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Thèse en écologie évolutive (H/F) Plasticité de la phénologie chez les passereaux: environnements multivariés

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : jeudi 7 octobre 2021

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Informations générales

Référence : UMR5175-CELTEP-002
Lieu de travail : MONTPELLIER
Date de publication : jeudi 5 août 2021
Nom du responsable scientifique : Celine Teplitsky
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 novembre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

La plasticité de la phénologie est considérée comme l'un des principaux mécanismes par lesquels les organismes peuvent s'adapter au changement climatique. Cependant, nous savons encore peu de choses sur les facteurs écologiques qui vont contraindre ou faciliter cette adaptation.
Ce projet de thèse s'articule autour de deux thèmes principaux (1) Évaluer comment les conditions environnementales affectent l'expression de la plasticité. La plasticité est toujours une réponse à l'environnement, mais cette plasticité (c'est-à-dire la façon dont l'organisme répond à l'environnement) peut elle-même changer avec l'environnement, en raison de la variation simultanée de multiples facteurs ou environnements vécus plus tôt dans la vie de l'organisme ; et (2) évaluer dans quelle mesure ces réponses sont adaptatives à de multiples facteurs environnementaux. Des approches récentes de modélisation permettent d'estimer les phénotypes optimaux dans la nature et d'évaluer la valeur adaptative des normes de réaction exprimées.

Contexte de travail

Nous recherchons un(e) doctorant(e) (financement sur 3 ans) en co-encadrement entre Céline Teplitsky (Montpellier, France) et Erik Matthysen (Anvers, Belgique). Ce projet sera basé sur des analyses statistiques de données à long terme obtenues à partir du suivi de populations d'oiseaux sauvages, principalement des mésanges bleues et des mésanges charbonnières, mais une approche interspécifique peut être développée sur plusieurs passereaux à partir d'un suivi scientifique citoyen. Le doctorat sera réalisé au CEFE (Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive, Montpellier, France) et au Groupe de Recherche en Ecologie Evolutionnaire (Anvers, Belgique). La nomination est pour une période de 3 ans (période novembre 2021 - octobre 2024) sur un financement de l'initiative 'Climat et Biodiversité' de BNP Paribas. Le candidat s'engage à réaliser une thèse de doctorat, à publier au moins deux articles dans des revues internationales de premier plan avant la soutenance de thèse, et à faire une ou plusieurs communications lors de congrès internationaux.

Informations complémentaires

Les candidats doivent être titulaires d'un diplôme MSc (Master 2 en France) en biologie évolutive ou en écologie avec une solide expérience en statistiques. Le doctorant devra contribuer à la collecte de données pendant la saison de terrain. Une expérience de terrain est un plus mais n'est pas obligatoire si la volonté d'apprendre est présente. Les candidatures écrites (en anglais), comprenant une lettre de motivation, un CV complet, les notes universitaires obtenues et les noms et contacts d'au moins deux référents, doivent être soumises en ligne sur le site du CNRS. Les candidatures incomplètes ne seront pas prises en considération. Une sélection préliminaire sera effectuée sur la base des dossiers de candidature. Les candidats sélectionnés passeront un entretien début octobre.
N'hésitez pas à nous contacter pour plus de détails (celine.teplitsky@cefe.cnrs.fr; erik.matthysen@uantwerpen.be).

La date limite de candidature est le 15 septembre 2021 à midi

Références pertinentes:
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Culina, A.et al. 2020. Connecting the data landscape of long‐term ecological studies: the SPI‐Birds data hub. Journal of Animal Ecology.
Gamelon, M., J. Tufto, A. L. K. Nilsson, K. Jerstad, O. W. Røstad, N. C. Stenseth, and B. E. Sæther. 2018. Environmental drivers of varying selective optima in a small passerine: A multivariate, multiepisodic approach. Evolution 72:2325–2342.
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