Publications - Unite MIA-Jouy

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Article

[1] J.-M. Azaïs, R. Bailey, and H. Monod. The consultants forum - A catalogue of efficient neigbour-designs with border plots. Biometrics, 49: 1252-1261, 1993.
Keywords : Construction of designs, neighbour balance, optimality, randomization, software..

[2] J.-M. Azaïs, H. Monod, and R. Bailey. The influence of design on validity and efficiency of neighbour methods. Biometrics, 54: 1374-1387, 1998.
Keywords : Efficiency, neighbour balance, neighbour methods, randomization study, validity.

[3] J.-M. Azaïs and H. Monod. Commentaires sur l'article de Pierre Dagnélie : La planification des expériences : choix des traitements et dispositif expérimental. J. de la Société Française de Statist., 141(1-2): 31-33, 2000.

[4] R. A. Bailey, J.-M. Azaïs, and H. Monod. Are neighbour methods preferable to analysis of variance for completely systematic designs? silly designs are silly . Biometrika, 82: 655-659, 1995.
Keywords : Complete-block designs, efficiency, generalized least squares, neighbour analysis, validity.

[5] R. A. Bailey, H. Monod, and J. P. Morgan. Construction and optimality of affine-resolvable designs. Biometrika, 82(1): 187-200, 1995.
Keywords : Affine design, maximal balance, optimal design, orthogonal array, resolvable design, pseudofactor..

[6] R. A. Bailey and H. Monod. Efficient semi-latin rectangles: designs for plant disease experiments. Scand. J. Statist., 28(2): 257-270, 2001.
Keywords : blocking in two directions, half-leaves, optimal design, plant disease experiment, semi-Latin rectangle.

[7] J. Beganovic, A. Guillot, M. van de Guchte, A. Jouan, C. Gitton, V. Loux, K. Roy, S. Huet, H. Monod, and V. Monnet. Characterization of the insoluble proteome of lactococcus lactis by sds-page lc-ms/ms leads to the identification of new markers of adaptation of the bacteria to the mouse digestive tract. Journal of Proteome Research, 9(2): 677-688, 2010.
Keywords : Lactococcus lactis and cell envelope and proteome and protein abundance and comparative proteomics and LC-MS/MS and digestive tract and spectral counting and peptide counting and membrane protein. [ DOI ]

[8] M. Belhaj Fraj, H. Falentin-Guyomarch, H. Monod, and C. de Vallavieille-Pope. The use of microsatellite markers to determine the relative proportions of grain produced by cultivars and the frequency of hybridization in bread wheat mixtures. Plant Breeding, 122(5): 385-391, 2003.
Keywords : Triticum aestivum, cultivar outcrossing, cultivar mixture, farmers fields, gliadin, glutenin, harvest qualitym, simple sequence repeats.
Mots-clés : Mélanges variétaux, microsatellites, test du chi2.

[9] A. Bouvier, K. Kiêu, K. Adamczyk, and H. Monod. Computation of the integrated flow of particles between polygons. Environmental Modelling & Software, 24(7): 843-849, 2009.
Keywords : Califlopp, Computational geometry, Cubature, DCUTRI, GENESYS model, Gene flow model, Integrated particle flow. [ DOI | http ]

[10] M. Carpani, J.-E. Bergez, and H. Monod. Sensitivity analysis of a hierarchical qualitative model for sustainability assessment of cropping systems. Environmental Modelling & Software, 27-28: 15-22, 2012. online : octobre/2011.
Keywords : MASC, Sensitivity index, ANOVA, Monte-Carlo sampling, Conditional probabilities, Hierarchical qualitative model, Agricultural sustainability.

[11] T. Cartailler, A. Guaus, A. Janon, H. Monod, C. Prieur, and N. Saint-Geours. Sensitivity analysis and uncertainty quantification for environmental models. ESAIM PROCEEDINGS, 44: 300-321, 2014.

[12] M. S. Castellazzi, J. N. Perry, N. Colbach, H. Monod, K. Adamczyk, V. Viaud, and K. F. Conrad. New measures and tests of temporal and spatial pattern of crops in agricultural landscapes. Agriculture, Ecosystems & Environment, 118(1-4): 339-349, 2007.
Keywords : Rotations, spatial, temporal, heterogeneity, crops, agronomy, landscape, pattern, spatio-temporal. [ DOI ]

[13] A. Chèvre, K. Adamczyk, F. Eber, V. Huteau, O. Coriton, J. Letanneur, C. Larédo, E. Jenczewski, and H. Monod. Modelling gene flow between oilseedrape and wild radish. 1. evolution of chromosome structure. Theoretical and Applied genetics, 114(2): 209-221, 2007.
Keywords : Backcross, Genome structure, modelling, gene flow, transgenic oilseed rape, wild radish.

[14] J.-J. Claustriaux, O. David, H. Monod, and G. Philippeau. Essai variétés: La chasse aux effets de compétition ! Perspectives Agricoles, (229): 86-88, 1997.
Mots-clés : Dispositif expérimental, essai variétal, compétition intergénotype, analyse statistique.

[15] N. Colbach, H. Monod, and C. Lavigne. A simulation study of the medium-term effects of field patterns on cross-pollination rates in oilseed rape (brassica napus l.). Ecological Modelling, 220(5): 662-672, 2009.
Keywords : Oilseed rape, Spatio-temporal model, GENESYS, Simulation experiment, Cropping system, Gene flow, Landscape, Isolation distance, Genetically modified (GM), Herbicide resistance.

[16] A. Courcoul, H. Monod, M. Nielen, D. Klinkenberg, L. Hogerwerf, F. Beaudeau, and E. Vergu. Modelling the effect of heterogeneity of shedding on the within herd coxiella burnetii spread and identification of key parameters by sensitivity analysis. Journal of Theoretical Biology, 284: 130-141, 2011. online - juin 2011.
AMS Keywords: Q fever, Stochastic model, Uncertainty andvariability, PCA, ANOVA.

[17] O. David, H. Monod, and J. Amoussou. Optimal complete block designs to adjust for interplot competition with a covariance analysis. Biometrics, 56(2): 389-393, 2000.
Keywords : Interference, neighbor-balanced designs, neighbor effects, simulated annealing, variety trials.
Mots-clés : Interférence, plans équilibrés pour les voisinages, recuit simulé, effets de voisinage, essais variétaux.

[18] O. David, H. Monod, J. Lorgeou, and G. Philippeau. Control of interplot interference in grain maize : a multi-site comparison. Crop Science, 41(2): 406-414, 2001.

[19] C. Durier, H. Monod, and A. Bruetschy. Design and analysis of factorial sensory experiments with carry-over effects. Food Quality and Preference, 8(2): 141-149, 1997.
Mots-clés : Plan factoriel, analyse sensorielle, analyse statistique, vin.

[20] V. Foucteau, P. Brabant, H. Monod, O. David, and I. Goldringer. Correction models for intergenotypic competition in winter wheat. Agronomie, 20: 943-953, 2000.
Keywords : Intergenotypic competition, wheat (Triticum aestivum L.), early generation selection, correction models.

[21] V. Ginot, S. Gaba, R. Beaudouin, F. Aries, and H. Monod. Combined use of local and ANOVA-based global sensitivity analyses for the investigation of a stochastic dynamic model: Application to the case study of an individual-based model of a fish population. Ecological Modelling, 193(3-4): 479-491, 2006.
Keywords : Sensitivity analysis, ANOVA, Simulation design, Computer experiments, Stochastic individual-based model.

[22] A. Grimaud, S. Huet, H. Monod, E. Jenczewski, and F. Eber. Mélange de modèles mixtes : application à l'analyse des appariements de chromosomes chez des haploïdes de colza. J. de la Société Française de Statist., 143(1-2): 147-153, 2002.
Keywords : genetic determinism, mixture model, mixed linear model, likelihood ratio test.
Mots-clés : Biometrie, genetique, colza, brassica napus var oleifera, plante oleagineuse, crucifere, haploide, meiose, appariement chromosomique, controle genetique, modelisation, modele de melange, modele mixte, estimation de parametre type.

[23] L. Hossard, C. Lannou, J. Papaïx, H. Monod, E. Lô-Pezler, V. Souchere, and M.-H. Jeuffroy. Quel déploiement spatio-temporel des variétés et des itinéraires techniques pour accroître la durabilité des résistances variétales ? Innovations Agronomiques, 8: 15-33, 2010.
Mots-clés : durabilité, résistance variétale, pratiques, systèmes de culture, modélisation, gestion spatiale. [ http ]

[24] E. Jenczewski, F. Eber, A. Grimaud, S. Huet, M.-O. Lucas, H. Monod, and A.-M. Chèvre. PrBn, a major gene controlling homoeologous pairing in oilseed rape (Brassica napus) haploids. Genetics, 164(2): 645-653, 2003.
Keywords : Chromosome pairing, Pairing regulator, Likelihood ratio statistics, Polyploidy..

[25] K. Kiêu, K. Adamczyk-Chauvat, H. Monod, and R. S. Stoica. A completely random T-tessellation model and Gibbsian extensions. Spatial Statistics, 6: 118-138, 2013.
Keywords : Planar tessellation; Gibbs model, simulation; Metropolis-Hastings algorithm.

[26] A. Kobilinsky and H. Monod. Experimental design generated by group morphisms: an introduction. Scand. J. Statist., 18: 119-134, 1991.
Keywords : Abelian group, factorial design, confounding, fractional designs, cyclic design, efficiency factor, ELISA.

[27] A. Kobilinsky and H. Monod. Juxtaposition of regular factorial designs and the complex linear model. Scand. J. Statist., 22(2): 223-254, 1995.
Keywords : Abelian group, factorial design, partial confounding, fractional designs, cyclic design, efficiency factor..

[28] M. Lamboni, D. Makowski, S. Lehuger, B. Gabrielle, and H. Monod. Multivariate global sensitivity analysis for dynamic crop models. Field Crops Research, 113(3): 312-320, 2009.
Keywords : Crop model, Mean squared error of prediction, N2O emission, Sensitivity analysis, Parameter estimation.

[29] M. Lamboni, D. Makowski, and H. Monod. Indices de sensibilité, sélection de paramètres et erreur quadratique de prédiction : des liaisons dangereuses ? Journal de la Société Française de Statistique, 152(1): 26-48, 2011.
Mots-clés : Analyse de sensibilité globale, EQM, EQMP, LASSO, plan d'expériences, sélection des paramètre.

[30] M. Lamboni, H. Monod, and D. Makowski. Multivariate sensitivity analysis to measure global contribution of input factors in dynamic models. Reliability Engineering et System Safety, 96(4): 450-459, 2011.
Keywords : Dynamic model, Factorial design, Latin hypercube sampling, Principal components analysis, RKHS, Sensitivity analysis, Sobol' decomposition.

[31] C. Lavigne, E. K. Klein, J.-F. Mari, F. Le Ber, K. Adamczyk, H. Monod, and F. Angevin. How do genetically modified (GM) crops contribute to background levels of GM pollen in an agricultural landscape? Journal of Applied Ecology, 45(4): 1104-1113, 2008.
Keywords : coexistence, corn, cross-pollination, landscape, model, pollen dispersal, spatial distribution, transgenic, upscaling.

[32] F. Le Ber, C. Lavigne, K. Adamczyk, Angevin, N. Colbach, J.-F. Mari, and H. Monod. Neutral modelling of agricultural landscapes by tessellation methods-application for gene flow simulation. Ecological Modelling, 220(24): 3536-3545, 2009.
Keywords : Neutral landscape models; Agricultural landscapes; Gene flow; Spatial point process; Voronoi diagrams; Rectangular tessellation; Field pattern; GenExP-LandSiTes.

[33] P. Loisel, B. Goffinet, H. Monod, and G. Montes de Oca. Detecting a major gene in an F2 population. Biometrics, 50: 512-516, 1994.
Mots-clés : Rapport de vraisemblance, distribution asymptotique, population animale, plante, gène majeur, modèle mixte, statistique, test.

[34] A. Lurette, S. Touzeau, M. Lamboni, and H. Monod. Sensitivity analysis to identify key parameters influencing salmonella infection dynamics in a pig batch. J. Theor. Biol., 258(1): 43-52, 2009.
Keywords : epidemiological model, parameter uncertainty and variability, dynamic output, seroprevalence, analysis of variance. [ DOI ]

[35] D. Makowski, T. Doré, and H. Monod. A new method to analyse relationships between yield components with boundary lines. Agronomy for Sustainable Development, 27: 119-128, 2007.
AMS Keywords: boundary line, model, parameter estimation, quantile regression, yield components, yield gap analysis. [ DOI ]

[36] D. Makowski, C. Naud, M.-H. Jeuffroy, A. Barbottin, and H. Monod. Global sensitivity analysis for calculating the contribution of genetic parameters to the variance of crop model prediction. Reliability Engineering and System Safety, 91(10): 1142-1147, 2006.
Keywords : Crop model, Extended fast, Genetic parameter, Global sensitivity analysis, Winding stairs. [ DOI ]

[37] B. Mille, M. B. Fraj, H. Monod, and C. de Vallavieille-Pope. Assessing four-way mixtures of winter wheat cultivars from the performances of their two-way and individual components. European Journal of Plant Pathology, 114(2): 163-173, 2006.
Keywords : Triticum aestivum - cultivar mixtures - grain quality - grain protein content - grain yield - functional diversity - genetic diversity - mixing ability - septoria leaf blotch - Mycosphaerella graminicola. [ DOI ]

[38] H. Monod, J.-M. Azaïs, and R. A. Bailey. Valid randomisation for the first-difference analysis. Australian Journal of Statistics, (38): 91-106, 1996.
Keywords : Neighbour analysis, neighbour design, quadratic unbiased estimator, valid randomisation.

[39] H. Monod and R. A. Bailey. Pseudofactors: normal use to improve design and facilitate analysis. Applied Statistics, 41(2): 317-336, 1992.
Keywords : Analysis of variance, efficiency factor, factorial design, general balance, Genstat, lattice square, optimal designs, pseudofactor, square lattice..

[40] H. Monod and R. Bailey. Two-factor designs balanced for the neighbour effect of one factor. Biometrika, 80(3): 643-659, 1993.
Keywords : Competition, neighbour-balanced factorial design, optimal design..

[41] H. Monod and R. Bailey. Valid restricted randomization for unbalanced designs. J. R. Statist. Soc. B, 55(1): 237-251, 1993.
Keywords : Analysis of variance, incomplete-block design, neighbour-balanced design, valid randomization.

[42] H. Monod, D. Makowski, M. Sahmoudi, and D. Wallach. Optimal experimental designs for estimating model parameters, applied to yield response to nitrogen models. Agronomie, (22): 229-238, 2002.
Keywords : Mitscherlich model, nitrogen fertilization, non-linear mixed model, optimal design.

[43] H. Monod. Serially balanced factorial sequences. J. Stat. Plann. Inference, 27: 325-333, 1991.
Keywords : Serially balanced factorial sequences, repeated measurements designs, orthogonal factorial designs, orthogonal arrays..

[44] H. Monod. Two-factor neighbour designs in incomplete blocks for intercropping experiments. The Statistician, 41: 487-497, 1992.
Keywords : Agroforesterie, randomisation, biometrie.

[45] H. Monod. Valid randomization for models with neighbour effects from treatments. Statistics, 27: 311-324, 1996.
Keywords : Analysis of variance, change-over designs, neighbour-balanced design, valid randomization..

[46] L. Moreau, H. Monod, A. Charcosset, and A. Gallais. Marker-assisted selection with spatial analysis of unreplicated field trials. Theoretical and Applied Genetics, 98: 234-242, 1999.
Keywords : Marker-assisted selection, spatial analysis.

[47] M. Moslonka-Lefebvre, H. Monod, C. A. Gilligan, E. Vergu, and J. A. N. Filipe. Epidemics in markets with trade friction and imperfect transactions. arXiv:1310.6320, 1-51, 2013.
Keywords : behavioural response; economic epidemiology; epidemic threshold; trade networks.

[48] S. D. Nicolas, G. L. Mignon, F. Eber, O. Coriton, H. Monod, V. Clouet, V. Huteau, A. Lostanlen, R. Delourme, B. Chalhoub, C. D. Ryder, A. M. Chèvre, and E. Jenczewski. Homeologous recombination plays a major role in chromosome rearrangements that occur during meiosis of Brassica napus haploids. Genetics, 175: 487-503, 2007. [ DOI ]

[49] S. D. Nicolas, H. Monod, F. Eber, A.-M. Chèvre, and E. Jenczewski. Non-random distribution of extensive chromosome rearrangements in brassica napus depends on genome organization. The plant journal, 70(4): 691-703, 2012.

[50] J. Papaïx, K. Adamczyk, A. Bouvier, K. Kiêu, S. Touzeau, C. Lannou, and H. Monod. Pathogen population dynamics in agricultural landscapes: The ddal modelling framework. Infection, Genetics and Evolution, -(-): 1-12, 2014. 10 fev 2014: on line et in presse.
Keywords : Landscape epidemiology; Landscape pattern indices; Metapopulation model; Model analysis; Sensitivity analysis; Tessellation models.

[51] J. Papaïx, O. David, C. Lannou, and H. Monod. Dynamics of adaptation in spatially heterogeneous metapopulations. PloS ONE, 8(2): 1-15, 2013. doi : 10.1371/journal.pone.0054697 - article online n° e54697.
Keywords : adaptative dynamics, spatial heterogeneity, landscape epidemiology, crop disease, agriculture, habitat fragmentation.

[52] J. Papaïx, H. Goyeau, P. Du Cheyron, H. Monod, and C. Lannou. Influence of cultivated landscape composition on variety resistance: an assessment based on wheat leaf rust epidemics. New Phytologist, 191(4): 1095-1107, 2011.
Keywords : Bayesian modelling, crop resistance durability, hierarchical model, landscape epidemiology, population genetics, Puccinia triticina, wheat leaf rust. [ DOI ]

[53] J. Papaïx, S. Touzeau, H. Monod, and C. Lannou. Can epidemic control be achieved by altering landscape connectivityin agricultural systems? Ecological Modelling, 284: 35-47, 2014. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2014.04.014.
Keywords : Can epidemic control be achieved by altering landscape connectivityin agricultural systems?.

[54] G. Philippeau, O. David, and H. Monod. Essais variétés de céréales: La chasse aux effets de compétition ! Perspectives Agricoles, (235): 46-50, 1998.
Mots-clés : Compétition, effet de bordure, voisinage, parcelle, modélisation, céréale, analyse de données, biométrie, expérimentation, prévision de rendement, essai de variété, hauteur.

[55] B. Ricci, H. Monod, D. Guérin, A. Messéan, C. Maton, B. Balique, and F. Angevin. Predicting maize pollen production using tassel morphological characteristics. Field Crops Research, 136: 107-115, 2012.
Keywords : hybrid, GMO, coexistence, cross-pollination, gene flow, mixed model.

[56] R. Rincent, D. Laloë, S. Nicolas, T. Altmann, D. Brunel, P. Revilla, V. M. Rodríguez, J. Moreno-Gonzalez, A. Melchinger, E. Bauer, C.-C. Schoen, N. Meyer, C. Giauffret, C. Bauland, P. Jamin, J. Laborde, H. Monod, P. Flament, A. Charcosse, and L. Moreau. Maximizing the reliability of genomic selection by optimizing the calibration set of reference individuals: Comparison of methods in two diverse groups of maize inbreds (Zea mays) L. Genetics, 192(2): 715-728, 2012.
Keywords : genomic selection, coefficient of determination, reliability, optimization, calibration set, maize.

[57] R. Rincent, L. Moreau, H. Monod, E. Kuhn, A. Melchinger, R. Malvar, J. Moreno-Gonzalez, S. Nicolas, D. Madur, V. Combes, F. Dumas, T. Altmann, D. Brunel, M. Ouzunova, P. Flament, P. Dubreuil, A. Charcosset, and T. Mary-Huard. Recovering power in Association Mapping Panels with variable levels of linkage disequilibrium. Genetics, 1-13, 2014. online : DOI: 10.1534/genetics.113.159731.
Keywords : Association mapping ; Zea mays L. ; kinship ; linkage disequilibrium ; power DOI.

[58] J.-J. Schott, A. Bar-Hen, H. Monod, and F. Blouet. Compétition entre génotypes dans des essais variétaux de colza oléagineux d'hiver. Cahiers d'Études et de Recherches Francophones Agricultures, 3: 377-383, 1994.
Mots-clés : Protocole de mesures, colza, brassica napus var oléifera, plante oléagineuse, génotype, compétition, dispositif expérimental.

[59] V. Viaud, H. Monod, C. Lavigne, F. Angevin, and K. Adamczyk. Spatial sensitivity of maize gene-flow to landscape pattern: a simulation approach. Landscape Ecology, 23: 1067-1079, 2008.
Keywords : Cross-pollination - Global sensitivity analysis - Landscape metrics - Multi-scale analysis - Pollen dispersal.

[60] X. Y. Zhang, C. Loyce, J.-M. Meynard, and H. Monod. Modeling the effect of cultivar resistance on yield losses of winter wheat in natural multiple disease conditions. Europ. J. Agronomy, 26(4): 384-393, 2007.
Keywords : Winter wheat; Crop loss; Cultivar resistance to diseases; Septoria tritici blotch; Brown rust; Yellow rust; Powdery mildew; Genotype × environment interaction; Factorial regression. [ DOI ]

[61] H. W. Zub, H. Monod, L. Béthencourt, and M. Brancourt-Hulmel. An index of competition reduces statistical variability and improves comparisons between genotypes of miscanthus. Bioenergy Research, 5(4): 829-840, 2012. doi:10.1007/s12155-012-9193-3.
Keywords : Miscanthus, field trials, intragenotypic competition, competition effect, competitive ability, aboveground biomass.

Book

[62] R. Faivre, B. Iooss, D. Mahévas, S.and Makowski, and H. Monod. Analyse de sensibilité et exploration de modèles : Application aux sciences de la nature et de l'environnement. Savoir Faire. Quae éditions, 2013. 326 pages.
Mots-clés : aide à la décision, modèlisation, système d'information, sciences de la vie, agronomie.

[63] D. Makowski and H. Monod. Analyse statistique des risques agro-environnementaux. Statistique et probabiltés appliquées. Springer, 2011.

Incollection

[64] C. Bruchou and H. Monod. Criblage par discrétisation de l'espace. In Analyse de sensibilité et exploration de modèles : Application aux sciences de la nature et de l'environnement, Savoir faire. Quae éditions, 2013, ch. 4, pp. 85-123.
Mots-clés : analyse de variance.

[65] R. Faivre, M.-H. Jeuffroy, M. Hervé, and R. Trepos. Les méthodes génériques pour la conception d'idéotypes : apports des mathématiques appliquées. In Conception d'idéotypes de plantes pour une agriculture durable, Ecoles-chercheurs INRA. INRA -FP-CIRAD, 2014, ch. 8, pp. 185-217.

[66] R. Faivre, D. Makowski, J. Wang, H. Richard, and H. Monod. Exploration numérique d'un modèle agronomique avec le package mtk. In Analyse de sensibilité et exploration de modèles : Application aux sciences de la nature et de l'environnement, Savoir faire. Quae éditions, 2013, ch. 11, pp. 277-292.
Mots-clés : analyse, sensibilité.

[67] V. Ginot and H. Monod. Explorer les modèles par simulation : application aux analyses de sensibilité. In Modélisation et Simulation Multi-agents, applications pour les Sciences de l'Homme et de la Société, F. Amblard and D. Phan (eds.). Lavoisier (Hermès Science) (Paris), 2006, ch. 3, pp. 75-100.

[68] V. Ginot and H. Monod. Exploring models by simulation. In Agent-based modelling and simulation in the social and human sciences, F. Amblard and D. Phan (eds.). Bardwell Press, 2007, ch. 3, pp. 63-91.

[69] B. Iooss, H. Monod, T. Faure, and L. Rouan. Echantillonage en grande dimension. In Analyse de sensibilité et exploration de modèles : Application aux sciences de la nature et de l'environnement, Savoir faire. Quae éditions, 2013, ch. 3, pp. 61-79.
Mots-clés : analyse d'incertitude.

[70] H. Monod, C. Naud, and D. Makowski. Uncertainty and sensitivity analysis for crop models. In Working with Dynamic Crop Models: Evaluation, Analysis, Parameterization, and Applications, D. Wallach, D. Makowski, and J. W. Jones (eds.). Elsevier, 2006, ch. 4, pp. 55-100.

[71] H. Monod. Méthodes basées sur l’analyse de la variance. In Analyse de sensibilité et exploration de modèles : Application aux sciences de la nature et de l'environnement, Savoir faire. Quae éditions, 2013, ch. 5, pp. 125-157.
Mots-clés : indice de sensibilité.

[72] H. Richard, H. Monod, J. Wang, J. Couteau, N. Dumoulin, B. Poussi, J.-C. Soulié, and E. Ramat. Boîte à outils Mexico, un environnement générique pour piloter l'exploration numérique de modèles. In Analyse de sensibilité et exploration de modèles : Application aux sciences de la nature et de l'environnement, Savoir faire. Quae éditions, 2013, ch. 9, pp. 233-252.
Mots-clés : Mexico.

[73] J. Wang, H. Richard, R. Faivre, and H. Monod. Le package mtk, une bibliothèque r pour l’exploration numérique des modèles. In Analyse de sensibilité et exploration de modèles : Application aux sciences de la nature et de l'environnement, Savoir faire. Quae éditions, 2013, ch. 10, pp. 255-275.
Mots-clés : package mtk.

Inproceedings

[74] K. Adamczyk, K. Kiêu, H. Monod, and R. Stoica. Tessellation model for agricultural landscape. In 6th French-Danish Workshop on Spatial Statistics and Image Analysis (Skagen, Denmark), May 2006.

[75] F. Angevin, E. K. Klein, J.-F. Mari, F. L. Ber, K. Adamczyk, H. Monod, and C. Lavigne. Relative impacts of closest fields and background pollen on gm impurity rates in non-gm harvests. In Fourth International Conference on Coexistence between Genetically Modified (GM) abnd non-GM based Agricultural Supply Chains (Melbourne). gmcc09, 10-12 November 2009. [ http ]

[76] M. Belhaj Fraj, B. Mille, H. Monod, J.-M. Meynard, and C. de Vallavieille-Pope. Évaluation des performances phytosanitaires, agronomiques et industrielles d'associations variétales de blé tendre d'hiver à destination meunière dans un réseau de parcelles agricoles. In 5ème Congrès de la Société Française de Phytopathologie (Angers, France), 26-29 mars 2001. 158.

[77] F. Belhaj, J.-M. Meynard, H. Monod, B. Mille, and C. D. Vallavieille-Pope. Reduction of septoria tritici blotch severity and stability of grain yield and quality of wheat cultivar mixtures in on-farm trials. In Global insights into the septoria and stagonospora diseases of cereals. Proceedings of the 6th International Symposium on Septoria and Stagonospora Diseases of Cereals (Tunis, Tunisie), G. Kema, M. van Ginkel, and M. Harrabi (eds.), 8-12 décembre 2003, pp. 45-47.

[78] F. Belhaj, J.-M. Meynard, H. Monod, B. Mille, and C. D. Vallavieille-Pope. Stabilité du rendement et de la qualité d'associations de variétés de blé dans des parcelles agricoles conduites selon un système de protection intégrée. In AFPP - 7ème Conférence Internationale sur les Maladies des Plantes (Tours, France), 3-5 décembre 2003.
Mots-clés : blé, association variétale, septoriose, rendement, taux de protéines, panification.

[79] A. Bensadoun, A. Messean, and H. Monod. Modélisation des flux des gènes : quand les Bayésiens se mêlent de la question OGM. In Rencontres AppliBUGS (Paris), juin - 20 2013, p. 69 diapos. présentation orale.

[80] A. Bensadoun, H. Monod, F. Angevin, D. Makowski, and A. Messéan. Modeling of gene flow by a bayesian approach: A new perspective for decision support. In GMCC 2013 (Lisbone-Portugal), November 2013, p. 28 diapos.

[81] J.-E. Bergez, M. Carpani, H. Monod, F. Angevin, B. Colomb, and R. Faivre. Sensitivity analysis of DEXItype models applied to design cropping systems. In Proceedings of Agro 2010, the XI ESA Congress. Agropolis International, Montpellier, 2010, pp. 807-807. XI ESA Congress.
Mots-clés : Analyse de sensitivite.

[82] D. Blanchard, C. Lannou, H. Goyeau, F. Carpentier, and H. Monod. Modélisation du risque sanitaire en grande culture à l'échelle régionale. In Journées Jean Chevaugeon 2014- 10es Rencontres de Phytopathologie-Mycologie de la Société Française de Phytopathologie (SFP) (Aussois (Savoie) - France), janvier 27-31 2014, p. 90. Poster et abstract.
Mots-clés : durabilité de la résistance, épidémiologie du paysage, modélisation bayésienne, régionalisation, rouille brune du blé, valeur prédictive.

[83] D. Blanchard, H. Monod, C. Lannou, and H. Goyeau. Modeling crop disease risk and variety-pathotype interactions at the regional scale by a bayesian approach. In Plant Resistance Sustainability International Conference (la Colle-Sur-Loup - France), October - 16-19 2012, pp. 70-71. Poster et abstract.
Keywords : Bayesian modeling, crop resistance durability, hierarchical model, landscape epidemiology, regionalization, population genetics, Puccinia triticina, wheat leaf rust. [ http ]

[84] J.-P. Bordes, G. Philippeau, O. David, and H. Monod. La compétition sur pois : les problèmes rencontrés et situation actuelle. In Effets de compétition dans les essais variétaux de plein-champ (INRA-Paris, France), novembre 1997, pp. 49-58. Texte intégral.

[85] A. M. Chèvre, K. Adamczyk, F. Eber, V. Huteau, O. Coriton, J.-C. Letanneur, C. Larédo, H. Monod, J. Monteil, S. Delaunay, C. Falentin, X. Pinochet, and E. Jenczewski. Assessment of interspecific gene flows from oilseed rape to wild relatives. In 15th Crucifer Genetic Workshop, Brassica 2006 (Wageningen, Germany). University of Wageningen, 30 Sep.-4 Oct. 2006. Invited paper.

[86] A. M. Chèvre, E. Jenczewski, F. Eber, S. Delaunay, J. Monteil, C. Falentin, V. Huteau, O. Coriton, K. Adamczyk, C. Larédo, H. Monod, E. Klein, C. Lavigne, J. Lecomte, and X. Pinochet. Analyse des flux de gènes in natura et de leur contrôle in planta dans le cadre du modèle colza-ravenelle. In Premier séminaire de restitution du Programme ANR-OGM (Paris), décembre 2006, pp. 71-72.
Mots-clés : flux de gènes, colza, ravenelle.

[87] A. Courcoul, E. Vergu, L. Hogerwerf, D. Klinkenberg, M. Nielen, H. Monod, and F. Beaudeau. Key shedding features of coxiella burnetii in cattle and implications for within-herd control. In Abstracts of the Annual Conference of the Society for Veterinary Epidemiology and Preventive Medicine (SVEPM) (Leipzig (DEU)). Annual Conference of the Society for Veterinary Epidemiology and Preventive Medicine (SVEPM), Mars 23-25 2011, pp. 102-110. Communication orale.
Mots-clés : Betail, Controle de l'infection, Impact economique, Risque zoonotique, Dynamique de l'infection, Modélisation, Efficacité, Vaccination.

[88] A. Deville, H. Monod, and J. Lecomte. Are rapeseed feral populations adapted to their environment? In Proceedings of the 1st European Conference on the Co-existence of Genetically Modified Crops with Conventional and Organic Crops (GMCC-03) (Slagelse, Danmark), B. Boelt (ed.). Danish Institute of Agricultural Sciences, Flakkebjerg, 13-14 novembre 2003, p. 208.

[89] I. Goldringer, V. Foucteau, P. Brabant, H. Monod, and O. David. Correction des effets de compétition sur le blé en phase de sélection précoce. In Effets de compétition dans les essais variétaux de plein-champ (INRA-Paris, France), novembre 1997, pp. 59-67. Texte intégral.

[90] H. Jactel, M. Goulard, H. Monod, J.-F. Ponge, and J.-Y. Rasplus. Essai de complémentation de niches écologiques en forêt monospécifique pour améliorer le contrôle des ravageurs par la faune auxiliaire. In Étude de la coévolution des populations végétales domestiquées, face à leurs agents pathogènes ou ravageurs (INRA-Paris, France), A. Cohen and Y. Dattée (eds.), juin 1995, pp. 145-157. Étude de la coévolution des populations végétales domestiquées, face à leurs agents pathogènes ou ravageurs.

[91] M. Lamboni, D. Makowski, H. Monod, S. Lehuger, and B. Gabrielle. Sensitivity analysis for complex dynamic models: A global sensitivity index per factor. In 24th International Biometric Conference (Dublin - IRL). IBS, International Biometric Society, British and Irish Region, 13-18 juillet 2008.

[92] M. Lamboni, D. Makowski, H. Monod, and B. Gabrielle. Multivariate sensitivity analysis for complex dynamic models with random factors. In International Biometric Society - Second Channel Network Conference (Ghent - Belgium). IBS, 6-8 avril 2009.

[93] M. Lamboni, D. Makowskic, and H. Monod. Empirical relationship between sensitivity index and mean square error of prediction: a case study for greenhouse gas emission. In Procedia - Social and Behavioral Sciences (Milan- Italie), vol. 2. Università Commerciale Luigi Bocconi, Elsevier, July 2010, pp. 7698-7699. Sixth International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output.
Keywords : Dynamic model, Multivariate Sensitivity Analysis, Mean Square Error of Prediction.

[94] M. Lamboni, H. Monod, and D. Makowski. Global sensitivity analysis for simulation models with multiple outputs: An application to a dynamic crop model. In Scientific programme and abstracts of the Fifth International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output - SAMO (Eötvös University- ELTE, Budapest, Hungary), 18-22 June 2007, pp. 115-116. Poster. [ .pdf ]

[95] C. Lannou, J. Papaïx, H. Goyeau, O. David, S. Touzeau, and H. Monod. Exploring the potential of landscape diversification for limiting epidemic risk. In Plant resistance sustainability 2012. International conference (Versailles-Grignon -FR), 16-19 octobre 2012, p. 47. Short paper.
Keywords : landscape epidemiology, modelling, resistance diversification.

[96] C. Lannou, J. Papaïx, H. Goyeau, and H. Monod. Gérer les variétés résistantes aux maladies à l'échelle des territoires agricoles. In Proceedings of Journée Jean Chevaugeon (Aussois-FR), janvier -16-20 2012, p. 48. Présentation Orale.
Mots-clés : gestion des résistances, paysage, modélisation.

[97] F. Le Ber, C. Lavigne, K. Adamczyk, Angevin, N. Colbach, J.-F. Mari, and H. Monod. Neutral modelling of agricultural landscapes by tessellation methods : the geneexp-landsites software - application for gene flow. In LandMod 2010 : International Conference on integrative Landscape Modelling (Montpellier). LANDMOD 2010 : International conference on integrative Landscape modelling, Février 2010, pp. 1-9.
Keywords : Neutral landscape models; Gene flow; Tessellation.

[98] J. Lorgeou, O. David, G. Philippeau, B. Aizac, and H. Monod. Méthodes de contrôle des effets de compétition interparcellaire dans les essais de variétés de maïs grain : analyse de plusieurs solutions. In Effets de compétition dans les essais variétaux de plein-champ (INRA-Paris, France), novembre 1997, pp. 29-47. Texte intégral.

[99] A. Lurette, S. Touzeau, M. Lamboni, and H. Monod. Identifying key-parameters influencing Salmonella prevalence in a pig batch model: a sensitivity analysis on dynamical outputs. In 7th European Conference on Mathematical and Theoretical Biology (Edinburgh, UK). ESMTB, University of Dundee, 2008. Abstract.

[100] D. Makowski, C. Naud, H. Monod, M.-H. Jeuffroy, and A. Barbottin. Global sensitivity analysis for calculating the contribution of genetic parameters to the variance of crop model prediction. In Proceedings of the 4th SAMO Conference (Santa Fe, USA), 8-11 March 2004, pp. 307-316.
Keywords : Crop model, Extended fast, Genetic parameter, Global sensitivity analysis, Winding stairs.

[101] A. Marceau, L. Guerineau, L. Huber, F. Angevin, and H. Monod. Modelling maize pollen emission during the day and the flowering period. In Applied aspects of aerobiology, vol. 89 of Aspects of Applied Biology. Association of Applied Biologists (AAB), Warwick, GB, 19 november 2008, pp. 17-30. Communication orale (résumé).
Keywords : Maïs, zea mays, plante cerealiere.

[102] H. Monod, O. David, and G. Philippeau. Démarche expérimentale pour évaluer des méthodes de contrôle de la compétition inter-parcellaire dans les essais variétaux. In Effets de compétition dans les essais variétaux de plein-champ (INRA-Paris, France), novembre 1997, pp. 17-28. Texte intégral.

[103] H. Monod and O. David. Interplot competition in cereal variety trials. In XXVI International Biometrical Colloquium (Inowroclaw, Poland). The Polish Biometric Society, september 1996, pp. 54-55.

[104] H. Monod, A. Kobilinsky, and A. Bouvier. Construction et randomisation de plans factoriels réguliers avec le package R PLANOR. In Recueil des résumés de : " 1ères. Rencontres R" (Bordeaux). Inria, Université de Bordeaux, Institut de Mathématiques de Bordeaux, juillet - 2-3 2012, p. 24. communication orale.
Mots-clés : Statistique, Plan d'expériences, Plan factoriel régulier. [ .html | http ]

[105] H. Monod, A. Kobilinsky, and A. Bouvier. Génération automatique de plans factoriels réguliers : la librarie R PLANOR. In Proceedings of 12th European Symposium on Statistical Methods for the Food Industry (Paris). Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement , AgroParisTech, AgroParisTech, 28 février-3 mars 2012, pp. 41-50.

[106] H. Monod and A. Kobilinsky. Using the complex linear model to search for an coptimal juxtaposition of regular fractions. In Proceedings of the International Conference on Linear Statistical Inference LINSTAT 93 (Poznan), T. Calinski and R. Kala (eds.), vol. 93. Kluwer Academic Publishers, Pays Bas, mai-juin 1994, pp. 229-237.
Keywords : Linear model, Factorial designs, Information materix, optimality.

[107] H. Monod, M. Lamboni, and D. Makowski. Indices de sensibilité pour les modèles à sorties multidimensionnelles : application à un modèle de culture dynamique. In 39ème Journées de statistique de la SFdS : programme des journées et résumés des conférences (Université Catholique de l'Ouest - UCO (Angers)). Société française de statistique, SFDS. Paris, 11-15 juin 2007, pp. 34-35.

[108] H. Monod and F. Ouradou. Design and analysis of field trials with spatial trends and competition effects. In XVIIIth International Biometric Conference (Amsterdam, The Netherlands), juillet 1996, pp. 113-114. Contributed papers.

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[110] H. Monod. On the efficiency of generally balanced designs analysed by restricted maximum likelihood. In Optimum Design 2000 (Cardiff, UK), A. Atkinson, B. Bogacka, and A. Zhigljavsky (eds.), vol. 51 of Nonconvex Optimization and Its Applications. Kluwer, Apr. 2001, pp. 91-99.
Keywords : Generally balanced design, restricted maximum likelihood.
AMS Keywords: 62K10, 62J10.
Mots-clés : Maximum de vraisemblance, restreint, plan d'expérience.

[111] H. Monod. Generation of flexible regular fractional factorial designs and its implementation in R. In Design and Analysis of Experiments - Program seminar. Isaac Newton Institute Cambridge, 2011, p. 76 pages. 76 diapos.

[112] H. Monod. Méthodes statistiques pour l'exploration numérique de modèles complexes. In Séminaire du département de Mathématique de l'Université Mentouri de Constantine, février 7- 2011. Séminaire invité : 48 diapos.

[113] H. Monod. Méthodes pour l'analyse de sensibilité de modèles agro-écologiques à l'échelle du parcellaire agricole. In SaMMBA : Statistical and Mathematical Modeling in Biological Applications - Communication scientifique de l'Institut Pasteur. Institut Pasteur, mars 2012, p. 1. [ http ]

[114] H. Monod. Plans d'expérience pour le criblage et l'analyse de sensibilité. In Ecole - Chercheurs - Analyse de sensibilité, propagation d'incertitudes et exploration numérique de modèles en sciences de l'environnement (Les Houches - FR), avril 07-12 2013, p. 63 diapos.

[115] J. Papaïx, K. Adamczyk, A. Bouvier, K. Kiêu, C. Lannou, and H. Monod. Modélisation et génération de parcellaires agricoles par tessellation aléatoire. In Colloque PAYOTE (Rennes - FRA), octobre 18-19 2011. communication orale.
Mots-clés : Tessellation, Paysage agricole, Ecologie de paysage.

[116] J. Papaïx, J. Burdon, H. Monod, C. Lannou, and P. Thrall. Pathogen evolution in agricultural landscapes: the role of the host spatial structure. In Plan Industry Seminar (Canberra- Australie), avril - 11 2013.

[117] J. Papaïx, O. David, C. Lannou, and H. Monod. Evolution of specialisation in spatial metapopulations. In Proceedings of Journée Jean Chevaugeon (Aussois-FR), janvier -16-20 2012, p. 36.
Keywords : dynamics of adaptation, spatial heterogeneity, specialisation, metapopulation.

[118] J. Papaïx, P. Du Cheyron, H. Goyeau, H. Monod, and C. Lannou. La fréquence des variétés de blé dans le paysage cultivé influence leur niveau de résistance observé. In Journées Jean Chevaugeon 2010 (Aussois, France), 25-29 janvier 2010, p. 7 pages. 8èmes Rencontres de Phytopathologie - Mycologie de la Société Française de Phytopathologie.
Mots-clés : Puccinia triticina, résistance quantitative, modélisation bayésienne, épidémiologie du paysage.

[119] H. Papaïx, J.and Goyeau, P. Du Cheyron, and C. Monod, H.and Lannou. L’influence de la composition du paysage cultivé sur la résistance variétale : une étude de cas basée sur la rouille brune du blé. langues. In congrès : Ecologie 2010 (Montpellier), Septembre -02-04 2010, pp. 1-27. P.Point.

[120] J. Papaïx, H. Monod, C. C. Lannou, H. Goyeau, and P. Du Cheyron. Landscape composition and cultivar resistance: Bayesian modelling of the wheat leaf rust epidemiology on large scales. In International Statistical Ecology Conference (University of Kent, Canterbury, UK), July 2010, p. 21 pages. Oral presentation.
Keywords : landscape epidemiology, wheat leaf rust, Puccinia triticina, Bayesian modelling.

[121] J. Papaïx, H. Monod, and C. Lannou. Effets de la structure spatiale des poulations hôtes sur la dynamique épidémique à l'échelle d'un paysage, une approche par modélisation. In Journée des doctorants SPE (Sophia-Antipolis - France), juin - 02-04 2010. Présentation Orale.
Mots-clés : hétérogénéité spatiale, évolution; épidémiologie du paysage, spécialisation.

[122] J. Papaïx, S. Touzeau, H. Monod, and C. Lannou. Coexistence entre pathotypes à l'échelle du paysage: un ménage à trois sur deux variétés. In Séminaire du réseau ModStatSP (Paris- FR), octobre 11 2011. présentation orale : P.Point - 36 slides.
Mots-clés : Diversite, épidémiologie du paysage, coexistence.

[123] J. Papaïx, S. Touzeau, H. Monod, and C. Lannou. The role of landscape connectivity in agrosystems. In Rotahmsted Research Seminar (Rothamsted - Royaume Uni), février- 16 2012. présentation orale.

[124] G. Philippeau, O. David, and H. Monod. Importance de la compétition sur céréales à paille et proposition de solutions. In Effets de compétition dans les essais variétaux de plein-champ (INRA-Paris, France), novembre 1997, pp. 69-78. Texte intégral.

[125] C. de Vallavieille-Pope, C. Lannou, M. Belhaj Fraj, B. Mille, J.-M. Meynard, H. Monod, M. Bourgoin, J. Lallemand, and F. Balfourier. Les associations de variétés de blé pour limiter les épidémies et réduire l'utilisation de fongicides : critères de sélection, modalités d'application pratique, durabilité. In Séminaire de programme du Ministère de l'Aménagement du Territoire et de l'Environnement: “Evaluation et réduction des risques liés à l'utilisation des pesticides” (Arcachon, France), novembre 2001.

[126] V. Viaud, H. Monod, C. Lavigne, F. Angevin, and K. Adamczyk. Spatial sensitivity of maize gene flow to landscape pattern: a simulation approach. In Coexistence between genetically modified (GM) and non-GM based agricultural supply chains (Joint Research Centre, Sevilla, Spain). 3. International Conference GMCC, European Commission, Luxembourg, 20-21 November 2007, pp. 123-126.

[127] X. Y. Zhang, C. Loyce, J.-M. Meynard, and H. Monod. Identifying the combined effects of winter wheat cultivar and disease intensity on yield losses: use of a mixed model. In VIIIth European Society for Agronomy (ESA) Congress (Copenhagen, Denmark), 11-15 July 2004.

Manual

[128] H. Monod, O. David, J.-P. Gouet, G. Philippeau, F. Piraux, and J.-J. Schott. Alpha-plans, carrés semi-latins et autres dispositifs en répliques. Comment les utiliser ? ITCF (Boigneville, France), 2001.

Mastersthesis

[129] H. Monod. Application des m�thodes de planification exp�rimentale aux techniques de dosage ELISA. M�moire pour obtention du dipl�me d'agronomie approfondie - sp�cialit� biom�trie, INRA (INRA Paris Grignon), 1986. Responsable : Andr� Kobilinsky.

Misc

[130] C. Lavigne, F. Angevin, K.Adamczyk, M. Benoit, N. Colbach, E. Klein, M. L. Bail, F. L. Ber, J. F. Mari, A. Messéan, J. M. Meynard, C. Mignolet, H. Monod, and C. Sausse. Modélisation de la dispersion de transgènes à l'échelle de paysages agricoles, octobre 2006.

[131] H. Monod, J.-J. Schott, O. David, and B. Schaeffer. évaluation de l'efficacité de dispositifs expérimentaux en blocs incomplets : application aux essais variétaux sur tournesol, 1999. Rapport final de la convention MAP-GEVES 96-23, 18pp.

[132] H. Monod, J.-J. Schott, O. David, and B. Schaeffer. Évaluation de l'efficacité de dispositifs expérimentaux en blocs incomplets : application aux essais variétaux sur tournesol, 1999. Rapport final de la convention MAP-GEVES 96-23, 18pp.

Phdthesis

[133] H. Monod. Construction et randomisation de plans factoriels équilibrés pour les voisinages. Thèse de doctorat, Institut National Agronomique (Paris-Grignon, France), 1991.
AMS Keywords: 62K05, 62K15, 62K99, 05B15, 05B30, 62F35.
Mots-clés : Arrière-effets, compétition, équilibre des voisinages, mesures échelonnées, optimalité, plans d'expériences factoriels, randomisation, séquences factorielles équilibrées.

Techreport

[134] O. David, C. Gitton, M.-Y. Mistou, and H. Monod. Proteomic analysis of a lactic bacterium: level of replication and ANOVA. Rapport technique 2005-3, INRA, UR341 Mathématiques et Informatique Appliquées (78350 Jouy-en-Josas, France), 2005. [ .pdf ]

[135] O. David, H. Monod, and J. Amoussou. Optimal designs to adjust for interference with a covariance analysis. Rapport technique 1998-6, INRA, UR341 Biométrie (Versailles, France), 1998.
Keywords : Block designs, interplot competition, neighbour-balanced designs, neighbour effects, simulated annealing, variety trials.

[136] J.-B. Denis and H. Monod. Utilisation de tests statistiqueS. Rapport technique 2007-1, INRA, UR341 Mathématiques et Informatique Appliquées (F-78350 Jouy-en-Josas, France), 2007.
Keywords : statistical tests, introduction.
Mots-clés : tests statistiques, introduction. [ .pdf ]

[137] M. Lamboni, D. Makowski, and H. Monod. Multivariate global sensitivity analysis for discrete-time models. Rapport technique 2008-3, INRA, UR341 Mathématiques et Informatique Appliquées (F-78350 Jouy-en-Josas, France), 2008.
Keywords : ANOVA decomposition, Discrete-time model, Experimental design, Multivariate sensitivity analysis. [ .pdf ]

[138] J. Schohn, S. Huet, and H. Monod. Mise en oeuvre du modèle linéaire mixte pour deux exemples types à l'aide de la procédure mixed de SAS et la fonction R. Rapport technique 2004-1, INRA, UR341 Mathématiques et Informatique Appliquées (F-78350 Jouy-en-Josas, France), 2004. [ .pdf ]


 

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