques et Informatique Appliquées de l'INRA (UR 875).

Vous trouverez après une brève biographie, une description de mes activités de recherches, les références de mes dernières publications, uncurriculum vitae et une liste à peu près complète de mes publications.

Activités de Recherche 

Ma thématique scientifique concerne la mise en œuvre de méthodes mathématiques et informatiques dans le processus de modélisation particulièrement par l'analyse de modèles par simulation numérique en vue de la modélisation des changements d'échelle (métamodélisation). Mon activité s'est concentrée ces dernières années autour des méthodes d'analyse de sensibilité de modèles complexes et la métamodélisation.

Actualités - Événements

Réseaux

Publications récentes

1. Articles scientifiques

1.1 Articles publiés (revues avec comité de lecture)

  • Picheny V., Casadebaig P., Trépos R., Faivre R., Da Silva D., Vincourt P., Costes E., 2017. Finding realistic and efficient plant phenotypes using numerical models. Plant, Cell and Environment,DOI : 10.1111/pce.13001 (arxiv )
  • Saccareau M., Moreno C.R., Kyriazakis I., Faivre R.,  Bishop S.C., 2016. Modelling gastrointestinal parasitism evolution in a sheep flock over two reproductive seasons: in silico exploration and sensitivity analysis. Parasitology, Vol 143, Issue 12, pp. 1509-1531 : online.
  • Casadebaig P.,  Zheng B.,  Chapman S.,  Huth N.,  Faivre R., Chenu K. 2016. Assessment of the potential impacts of plant traits across environments by combining global sensitivity analysis and dynamic modeling in wheat. http://dx.doi.org/doi:10.1371/journal.pone.0146385
  • Wang J., Faivre R., Richard H. and Monod H., 2015. mtk: A General-Purpose and Extensible R Environment for Uncertainty and Sensitivity Analyses of Numerical Experiments. https://journal.r-project.org/archive/2015-2/, 206-226.
  • Da Silva D., Han L., Faivre R., Costes E., 2014. Influence of the variation of geometrical and topological traits on light interception efficiency of apple trees: sensitivity analysis and metamodelling for ideotype definition. Annals of Botany 114: 739–752, 2014. doi: 10.1093/aob/mcu034
  • Andrivon, D., Giorgetti, C., Baranger, A., Calonnec, A., Cartolaro, P., Faivre, R., Guyader, S., Lauri, P.-E., Lescourret, F., Parisi, L., Ney, B., Tivoli, B., Sache, I. (2013). . Defining and designing plant architectural ideotypes to control epidemics?. European Journal of Plant Pathology, 135 (3), 611-617. DOI : 10.1007/s10658-012-0126-y
  • Calonnec A, Richard B, Andrivon D, Baranger A, Chauvin JE, Faivre R, Casadebaig P, Guyader S, Bussière JF, Langlais M, Tivoli B, 2013. PROJET « ARCHIDEMIO » : Modéliser les interactions entre développement de la plante, architecture du couvert et épidémies de maladies fongiques aériennes, pour une gestion durable des cultures.Innovations Agronomiques 28, 201-219
  • Richard B., Bussière F., Langrume C., Rouault F., Jumel S., Faivre R. , Tivoli B., 2013. Effect of pea canopy architecture on microclimate and consequences on ascochyta blight development under field conditions. European Journal of Plant Pahology. March 2013, Volume 135, Issue 3, pp 509-524. http://dx.doi.org/10.1007/s10658-012-0132-0
  • Sautier M., Martin-Clouaire R., Faivre R., Duru M., 2013. Assessing climatic exposure of grassland-based livestock systems with seasonal-scale indicators. Climatic Change. http://dx.doi.org/10.1007/s10584-013-0808-2
  • Han L., Da Silva D., Boudon F., Cokelaer T., Pradal C., Faivre R., Costes E., 2012. Investigating influence of geometrical traits on light interception efficiency of apple trees: a modelling study with MAppleT. Proceedings of the IEE (2012-10-31-2012-11-03) Shangai (Chine). In PMA12: Fourth International Symposium on Plant Growth Modeling, Simulation, Visualization and Applications, pp. 152-159. IEEE Press. http://dx.doi.org/10.1109/PMA.2012.6524827
  • Casadebaig P., Quesnel G., Langlais M., Faivre R., 2012. A generic model to simulate air-borne diseases as a function of crop architecture. Plos ONE, November 2012. http://dx.doi.org/doi:10.1371/journal.pone.0049406
  • Rakotonindraina T., Chauvin J.-E.,, Pellé R., Faivre R., Chatot C., Savary S., Aubertot J.-N., 2012. Modeling of Yield Losses Caused by Potato Late Blight on Eight Cultivars with Different Levels of Resistance to Phytophthora infestans . Plant Disease, Volume 96, Number 7, Pages 935-942 . http://dx.doi.org/10.1094/PDIS-09-11-0752

1.2 Articles soumis

  • Perez R., Dauzat J., Pallas B, Lamour J., Verley P., Caliman J.-P., Costes E., Faivre R., 2017. Designing oil palm architectural ideotypes for optimal light interception and carbon assimilation through a sensitivity analysis of leaf traits. Soumis à Annals of Botany.

2. Ouvrages, chapitres d'ouvrages, rapports diplômants

  • Faivre R., Jeuffroy M.-H., Monod H., Trépos R., 2014. Les méthodes génériques pour la conception d'idéotypes : apports des mathématiques appliquées. In: Philippe Debaeke, Bénédicte Quilot-Turion, dir.,  Conception d’idéotypes de plantes pour une agriculture durable.  Ecole-chercheurs INRA, FormaSciences, FPN, INRA-CIRAD (ISBN 2-7380-1347-3), pp 185-217.
  • Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, 2013, 352p.
  • Faivre R., 2013. Exploration par construction de métamodèles. In Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, pp 159-194.
  • Wang J., Richard H., Faivre R., Monod H., 2013. Utilisation de la librairie mtk sur un modèle agronomique. In Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, pp 255-275.
  • Faivre R., Makowski D., Wang J., Richard H., Monod H., 2013. Package mtk pour l'exploration numérique des modèles. In Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, pp 277-304.

3. Communications dans des congrès et colloques

  • Saccareau, M., Moreno-Romieux, C., Faivre, R., Bishop, S. (2016). Modélisation du parasite gastro-intestinal dans un troupeau d’ovin : exploration in silico et analyse de sensibilité. Presented atJournées de la Statistique, Montpellier, FRA (2016-05-30 - 2016-06-03). http://prodinra.inra.fr/record/391873
  • Saccareau, M., Moreno-Romieux, C., Ciappesoni, G., Goffinet, B., Faivre, R., Bishop, S. (2015). Genetic epidemiological modeling of gastrointestinal parasitism in sheep. Presented at International Symposium on Veterinary Epidemiology and Economics (ISVEE), Yucatan, MEX (2015-11-03 - 2015-11-07). http://prodinra.inra.fr/record/391978
  • Saccareau, M., Moreno-Romieux, C., Capiesonni, G., Goffinet, B., Faivre, R., Bishop, S. (2015). Modélisation épidémiologique et génétique du parasite gastro intestinal chez le mouton. In: 3R Rencontres Recherches Ruminants. Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants. Poster presented at  Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants, Paris, FRA (2015-12-02 - 2015-12-03). Paris, FRA : Institut de l'Elevage - INRA. http://prodinra.inra.fr/record/391988
  • Le Bas, C., Coquet, Y., Bardy, M., Faivre, R., Guerif, M., Habets, F., Buis, S., Cousin, I. (2015). Etude méthodologique de l’impact des incertitudes liées à l’estimation spatialisée des paramètres sols du modèle Stics à partir de la Base de Données Géographique des Sols de France à 1/1 000 000. Presented at 10e séminaire des utilisateurs et concepteurs du modèle Stics, Rennes, FRA (2015-03-24 - 2015-03-26).
    Le Bas, C., Coquet, Y., Bardy, M., Faivre, R., Guerif, M., Habets, F., Buis, S., Cousin, I. (2014). . Etude méthodologique de l’impact des incertitudes liées à l’estimation spatialisée des paramètres sols du modèle Stics à partir de la Base de Données Géographique des Sols de France à 1/1 000 000. In: 12. Journées d'Etude des Sols : Le sol en héritage (p. 18-19). Presented at 12. Journées d'Etude des Sols (JES), Le Bourget du Lac, FRA (2014-06-30 - 2014-07-04).
  • Casadebaig P.., Chenu K., Faivre R., 2014. Sensitivity analysis of dynamic crop models to assist crop science: assessing the impact of multiple traits on yield in Australian wheat. Troisièmes Rencontres R, 25-27 juin 2014, Montpellier.
  • Faivre R., Picheny V., Monod H., 2013. Simple and efficient tools to explore complex models in agroecology with an eye on interactions. 7th International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output, July 1-4 2013, Nice.
  • Casadebaig P., Langlais M., Fournier C., Faivre R., 2012. Design steps of a generic model to simulate air-borne diseases as a function of crop architecture: case of the archidemio project. ECA 2012: Epidemiology, Canopy, Architecture. International Conference on Plant and Canopy Architecture Impact on Disease Epidemiology and Pest Development • July 1-5, 2012 • Rennes, France (« plenary invited conference »).
  • Han L., Da Silva D., Boudon F., Cokelaer T., Pradal C., Faivre R., Costes E., 2012. Investigating the Influence of Geometrical Traits on Light Interception Efficiency of Apple Trees: a Modelling Study with MAppleT . In: Plant Growth Modeling, Simulation, Visualization and Applications (p. 152-159 ). Proceedings of the IEEE. Presented at Proceedings of the IEEE, Shanghai, CHN (2012-10-31 - 2012-11-03).
  • Andrivon, D., Giorgetti, C., Baranger, A., Calonnec, A., Cartolaro, P., Faivre, R., Guyader, S., Lauri, P.-E., Lescourret, F., Parisi, L., Ney, B., Tivoli, B., Sache, I. (2012). . Defining and designing architectural ideotypes to control epidemics?. In: Integrated pest-disease management using canopy architecture. Presented at Plant and canopy architecture impact on disease epidemiology and est development international conference,, Rennes, FRA (2012-07-01 - 2012-07-05).
  • Richard B., Bussière F., Langrume C., Rouault F., Jumel S., Faivre R. , Tivoli B., 2012. Effect of pea canopy architecture on microclimate and consequences on ascochyta blight development under field conditions. ECA 2012: Epidemiology, Canopy, Architecture. International Conference on Plant and Canopy Architecture Impact on Disease Epidemiology and Pest Development • July 1-5, 2012 • Rennes, France.
  • Richard B., Langrume C., Rouault F., Jumel S., Faivre R. , Tivoli B., 2012. Relative effects of mesoclimate and microclimate on ascochyta blight development in pea canopies with contrasting architectures under field conditions. 3rd ascochyta blight workshop, Cordoba, Spain.

5. Produits, documents et publications destinés à des utilisateurs de la recherche (professionnels, pouvoirs publics...

  • Chauvin, J.-E., Esnault, F., Pellé, R., Andrivon, D., Gaucher, D., Faivre, R. (2013). . Projet Archidémio. Surface foliaire et mildiou étroitement liés. Pomme de Terre Française (590), 38-39.

6. Produits destinés à un public large ; documents à vocation pédagogique

  • http://reseau-mexico.fr/ecoleChercheursMexico2012;: supports de cours de l'École-Chercheurs Analyse de Sensibilité et exploration de modèles (3ème session).
  • Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, 2013, 352p.

7. Documents relatifs à l'animation de la recherche, à son évaluation, à sa gestion

  • Faivre R., 2012 In Rapport Gerlotto F. (président) et coll., CGRA1. « Les critères d’évaluation des ressortissants de la CGRA 1», réflexion sur les indicateurs CRGA-CSS, réalisée par la CGRA1, IRD,13p.

8. Créations informatiques


9. Encadrements

  • Boizard F., 2015. Méthodes d'analyse de sensibilité de modèles pour entrées climatiques. Encadré par : Robert Faivre, Ronan Trépos, Victor Picheny (INRA, UR875 MIA T). Stage de Master II, Agrocampus, Rennes.
  • Pirard J., 2015. Comparaison des qualités de prédiction relatives d'une approche de modélisation
    qualitative à dires d'experts et d'approches statistiques en fonction de la taille du jeu de données disponible. Encadré par : Jean-Noël Aubertot, Robert Faivre, Hélène Raynal. Stage de 3ème année INSA Toulouse.
  • Coustaroux M., 2013. Analyse de sensibilité et planification d'expériences. Stage de 4ème année - Génie Mathématiques et Modélisation option Statistiques, INSA Toulouse. 80p.
  • Garcia M., 2013. Conception et développement informatique d’une interface de couplage sous R. Stage de Licence 3 Statistique t Informatique Décisionnelle, Université Toulouse III - Pail Sabatier, 54p.
  • Bizouard G. (2012). Métamodélisation : état de l'art et application. Rapport de stage de Master MIGS (Mathématiques pour l’Informatique Graphique et les Statistiques) de l'Université de Bourgogne (UFR Sciences et techniques), réalisé à l'INRA, UR 875 Biométrie et Intelligence Artificielle, France encadré par R. Faivre, H. Raynal, R. Trépos, S. Couture.
  • Richard B., 2012. Analyse des interactions dynamiques entre le développement de la plante hôte, l’architecture du couvert et le développement d’une épidémie de maladie fongique aérienne : cas du pathosystème pois/ascochytose. Soutenue le 19 novembre 2012 à Agrocampus Ouest Rennes.

Curriculum Vitae

Curriculum Vitae presque complet (pdf)

Publications complètes

1. Articles scientifiques

1.1 Articles publiés (revues avec comité de lecture)

  • Saccareau M., Moreno C.R., Kyriazakis I., Faivre R.,  Bishop S.C., 2016. Modelling gastrointestinal parasitism evolution in a sheep flock over two reproductive seasons: in silico exploration and sensitivity analysis. Parasitology, online.
  • Casadebaig P.,  Zheng B.,  Chapman S.,  Huth N.,  Faivre R., Chenu K. 2016. Assessment of the potential impacts of plant traits across environments by combining global sensitivity analysis and dynamic modeling in wheat. http://dx.doi.org/doi:10.1371/journal.pone.0146385
  • Wang J., Faivre R., Richard H. and Monod H., 2015. mtk: A General-Purpose and Extensible R Environment for Uncertainty and Sensitivity Analyses of Numerical Experiments. https://journal.r-project.org/archive/2015-2/, 206-226.
  • Da Silva D., Han L., Faivre R., Costes E., 2014. Influence of the variation of geometrical and topological traits on light interception efficiency of apple trees: sensitivity analysis and metamodelling for ideotype definition. Annals of Botany 114: 739–752, 2014. doi: 10.1093/aob/mcu034
  • Andrivon, D., Giorgetti, C., Baranger, A., Calonnec, A., Cartolaro, P., Faivre, R., Guyader, S., Lauri, P.-E., Lescourret, F., Parisi, L., Ney, B., Tivoli, B., Sache, I. (2013). . Defining and designing plant architectural ideotypes to control epidemics?. European Journal of Plant Pathology, 135 (3), 611-617.  http://dx.doi.org/10.1007/s10658-012-0126-y
  • Calonnec A, Richard B, Andrivon D, Baranger A, Chauvin JE, Faivre R, Casadebaig P, Guyader S, Bussière JF, Langlais M, Tivoli B, 2013. PROJET « ARCHIDEMIO » : Modéliser les interactions entre développement de la plante, architecture du couvert et épidémies de maladies fongiques aériennes, pour une gestion durable des cultures.Innovations Agronomiques 28, 201-219
  • Richard B., Bussière F., Langrume C., Rouault F., Jumel S., Faivre R. , Tivoli B., 2013. Effect of pea canopy architecture on microclimate and consequences on ascochyta blight development under field conditions. European Journal of Plant Pahology. March 2013, Volume 135, Issue 3, pp 509-524. http://dx.doi.org/10.1007/s10658-012-0132-0
  • Sautier M., Martin-Clouaire R., Faivre R., Duru M., 2013. Assessing climatic exposure of grassland-based livestock systems with seasonal-scale indicators. Climatic Change. http://dx.doi.org/10.1007/s10584-013-0808-2
  • Han L., Da Silva D., Boudon F., Cokelaer T., Pradal C., Faivre R., Costes E., 2012. Investigating influence of geometrical traits on light interception efficiency of apple trees: a modelling study with MAppleT. Proceedings of the IEE (2012-10-31-2012-11-03) Shangai (Chine). In PMA12: Fourth International Symposium on Plant Growth Modeling, Simulation, Visualization and Applications, pp. 152-159. IEEE Press. http://dx.doi.org/10.1109/PMA.2012.6524827
  • Casadebaig P., Quesnel G., Langlais M., Faivre R., 2012. A generic model to simulate air-borne diseases as a function of crop architecture. Plos ONE, November 2012. http://dx.doi.org/doi:10.1371/journal.pone.0049406
  • Rakotonindraina T., Chauvin J.-E., Pellé R., Faivre R., Chatot C., Savary S., Aubertot J.-N., 2012. Modeling of Yield Losses Caused by Potato Late Blight on Eight Cultivars with Different Levels of Resistance to Phytophthora infestans . Plant Disease, Volume 96, Number 7, Pages 935-942 . http://dx.doi.org/10.1094/PDIS-09-11-0752
  • Martin G., Cruz P., Theau, J.P. Jouany C., Fleury P., Granger S., Faivre R., Balent G., Lavorel S., Duru M., 2009. A multi-site study to classify semi-natural grassland types. Agriculture, Ecosystems & Environment, Volume 129, Issue 4, February 2009, Pages 508-515
  • Cardot, H., Maisongrande, P., Faivre, R., 2008. Varying-Time Random Effects Models for Longitudinal Data: Unmixing and Temporal Interpolation of Remote Sensing Data. Journal of Applied Statistics. Volume 35, Issue 8 August 2008 , Pages 827 – 846. http://dx.doi.org/10.1080/02664760802061970
  • Faivre R., Mullon C., 2006. Journées 2005 de l’association Natures Sciences Sociétés Dialogues : « Modélisation à l’interface entre natures et sociétés », Compte rendu de colloque (Montpellier, 7-9 décembre 2005).  Natures Sciences Sociétés 14, 125-127 (2006).
  • Besse P., Cardot H., Faivre R., Goulard M., 2005. Statistical Modelling of Functional Data. Applied Stochastic Models in Business and Industry, special issue on Satistical Learning, 21, 165-173.
  • Di Bella C., Faivre R., Ruget F., Seguin B., 2005. Using VEGETATION satellite data and the crop model STICS- Prairie to estimate pasture production at the national level in France. Physics and Chemistry of the Earth, 30, 3-9.
  • Faivre R., Leenhardt D., Voltz M., Benoît M., Papy F., Dedieu G., Wallach D., 2004. Spatialising crop models. Agronomie, 24, 205-217.
  • Di Bella C., Faivre R., Ruget F., Seguin B., Guérif M., Combal B., Weiss M., Rebella C., 2004. Use of SPOT 4-VEGETATION satellite data to improve pasture production simulated by STICS-Prairie included in the ISOP French system. Agronomie, 24, 437-444.
  • Di Bella C., Faivre R., Ruget F., Seguin B., Guérif M., Combal B., Weiss M., Rebella, C., 2004. Use of remote sensing data to improve STICS-Prairie simulated data of pastures production in France. Agronomie, 24, 1-13.
  • Di Bella C., Faivre R., Ruget F., Seguin B., Guérif M., Combal B., Weiss M., Rebella C., 2004. Remote sensing capabilities to estimate pasture production in France. International Journal of Remote Sensing, Vol. 25, No 23, 5359-5372.
  • Cardot H., Faivre R., Maisongrande P., 2004. Random effects varying time regression models with application to remote sensing data. COMPSTAT'2004 Symposium, J. Antoch (Editor), Physica-Verlag/Springer 2004, p777-784.
  • Cardot H., Faivre R., Goulard M., 2003. Functional approaches for predicting land use with the temporal evolution of coarse resolution remote sensing data. Journal of Applied Statistics, Vol. 30, No 10, December 2003, 1195-1199.
  • Ruget F., Brisson N., Delécolle R., Faivre R., 2002. Sensitivity analysis of a crop simulation model (STICS) in order to determine the accuracy needed for the parameters. Agronomie, 22, 133-158.
  • Déjean S., Faivre R., Goulard M., 2002. Modèle non linéaire à paramètres aléatoires de la dynamique de cultures observées par télédétection : comparaison de deux procédures d'estimation. Journal de la Société Française de Statistique}, 143, No 1-2, 205-213.
  • Faivre R., S. Lardon, P. Monestiez, P. Triboulet, 1999. Formalisation MDQ de processus spatio-temporels. Revue Internationale de Géomatique, Volume 9, Numéro 1, 101-121.
  • Champion I., Faivre R., 1997. Sensitivity of the Radar Signal to Soil Moisture: Variation with Incidence Angle, Frequency, and Polarization. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Volume 35, Number 3, 781-783.
  • Faivre R., Fischer A., 1997. Predicting crop reflectances using satellite data observing mixed pixels. Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics, Volume 2, Number 1, 87-107.
  • Ayrolles L., Faivre R., Guerrin F., 1996. A temporal multi-resolution analysis for a quantitative / qualitative interpretation of complex dynamic processes. IEE Proceedings on Control Theory and Applications, 143 (2), 191-199.
  • Pépin D., Faivre R., Menaut P., 1996. Factors affecting the relationship between body mass and age in isard. Journal of Mammalogy, vol. 77 (2), 351-358.
  • Champion I., Faivre R., 1996. The field row direction relative to the radar azimuth considered as an apparent surface roughness for smooth base soil. International Journal of Remote Sensing Vol. 17, No 16, 3305-3311.
  • Hébel P., Faivre R., Goffinet B., Wallach D., 1993. Shrinkage Estimators Applied to Prediction of French Winter Wheat Yield. Biometrics 49, 281-293.
  • Faivre R., Goffinet B., Wallach D., 1991. Utilisation de données intermédiaires pour corriger la prédiction de modèles mécanistes. Biometrics 47, 1-12.
  • Faivre R., Masle J., 1988. Modeling potential growth of tillers in winter wheat. Acta Oecologica série Oecologia Generalis.,Vol. 9 No 2, 179-196.

1.2 Articles soumis


2. Ouvrages, chapitres d'ouvrages, rapports diplômants

  • Faivre R., Jeuffroy M.-H., Monod H., Trépos R., 2014. Les méthodes génériques pour la conception d'idéotypes : apports des mathématiques appliquées. In Conception d’idéotypes de plantes pour une agriculture durable (Debaeke P. et Quilot-Turion B., eds). Collection Ecole-chercheurs INRA, FormaSciences, FPN, INRA-CIRAD (ISBN 2-7380-1347-3), pp 185-217.
  • Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, 2013, 352p.
  • Faivre R., 2013. Exploration par construction de métamodèles. In Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, pp 159-194.
  • Wang J., Richard H., Faivre R., Monod H., 2013. Utilisation de la librairie mtk sur un modèle agronomique. In Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, pp 255-275.
  • Faivre R., Makowski D., Wang J., Richard H., Monod H., 2013. Package mtk pour l'exploration numérique des modèles. In Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, pp 277-304.

3. Communications dans des congrès et colloques

  • Casadebaig P.., Chenu K., Faivre R., 2014. Sensitivity analysis of dynamic crop models to assist crop science: assessing the impact of multiple traits on yield in Australian wheat. Troisièmes Rencontres R, 25-27 juin 2014, Montpellier.
  • Casadebaig P., Langlais M., Fournier C., Faivre R., 2012. Design steps of a generic model to simulate air-borne diseases as a function of crop architecture: case of the archidemio project. ECA 2012: Epidemiology, Canopy, Architecture. International Conference on Plant and Canopy Architecture Impact on Disease Epidemiology and Pest Development • July 1-5, 2012 • Rennes, France (« plenary invited conference »).
  • Han L., Da Silva D., Boudon F., Cokelaer T., Pradal C., Faivre R., Costes E., 2012. Investigating the Influence of Geometrical Traits on Light Interception Efficiency of Apple Trees: a Modelling Study with MAppleT . In: Kang M., Dumont Y., Guo Y., eds. Proceedings PMA’12 - Plant growth Modeling, simulation, visualization and their Applications. IEEE Press, pp 152-159.
  • Richard B., Bussière F., Langrume C., Rouault F., Jumel S., Faivre R. , Tivoli B., 2012. Effect of pea canopy architecture on microclimate and consequences on ascochyta blight development under field conditions. ECA 2012: Epidemiology, Canopy, Architecture. International Conference on Plant and Canopy Architecture Impact on Disease Epidemiology and Pest Development • July 1-5, 2012 • Rennes, France.
  • Richard B., Langrume C., Rouault F., Jumel S., Faivre R. , Tivoli B., 2012. Relative effects of mesoclimate and microclimate on ascochyta blight development in pea canopies with contrasting architectures under field conditions. 3rd ascochyta blight workshop, Cordoba, Spain.
  • Monnet Y., Tivoli B., Faivre R., 2008. Représentation de la plante dans une optique de couplage de la dynamique de développement de la plante et de la dynamique de l’ascochytose du pois. Journées Plantes et Peuplements Virtuels, ENS Lyon, 27-28 janvier 2008.

5. Produits, documents et publications destinés à des utilisateurs de la recherche (professionnels, pouvoirs publics...)

  • Casadebaig P., Faivre R., Langlais M., 2009. ARCHIDEMIO : Document d'analyse - conception. Livrable à 6 mois du WorkPackage 1 du projet ARCHIDEMIO de l'ANR Systerra, 13p.
  • Casadebaig P., Faivre R., Langlais M., 2010. ARCHIDEMIO : Document de conception. Livrable à 18 mois du WorkPackage 1 du projet ARCHIDEMIO de l'ANR Systerra, 14p.
  • Chauvin J.E., Esnault F., Pellé R., Andrivon D., Gaucher D., Faivre R., 2013. Projet Archidemio : Surface foliaire et mildiou étroitement liés. Pomme de terre française, Novembre-Décembre 2013 - N° 590

6. Produits destinés à un public large ; documents à vocation pédagogique

  • http://reseau-mexico.fr/ecoleChercheursMexico2012;: supports de cours de l'École-Chercheurs Analyse de Sensibilité et exploration de modèles (3ème session).
  • Faivre R., Iooss B., Mahévas S., Makowski D., Monod H., editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Collection « Savoir Faire », Quae, Versailles, 2013, 352p.

7. Documents relatifs à l'animation de la recherche, à son évaluation, à sa gestion

  • Faivre R., 2009 In Rapport Gerlotto F. et coll., CGRA1. « Les Observatoires et les Plates-Formes à l'IRD : état de l'art et perspectives », réalisé par la CGRA1, IRD, 76p. Faivre R., 2012 In Rapport Gerlotto F. (président) et coll., CGRA1. « Les critères d’évaluation des ressortissants de la CGRA 1», réflexion sur les indicateurs CRGA-CSS, réalisée par la CGRA1, IRD,13p.

8. Créations informatiques

  • Wang J., Monod H., Faivre R., Richard H., 2014. mtk: Mexico ToolKit library (MTK), R package version 1.0.


9. Encadrements

  • Méthodes d'analyse de sensibilité de modèles pour entrées climatiques -  F. Boizard (Ingénieur Institut Supérieur des Sciences Agronomiques, Agroalimentaires, Horticoles et du Paysage). Maîtres de stage: R. Faivre et Ronan Trépos (MIAT)
  • Pirard J., 2015. Comparaison des qualités de prédiction relatives d'une approche de modélisation qualitative à dires d'experts et d'approches statistiques en fonction de la taille du jeu de données disponible. Encadré par : Jean-Noël Aubertot (UMR AGIR), Robert Faivre, Hélène Raynal. Stage de 3ème année, INSA Toulouse.
  • Coustaroux M., 2013. Analyse de sensibilité et planification d'expériences. Stage de 4ème année - Génie Mathématiques et Modélisation option Statistiques, INSA Toulouse. 80p.
  • Garcia M., 2013. Conception et développement informatique d’une interface de couplage sous R. Stage de Licence 3 Statistique t Informatique Décisionnelle, Université Toulouse III - Paul Sabatier, 54p.
  • Richard B., 2012. Analyse des interactions dynamiques entre le développement de la plante hôte, l’architecture du couvert et le développement d’une épidémie de maladie fongique aérienne : cas du pathosystème pois/ascochytose. Soutenue le 19 novembre 2012 à Agrocampus Ouest Rennes.
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