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M. Martin Dessart

Doctorant

Coordonnées

U.F.R. de Sciences et Techniques

Mail
martin.dessart@etu.univ-tours.fr
Site internet
https://martindessart.github.io/

Thèmes de recherche

Influence des caractéristiques physico-chimiques des écosystèmes aquatiques sur les interactions proie-prédateurs. Une approche comportementale et neuroanatomique.

Les passerelles entre biologie de la conservation et biologie du comportement permettent d'étudier le lien entre aspects proximaux et ultimes du comportement et enjeux de conservation. Ces approches transdisciplinaires renforcent les solutions intégratives liées aux pertes de biodiversité et peuvent influencer positivement les prises de décision environnementales. Par exemple, la qualité des milieux aquatiques (physico-chimie de l'eau, présence de substances chimiques polluantes) influence nettement la survie et le développement des macro-invertébrés.

Au sein d'un système proie-prédateur, notre démarche consiste dans un premier temps à analyser l'effet des conditions environnementales de différents écosystèmes aquatiques sur les performances cognitives de modèles macro-invertébrés. Pour cela, nous souhaitons mettre en place des protocoles de conditionnement suivant les modalités visuelles et olfactives, ainsi que des analyses neuroanatomiques grâce à l'utilisation de microscopie confocale et des logiciels de reconstruction 3D. Dans un second temps, nous explorerons les capacités cognitives impliquées dans les interactions sociales intra et inter-spécifiques puis nous évaluerons l'effet des caractéristiques physico-chimiques sur ces interactions. Finalement, nous proposerons une modélisation de la qualité d'un écosystème aquatique suivant les performances cognitives de macro-invertébrés.
 

The influence of physico-chemical characteristics of aquatic ecosystems on the prey-predator interactions. A behavioural-neuroanatomical approach.

Some pathways between conservation and behavioural biology have been built up and allow to study how proximate and ultimate aspects of animal behaviour can be of value in conservation. These transdisciplinary approaches strengthen integrative solutions to the loss of biodiversity and can positively affect environmental decision-making. For instance, the quality of aquatic ecosystems (physico-chemistry of water, pollutant chemical substances) clearly influcences the survival and development of macroinvertebrates.

Within a prey-predator interaction, we first aim to analyse the effects of environmental conditions among different ecosystems on the cognitive abilities of two macroinvertebrate models. We want to set up conditioning bioassays to measure visual and olfactive performance as well as neuroanatomical analysis using confocal microscopy and 3D imaging software. Then, we aim to explore cognitive abilities involved in interspecific and intraspecific interactions and the effect environmental conditions on these interactions. Finally, we want to model one ecosystem qualities using macro-invertebrate cognitive performances.

Activités / CV

Education

  • 2018 - 2020: MSc in Ecophysiology, Ethology and Ecology at University of Strasbourg, France (High honours)
  • 2017 - 2018: Front-End Web Developer Degree at Udacity (Distance learning)
  • 2012 - 2017: Engineer’s degree Mechanics and Control Systems at Institut Catholique des Arts et Métiers, Toulouse, France
 

Work experience

  • 2020 (Jul - Nov): Research intern at Research Center for Animal Cognition, CNRS UMR 5169, Toulouse, France | Supervisors: Dr Sylvie Guillerme and Pr Martin Giurfa
  • 2020 (Jan - Jun): Master’s thesis at Animal Minds Lab, University of Auckland, New Zealand | Supervisors: Amalia Bastos and Dr Alex Taylor
  • 2019 (Apr - Jun): Research intern at MARBEC, CNRS UMR 9190, Montpellier, France | Supervisors: Dr Jean-Christophe Auguet and Marie-Charlotte Cheutin
  • 2016 - 2017 (Sep - Feb): Engineering thesis at Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand | Supervisors: Pr Tek Tjing Lie and Gianni Goretti
Vous trouverez d'autres infos ici: https://martindessart.github.io/