Séminaires : Différence entre versions

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(Séminaires de l'année en cours et séminaires futurs  :)
(27/09/2019 : Effondrement : et si on en parlait vraiment ? Quelles perspectives pour nos recherche ? Marc Deconchat (Dynafor))
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Version du 27 septembre 2019 à 13:23

Séminaires de l'unité MIAT :

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Le séminaire de l'équipe MIAT de l'INRA de Toulouse est un endroit d'échanges scientifiques et techniques entre les membre de l'unité et des experts en mathématiques, informatique, agro-écosystèmes, bioinformatique, etc. Les présentations peuvent être sur des travaux en cours, des projets finalisés hautement spécialisés ou à valeur plus éducative / informationnelle. Les aspects mis en avant peuvent être d'ordre méthodologique ou applicatif.

Les présentations peuvent être en français ou en anglais pour une durée d'une heure (45min + questions). Sauf contre-indication, les séminaires ont lieu dans la salle de réunion MIAT à 10h30 le vendredi. L'accès à l'unité MIAT de l'INRA Auzeville/Castanet est indiqué ici (nous sommes à moins de 30 mètres de la réception !).

 



Séminaires de l'année en cours et séminaires futurs  :

27/03/2020 : Titre à venir. Guillaume Lamoureux (Rutgers University)

Résumé : à venir

Pas de séminaire le 14 et le 21 février (vacances scolaires)

10/01/20209 : Titre à venir. Marie Perrot-Dockes (MIA Paris)

Résumé : à venir

Pas de séminaire le 27 décembre et le 3 janvier (vacances scolaires)

Pas de séminaire le 6 décembre (séminaire IMABS)

22/11/2019 : Titre à venir. Bruno Bonte (INRAE, G-EAU)

Résumé : à venir

15/11/2019 : How to Lie With Graphics. Christophe Bontemps (GREMAQ)

Résumé : We use and read data visualizations (dataviz) in our everyday lives as researchers, engineers, and citizens. Most of the time, our goal is to visually test some basic hypotheses either while exploring datasets or for presenting some findings. These dataviz also serve to convince people and ourselves that some hypotheses are valid. But what if these convincing graphics were lies? Many graphics convey information that could be misleading, by mistake, misuse or on purpose. I propose a short tutorial to visual fallacies and lies. My goal here is not to encourage cheating and lying, but on the contrary to highlight the techniques used to elaborate misleading data visualizations. This introduction should help researchers, and decision makers to distinguish visual lies from unambiguous and consistent graphics.

8/11/2019 : Titre à venir. Caroline Chanel (ISAE, DCAS)

Résumé : à venir

Pas de séminaire le 25 octobre et le 1er novembre (vacances scolaires)

18/10/2019 : Titre à venir. Fabien Laroche (Unité EFNO, IRSTEA)

Résumé : à venir

11/10/2019 : Titre à venir. Tom Rohmer (GenPhySE)

Résumé : à venir

Pas de séminaire le 4 octobre (Journée Bioinfo/biostat)

27/09/2019 : Effondrement : et si on en parlait vraiment ? Quelles perspectives pour nos recherche ? Marc Deconchat (Dynafor) diaporama

Résumé : Que l’on parvienne ou non à prendre les mesures requises pour faire face aux changements globaux, cela aboutira quasi inévitablement à des changements si profonds de nos sociétés et modes de vie qu’on peut parler de leur effondrement. Cela concernera bien évidemment et plus particulièrement les activités agricoles et d’usage des ressources naturelles, et cela nous concerne donc dans nos recherches. Pourtant, avons-nous bien pris la mesure de ce que cela signifie ? Pour P Servigne et ses co-auteurs ce n’est pas le cas car les implications seraient trop désespérantes et nous refuserions de nous y confronter. Si vous êtes prêts à en discuter, ce séminaire sera l’occasion de partager une vue d’ensemble de la Collapsologie, qui s’intéresse à ce phénomène particulier que serait un effondrement général, sans prétention d’en faire le tour. Les débats, car il y en aura sans doute tant le sujet est polémique, seront orientés vers les questions de recherche que nous posent ces perspectives.

 

20/09/2019 : Component-wise approximate Bayesian computation via Gibbs-like steps. Julien Stoehr (CEREMADE)

Résumé : Approximate Bayesian computation methods are useful for generative models with intractable likelihoods. These methods are however sensitive to the dimension of the parameter space, requiring exponentially increasing resources as this dimension grows. To tackle this difficulty, we explore a Gibbs version of the ABC approach that runs component-wise approximate Bayesian computation steps aimed at the corresponding conditional posterior distributions, and based on summary statistics of reduced dimensions. While lacking the standard justifications for the Gibbs sampler, the resulting Markov chain is shown to converge in distribution under some partial independence conditions. The associated stationary distribution can further be shown to be close to the true posterior distribution and some hierarchical versions of the proposed mechanism enjoy a closed form limiting distribution. Experiments also demonstrate the gain in efficiency brought by the Gibbs version over the standard solution.
Référence : arxiv.org/abs/1905.13599

13/09/2019 : Impact of tree choice in metagenomics differential abundance studies. Antoine Bichat (LaMME - Enterome)

Résumé : We consider the problem of incorporating evolutionary information (e.g. taxonomic or phylogenic trees) in the context of metagenomics differential analysis. Recent results published in the literature propose different ways to leverage the tree structure to increase the detection rate of differentially abundant taxa. Here, we propose instead to use a different hierachical structure, in the form of a correlation-based tree, as it may capture the structure of the data better than the phylogeny. We first show that the correlation tree and the phylogeny are significantly different before turning to the impact of tree choice on detection rates. Using synthetic data, we show that the tree does have an impact: smoothing p-values according to the phylogeny leads to equal or inferior rates as smoothing according to the correlation tree. However, both trees are outperformed by the classical, non hierachical, Benjamini-Hochberg (BH) procedure in terms of detection rates. Other procedures may use the hierachical structure with profit but do not control the False Discovery Rate (FDR) a priori and remain inferior to a classical Benjamini-Hochberg procedure with the same nominal FDR. On real datasets, no hierarchical procedure had significantly higher detection rate that BH. Although intuition advocates the use of a hierachical structure, be it the phylogeny or the correlation tree, to increase the detection rate in microbiome studies, current hierachical procedures are still inferior to non hierachical ones and effective procedures remain to be invented.

Séminaires passés / Past seminars  :

Lien vers la Liste des séminaires passés de l'unité MIAT.


Contacts:

Si vous souhaitez présentez vos travaux durant le séminaire MIAT, n'hésitez pas à contacter Patrick Taillandier ou Matthias Zytnicki.

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