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La méta-analyse en agronomie : synthétiser des données locales pour tester des hypothèses globales.
David Makowski
INRA Grignon
Thu, May. 04th 2017, 11:00-12:00
Bat 701, P 17C, LSCE Orme des Merisiers

L'analyse des données générées par la recherche agronomique permet de mieux comprendre l’effet des pratiques agricoles sur la production (ex : rendement des cultures, qualité des produits) et sur l’environnement (ex : émission de gaz à effet de serre, pollution de l’eau). Ces données ont des origines très diverses; elles sont produites sur des parcelles d’essais expérimentaux, dans le cadre d’enquêtes réalisées chez les agriculteurs ou lors d’expérimentations numériques réalisées à l’aide de modèles mathématiques. Sur certaines questions stratégiques, de nombreuses études sont réalisées et publiées de manière indépendante par différentes équipes appartenant à diverses institutions. C’est par exemple le cas des études visant à comparer les systèmes de type « agriculture biologique » aux systèmes dits « conventionnels », de celles visant à évaluer les performances de cultures génétiquement modifiées, des études mesurant les émissions de gaz à effet de serre produites par la fertilisation azotée, ou encore de celles réalisées pour estimer l'impact du changement climatique sur la production agricole. Sur de tels sujets, des dizaines et parfois des centaines d’études sont conduites sur un pas de temps plus ou moins long (généralement 10-20 ans) et leurs résultats sont publiés de manière indépendante dans des rapports et des revues scientifiques. Après une brève présentation de l'origine et des objectifs de la méta-analyse, je montrerai comment la méta-analyse s'est progressivement imposée en agronomie. Je présenterai les intérêts de cette démarche, les principales méthodes, et plusieurs exemples d'applications.

Contact : Juliette Lathiere
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