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Chercheur à INRAE / UMR SAS Téléphone : 02 23 48 54 25 Email : tristan.senga-kiesse@inrae.fr Adresse postale : INRAE Centre Bretagne-Normandie, UMR SAS, 65 rue de St-Brieuc, CS 84215, 35042 Rennes Cedex, France Mots-clés : évaluation environnemental, modélisation statistique, système d’élevage bovins laitiers

Compétences

Statistiques appliquées

Recherche

Thématique de recherche actuelle

Mon projet de recherche porte sur l’intégration de méthodes d'analyse statistiques pour contribuer à améliorer les évaluations environnementales des systèmes agricoles.  Les performances environnementales de ces systèmes dépendent des variations de contexte (climatique, économique) et des pratiques des agriculteurs pour atteindre une rentabilité économique. Les méthodes d'analyse statistiques peuvent permettre, entre autres, de mieux décrire les dépendances au sein des systèmes agricoles et d'identifier des systèmes atypiques qui se distinguent des systèmes dominants, pour aider à mettre en place des actions visant à améliorer les performances environnementales.

Collaborations

• Inrae, UMR H « Herbivores », Saint-Genès-Champanelle, France
• Inrae, UMR MoSAR « Modélisation systémique appliquée aux ruminants », Paris, France
• Université de Bretagne Sud, Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique, Vannes
• Université Technique de Munich, Allemagne

Productions

• Senga Kiessé, T., Corson, M.S. The utility of less-common statistical methods for analyzing agricultural systems: focus on kernel density estimation, copula modeling and extreme value theory. Behaviormetrika 50, 491–508 (2023)
• Senga Kiessé, T., Heijungs, R. & Corson, M.S. Modeling Production Efficiency and Greenhouse Gas Objectives as a Function of Forage Production of Dairy Farms Using Copula Models. Environmental Modeling & Assessment 27, 413–424 (2022)
• Senga Kiessé, T., Corson, M.S., Wilfart, A. Analysis of milk production and greenhouse gas emissions as a function of extreme variations in forage production among French dairy farms. Journal of Environmental Management 307, 114537 (2022)