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Betty Gimenez

Doctorant·e
Université de Montpellier

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Mon activité

Mon projet de thèse vise à développer un système automatisé de comptage et d’identification de grains de pollen et de l’appliquer à des problématiques contemporaines spécifiques à la région méditerranéenne.
Les techniques de reconnaissances d’images basées sur l’apprentissage profond, dit Deep Learning, seront utilisées.
L’outil développé sera appliqué à des grains de pollen modernes afin d’étudier les mécanismes structurant les réseaux pollen-pollinisateurs-plantes dans un contexte d’environnement pollué ainsi que la variabilité interannuelle de la pollinisation de la vigne sauvage et cultivée dans un contexte de sécheresses accrues. Il sera aussi appliqué à des grains de pollen fossiles (issus de carottes sédimentaires) afin d’étudier les changements de végétations et les interactions végétation/climat/impact anthropique au cours de l’Holocène (derniers 11700 ans).

Mots-clés :

palynologie – deep-learning – bassin méditerranéen – plantes/pollinisateurs – paléoenvironnements

Directeur·ice(s) de thèse :

L’Institut des Sciences de l’Evolution de Montpellier (ISEM) (Université de Montpellier, CNRS, IRD, EPHE, CIRAD, INRAP) développe des recherches qui portent sur l’origine et la dynamique de la biodiversité, et sur les modalités et les mécanismes de son évolution.