Les trois sujets de thèse suivants seront mis au concours pour les allocations de recherche ministérielle de l’Ecole Doctorale SEVAB (Université Paul Sabatier, Toulouse, http://www.sevab.ups-tlse.fr/fr/index.php) qui aura lieu le mardi 5 et mercredi 6 juillet 2016. En cas de réussite au concours les thèses se dérouleront au Centre de Recherches sur la Cognition Animale (http://cognition.ups-tlse.fr/)
Si vous voulez vous porter candidat-e, merci de contacter d’ici le 8 juin au plus tard les personnes dont les coordonnées sont indiquées à la fin de la proposition de thèse.
The three thesis proposals that follow will be submitted to the competition for doctoral grants of the postgraduate school SEVAB (Université Paul Sabatier, Toulouse, http://www.sevab.ups-tlse.fr/en/index.php) that will be held on Wednesday 6 and Thursday 7 of July. If you are interested and would like to apply please contact before June 8th the persons whose email addresses are indicated after the text of the proposal.
Si vous voulez vous porter candidat-e, merci de contacter d’ici le 8 juin au plus tard les personnes dont les coordonnées sont indiquées à la fin de la proposition de thèse.
The three thesis proposals that follow will be submitted to the competition for doctoral grants of the postgraduate school SEVAB (Université Paul Sabatier, Toulouse, http://www.sevab.ups-tlse.fr/en/index.php) that will be held on Wednesday 6 and Thursday 7 of July. If you are interested and would like to apply please contact before June 8th the persons whose email addresses are indicated after the text of the proposal.
Proposition/Proposal 2:
Diffusion de l’information et prise de décision collective
La diffusion de l’information au sein des groupes s’avère fondamentale pour le partage des bénéfices. Ce partage peut intervenir dans différents contextes comportementaux tels que la découverte des ressources alimentaires et l’évitement des prédateurs, comme observé chez les essaims d’insectes, bancs de poissons, vols d’oiseaux, ou hardes de mammifères. En particulier, la cohésion d’un groupe dépend fortement de la diffusion de l’information ainsi comme de la vitesse et l’efficacité des prises de décisions collectives. D’autre part, le cadre des systèmes complexes et de l’auto-organisation permet de rendre compte des propriétés collectives des groupes. En employant des modèles mathématiques, on peut montrer que des règles comportementales simples et des interactions à une échelle locale permettent de reproduire ces propriétés collectives. Pour qu’une prise de décision collective émerge, permettant de préserver la cohésion socio-spatiale, la prise de décision de certains individus doit influencer la décision des voisins les plus proches et déclencher un effet contagion au niveau du groupe. Ce projet vise à caractériser et modéliser la propagation de l’information et la prise de décision dans des groupes de vertébrés. Il s’agira d’étudier le comportement de groupes en utilisant des résultats expérimentaux déjà collectés sur des moutons, obtenus en provoquant le départ d’un individu dans des groupes au brout et donc à l’arrêt. L’objectif est de déterminer, à partir du départ d’un individu, qui sont les voisins affectés, pour ensuite étudier les changements comportementaux des autres voisins. La caractérisation et modélisation des données se feront en utilisant des outils de la théorie de systèmes complexes, en particulier de réseaux complexes. Ce travail à l’interface biologie-mathématique pourra rendre compte des phénomènes que l’on observe chez différentes espèces
animales chez lesquelles la vision est un sens fondamental dans la communication. Le travail de modélisation pourra évaluer les propriétés de la propagation de l’information, comme sa vitesse, et les conditions qui les affectent ce qui permettra d’apprécier la portée adaptative de ces facteurs sociaux.
Propagation of information and collective decision making
Propagation of information within groups is fundamental to share group-living benefits. Information sharing may occur in different behavioural contexts, such as food searching and predator avoidance, as found in insect swarms, bird flocks or mammal herds. Social cohesion relies on information diffusion, and the speed and efficiency of collective decisions. The framework of complex systems and self-organization aims to account for collective properties of groups. Mathematical models using simple mathematical rules and interactions at a local scale allow reproducing collective properties. The emerging collective decision, on which relies socio-spatial cohesion, depends upon the capacity of individual decision to influence neighbours and propagation at the group level. However identifying the influential neighbours, which are individuals are responding to and on which information relies the decision making is a major challenge. The project aims at quantifying and modeling the propagation of information and decision-making in groups of vertebrates. The behaviour of groups will be studied using already collected data on sheep, where departures of individuals were experimentally triggered within grazing and almost steady groups. The objective is to decipher, after the departure of one individual, which are the individuals that are influenced (followers) first and then the subsequent behavioural changes of other neighbours. Data analysis will be conducted using tools of complex systems, in particular of complex networks. This project, at the interface biology-mathematics, will allow accounting for what is observed in several animal species where vision if one major sensory modality of communication. The modeling work could assess the properties of propagation of information such as speed and spatial features. This would allow contemplating the adaptive consequences of decision making and the social factors which affect them.
Contact: Richard Bon (richard.bon@univ-tlse3.fr)
Diffusion de l’information et prise de décision collective
La diffusion de l’information au sein des groupes s’avère fondamentale pour le partage des bénéfices. Ce partage peut intervenir dans différents contextes comportementaux tels que la découverte des ressources alimentaires et l’évitement des prédateurs, comme observé chez les essaims d’insectes, bancs de poissons, vols d’oiseaux, ou hardes de mammifères. En particulier, la cohésion d’un groupe dépend fortement de la diffusion de l’information ainsi comme de la vitesse et l’efficacité des prises de décisions collectives. D’autre part, le cadre des systèmes complexes et de l’auto-organisation permet de rendre compte des propriétés collectives des groupes. En employant des modèles mathématiques, on peut montrer que des règles comportementales simples et des interactions à une échelle locale permettent de reproduire ces propriétés collectives. Pour qu’une prise de décision collective émerge, permettant de préserver la cohésion socio-spatiale, la prise de décision de certains individus doit influencer la décision des voisins les plus proches et déclencher un effet contagion au niveau du groupe. Ce projet vise à caractériser et modéliser la propagation de l’information et la prise de décision dans des groupes de vertébrés. Il s’agira d’étudier le comportement de groupes en utilisant des résultats expérimentaux déjà collectés sur des moutons, obtenus en provoquant le départ d’un individu dans des groupes au brout et donc à l’arrêt. L’objectif est de déterminer, à partir du départ d’un individu, qui sont les voisins affectés, pour ensuite étudier les changements comportementaux des autres voisins. La caractérisation et modélisation des données se feront en utilisant des outils de la théorie de systèmes complexes, en particulier de réseaux complexes. Ce travail à l’interface biologie-mathématique pourra rendre compte des phénomènes que l’on observe chez différentes espèces
animales chez lesquelles la vision est un sens fondamental dans la communication. Le travail de modélisation pourra évaluer les propriétés de la propagation de l’information, comme sa vitesse, et les conditions qui les affectent ce qui permettra d’apprécier la portée adaptative de ces facteurs sociaux.
Propagation of information and collective decision making
Propagation of information within groups is fundamental to share group-living benefits. Information sharing may occur in different behavioural contexts, such as food searching and predator avoidance, as found in insect swarms, bird flocks or mammal herds. Social cohesion relies on information diffusion, and the speed and efficiency of collective decisions. The framework of complex systems and self-organization aims to account for collective properties of groups. Mathematical models using simple mathematical rules and interactions at a local scale allow reproducing collective properties. The emerging collective decision, on which relies socio-spatial cohesion, depends upon the capacity of individual decision to influence neighbours and propagation at the group level. However identifying the influential neighbours, which are individuals are responding to and on which information relies the decision making is a major challenge. The project aims at quantifying and modeling the propagation of information and decision-making in groups of vertebrates. The behaviour of groups will be studied using already collected data on sheep, where departures of individuals were experimentally triggered within grazing and almost steady groups. The objective is to decipher, after the departure of one individual, which are the individuals that are influenced (followers) first and then the subsequent behavioural changes of other neighbours. Data analysis will be conducted using tools of complex systems, in particular of complex networks. This project, at the interface biology-mathematics, will allow accounting for what is observed in several animal species where vision if one major sensory modality of communication. The modeling work could assess the properties of propagation of information such as speed and spatial features. This would allow contemplating the adaptive consequences of decision making and the social factors which affect them.
Contact: Richard Bon (richard.bon@univ-tlse3.fr)