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Financements sur les crédits « Partenariats institutionscitoyens pour la recherche et l'innovation » (PICRI) de la Région Ile-de-France ; de la région Centre ; du programme REPERE du ministère de l'Écologie ; des programmes européens FP7 et H2020 (projets SOLIBAM, CORE Organic II COBRA, DIVERSIFOOD) ; du programme « Ecosystèmes, agriculture et alimentation » de la Fondation de France ; du programme AgriBio4 de l'INRA. É. Demeulenaere et I. Goldringer : Nat. Sci. Soc. 25, S55-S59 (2017)   S57.
"decentralized participatory plant breeding" were then laid, both on a genetic rationale (breeding directly in the environments where the plants are to be grown) and on strong ethical principles (organizing nonhierarchical relations to let farmers question researchers' assumptions). However, research funding involves a formalization of partnerships, commitments in terms of academic deliverables, and a significant increase in the size of projects. In this new context, how are the objectives of farmers' empowerment and the values of cognitive justice on which the collaboration between farmers and researchers was originally built to be preserved? This article describes how this issue is actually tackled by the participants in these projects. We focus in particular on the debates raised by the creation of a database, and on the tensions it generates between centralization and decentralization.
La sélection collaborative et décentralisée à l'épreuve du changement d'échelle Réduction de l'expérience, asymétries d'information : résistances et questionnements autour de la centralisation des données Très tôt dans leurs recherches sur les semences paysannes, les généticiens font face au besoin d'organiser les données récoltées. La première thèse réalisée dans l'équipe DEAP sur les dimensions génétiques de la gestion à la ferme des variétés se confronte à la nécessité de gérer une masse importante d'informations relatives à l'histoire et à la circulation des semences dans le réseau d'agriculteurs. L'idée d'un outil dédié à la gestion de cet ensemble complexe de données mûrit alors  (Thomas, 2011). Le programme de sélection participative en accroît le besoin. Yannick de Oliveira, bioinformaticien à l'Inra du Moulon, est alors missionné pour programmer en concertation étroite avec l'équipe DEAP la structure d'une base de données ad hoc.
Par souci de transparence, le projet de base de données est présenté par l'équipe DEAP à la « réunion semis » de septembre 201117. Une deuxième présentation se tient à l'assemblée générale du Réseau Semences Paysannes, en décembre 2011. Au cours des discussions qui s'ensuivent, des agriculteurs expriment des réticences à voir des données les concernant stockées sur un serveur de l'Inra. La crainte d'une centralisation de telles données personnelles est redoublée par le fait que les acteurs du Réseau Semences Paysannes agissent dans une relative insécurité juridique18. Pour eux, une telle base de données présente le risque de mettre à plat les échanges de semences entre agriculteurs, avec de surcroît une asymétrie dans l'accès à l'information, favorable aux chercheurs. Le projet de ce dispositif panoptique19 entre en tension avec le souhait de nombreux paysans d'expérimenter en toute discrétion, sans rendre de compte ni chercher la visibilité.
Ils désapprouvent également ce mode de représentation parce que selon eux, leur engagement pratique et perceptif avec les plantes au sein d'un collectif humain ne peut se réduire à une cartographie des flux de gènes dans un réseau. À l'inverse, des animateurs d'associations membres du Réseau, souvent sollicités par leurs adhérents pour savoir où trouver telle ou telle variété, expriment qu'un tel outil peut leur être utile pour organiser les informations dans leur collectif. L'intérêt des animateurs lève dès lors les réserves selon lesquelles la base de données risquerait de faire l'objet d'un usage monopolistique et centralisé par les chercheurs. Confortés par ces discussions, l'équipe de recherche et le collègue bioinformaticien se lancent plus avant dans le développement de la structure de la base avec pour objectif d'en faire un outil générique répondant aux besoins de gestion des données tant des généticiens que des associations20.
L'idée est en effet de rendre l'outil accessible aux collectifs locaux afin d'obtenir in fine une base de données polycentrique gérée par de multiples acteurs et non un seul et unique « centre de calcul » confiné au laboratoire. Il est acté que pour des raisons pratiques, l'administration et la gestion des bases régionales seront déléguées aux animateurs des associations, mais que tous les paysans qui en feront la demande pourront y avoir accès. La gestion de l'information rompt ainsi avec le modèle panoptique pour s'organiser plutôt autour d'une combinaison de petits systèmes holoptiques21. À ce jour, la base de données n'est pas encore « sortie » du laboratoire. Avant toute diffusion, plusieurs étapes doivent être franchies. Il faut tout d'abord stabiliser la 17 Réunion convoquée annuellement en septembre pour convenir des semis à réaliser à l' automne dans le cadre du programme.
METHODS Written informed consent was obtained from all patients and the experiments were conducted in accordance with the ICH GCP. Fresh-frozen 4-mm skin biopsies from characteristic skin lesions located on the trunk or lower limbs were obtained in 6 male patients (mean age 51. 5 years, range 26-76 years) diagnosed with fMF stage IA (2 patients), IB (3 patients) and IIB (1 patient). Total RNAs were extracted with Trizol from skin biopsies, reverse transcribed and randomly amplified to high molecular weight DNA, as described previously  (7). Library preparations and sequencing with an Illumina HiSeq2000 sequencer were outsourced to DNAVision (Charleroi, Belgium). HTS analysis for the presence of viral RNA (e. g. transcripts of DNA viruses and/or genome/transcripts of RNA viruses) was conducted as reported previously  (8).
Ce travail s'est concrétisé par plusieurs cartes dédiées à ces zones et plus précises que celle du RERA. Ces cartes nouvelles au 1/25 000 e s'appuient sur la couche végétation de la base de données de l'Institut géographique national (IGN/IFN) et sur des observations de terrain. Elles ont permis de quantifier l'importance d'éléments paysagers favorables à la circulation des espèces : haies, bosquets, bordures de champs et prairies permanentes. Bien qu'il existe au sein de la région de fortes variations dans la part de surface occupée par ces éléments paysagers, il devenait difficile de considérer les zones agricoles de monocultures comme imperméables. Ce travail a permis de déplacer l'épreuve de force initiale vers une épreuve de justification, les oppositions frontales évoluant vers des argumentations faites au nom de la biodiversité et des paysages et s'appuyant sur des données reconnues par tous comme scientifiques, les porteurs publics de la démarche SRCE ayant pris le soin d'associer la chambre régionale d'agriculture et la Frapna au comité de pilotage de l'étude.
Remerciements Ce texte a bénéficié des échanges scientifiques au sein du groupe  « Agroécologie  et sol » de l'alliance pour l'environnement,  AllEnvi. Le  rapporteur ainsi que différents contributeurs  F. Maraux ,  F. Lescourret  et  H. Guyomard  ont largement contribué à son amélioration.
, Breucker P. , 2015. Une étude d'impact des programmes ADD-Systerra-Agrobiosphère. Les effets d'une programmation thématique des activités de la recherche publique. Rapport ANR, Paris, http://www. agence-nationale-recherche. fr/fileadmin/docu ments/2016/Rapport-Impact-Agro_ANR-Inra. pdf. Il pourra également consulter le Cahier de l'ANR n°8 (ANR, 2015. Émergence de l'agroécologie et perspectives pour le futur. Les programmes ADD-Systerra-Agrobiosphère. Cahier de l'ANR n°8, Paris, http://www. agence-nationale-recherche. fr/filead min/documents/2015/agroeco/ANR-CAHIER-AGRO-2015. pdf. fait des implications plus significatives des équipes du Cirad et de l'IRD. L'ensemble constitue un dispositif d'information sur la façon dont se transforment les agricultures partout dans le monde. dont la valorisation reste à faire.
Guide méthodologique ImpresS -la phase de caractérisation et de mesure des impacts : • caractérisation et quantification des impacts de 1 er niveau (au niveau des acteurs qui interagissent avec la recherche et/ou ses partenaires) par une méthode multicritères s'appuyant sur des enquêtes et/ou des focus groups, • caractérisation et quantification de certains impacts de 2 e niveau par diverses méthodes (collecte de données secondaires notamment) ; -la phase de validation avec les acteurs : • validation de l'ensemble des résultats avec les acteurs (2 e atelier participatif), • conclusion de l'étude (récit de l'innovation, chemin de l'impact, quantification des impacts). Les résultats alimentent une base de données générique pour (i) harmoniser et archiver les données collectées dans chaque étude de cas, (ii) permettre une analyse transversale des études de cas, et (iii) faciliter ensuite la construction de démarches ex ante (ou avant le démarrage des projets).
Dans la méthode décrite dans ce guide, ces moyens (inputs) renvoient aux investissements réalisés et aux ressources mobilisées avant la période choisie pour le démarrage de l'étude de cas ou pendant la période de l'étude de cas (un financement ou le recrutement d'un chercheur peut intervenir pendant la période de l'étude de cas et reste un input). Produit (output) de la recherche -L'output est la production issue de la recherche ou des interactions de la recherche avec les acteurs dans le(s) projet(s). Il peut s'agir de connaissance, scientifique ou non (publication, rapport, base de données, méthode, etc. ), de formations professionnelles ou académiques, d'une expertise, d'une technologie, d'un réseau ou d'autres formes de production. Les outputs peuvent contribuer à l'émergence d'innovations lorsqu'ils font l'objet d'une appropriation par les acteurs de la société.
Livrables de la phase 3 • Récit de l'innovation complété • Chronogramme de l'innovation • Chemin de l'impact complété • Caractérisation des situations d'apprentissage • Caractérisation des interactions avec les politiques publiques • Analyse de la contribution de la recherche à l'impact du cas • Alimentation de la base de données Cirad : chemin de l'impact, acteurs.
Livrables de la phase 4 • Rapport de l'étude de cas • Tableau des impacts de 1 er et 2 e niveaux avec les indicateurs renseignés • Radar des impacts de l'étude de cas • Alimentation de la base de données Cirad : impacts, indicateurs Évaluation ex post des impacts de la recherche agronomique dans les pays du sud La démarche méthodologique ImpresS pour caractériser la contribution de la recherche à l'impact.
L'identification des moyens (inputs) mobilisés par la recherche Un référencement léger des moyens (inputs) mobilisés par la recherche est proposé, car l'attribution des inputs à l'innovation est difficile (les moyens pouvant être mutualisés pour différentes activités de recherche ou avec différents partenaires). Les inputs doivent être renseignés dans la base de données ImpresS comme indiqué dans le tableau 5. Tableau 5 : Référencement des inputs mobilisés par la recherche. Les catégories d'inputs qui ont été recensées à partir de l'analyse des 13 études de cas menées en 2015-2016 sont listées dans le tableau 6. Évaluation ex post des impacts de la recherche agronomique dans les pays du sud Les outils fondamentaux pour caractériser la contribution de la recherche à l'impact Tableau 6 : Catégories d'inputs recensées à partir des 13 études de cas menées.
L'identification des produits (outputs) de la recherche Il s'agit de caractériser les différents produits (outputs) de la recherche qui permettent l'émergence et la structuration d'une innovation. Les informations à collecter doivent caractériser la diversité des outputs des projets de recherche en suivant les colonnes du tableau 7, qui sera intégré à la base de données ImpresS. Tableau 7 : Référencement des outputs de la recherche.
Guide méthodologique ImpresS Pour chacun de ces résultats (outcomes), il s'agira de : -décrire rigoureusement le résultat (outcome), en précisant les produits (outputs) de la recherche qui y ont contribué (en établissant le lien de cause à effet) ; -identifier les acteurs concernés (ceux qui s'approprient des produits de la recherche, qui changent leurs pratiques, etc. ) ; -préciser la période concernée (en référence au phasage présenté dans le récit de l'innovation) ; -noter l'extension géographique (par exemple : local, régional, national, segment de la filière) ; -décrire les changements sur les acteurs concernés (changement de vision, de pratique, d'organisation, de connaissances, de capacités) qui vont mener aux impacts de 1 er niveau, en établissant le lien de cause à effet. Les informations sur les outcomes doivent être retranscrites dans le tableau 9, qui sera intégré à la base de données ImpresS.
Renseigner les indicateurs pour les impacts de 1 er et 2 e niveaux Après identification des indicateurs d'intensité et d'ampleur des impacts, les données permettant de les mesurer doivent être recueillies. Plusieurs solutions existent pour renseigner les indicateurs : -l'indicateur est quantitatif et des bases de données, de statistiques (enquêtes permanentes agricoles, enquêtes sur les conditions de vie des ménages ou budgets de consommation, données de prix des systèmes d'information sur les marchés, données de fourniture de semences d'un centre de recherche agronomique, etc. ), mais aussi des rapports fournissant des données, sont disponibles. L'option à privilégier est alors de renseigner l'indicateur à partir de ces sources ; -l'indicateur est qualitatif, ou quantitatif mais aucune base de données ou de statistiques n'est disponible (ce qui est souvent le cas) :.
'indicateur peut être quantitatif ou qualitatif. Il faut privilégier les indicateurs qui auront été cités par les acteurs, et autant que faire se peut, ceux qui pourront être renseignés via des bases de données, des statistiques, etc. Il est recommandé de définir deux ou trois indicateurs d'intensité et deux ou trois indicateurs d'ampleur pour chaque impact. Encadré 14 : Qu'est-ce qu'un indicateur d'impact ? L'indicateur d'impact est défini comme une donnée qui rend compte d'un impact. La mesure de l'indicateur d'impact n'a de sens que par rapport à une situation de référence et aux objectifs d'un acteur dans un contexte donné. Il peut être mesuré pour une ou plusieurs catégories d'acteurs. Un bon indicateur est : -spécifique : l'indicateur doit se rapprocher au plus près de l'impact qu'il caractérise.
Par exemple, pour l'impact « amélioration du revenu », un indicateur quantitatif peut être « l'évolution de la production de l'exploitation » ou « l'évolution du rendement » et un indicateur qualitatif peut être « la perception des familles sur l'amélioration du bien-être des enfants » ; -mesurable (et robuste) : l'indicateur doit être quantifié ou qualifié, et se mesurer de la même manière dans différentes situations. L'indicateur est d'autant plus robuste que l'information pour le renseigner se trouve dans une base de données existante fiable ; -acceptable : l'indicateur doit être facile à comprendre, partagé, et interprétable de la même manière par différents observateurs ; -pertinent : l'indicateur doit être réaliste et pertinent par rapport à l'impact ; -temporellement défini : l'indicateur s'inscrit dans une dimension temporelle claire, il est défini dans le temps.
Une base de données générique de type semi-quantitative a été construite dans Access pour (i) archiver et harmoniser les données collectées dans chaque étude de cas, (ii) croiser les informations recueillies par les différents outils, (iii) permettre une comparaison entre études de cas et conduire des analyses transversales, et (iv) in fine construire une mémoire de la contribution de la recherche aux innovations. La partie « activités de recherche » recense les principales activités de recherche effectuées par différents acteurs le long du chemin de l'impact, complétées par diverses informations (activité, période, etc. ). La table « lien activités de recherche acteurs » est une table de jonction permettant de relier l'activité de recherche aux acteurs qui ont effectué cette activité.
L 'indicateur peut être quantitatif ou qualitatif. Il faut privilégier les indicateurs qui auront été cités par les acteurs, et autant que faire se peut, ceux qui pourront être renseignés via des bases de données, des statistiques, etc. Il est recommandé de définir deux ou trois indicateurs d'intensité et deux ou trois indicateurs d'ampleur pour chaque impact. Encadré 14 : Qu'est-ce qu'un indicateur d'impact ? L'indicateur d'impact est défini comme une donnée qui rend compte d'un impact. La mesure de l'indicateur d'impact n'a de sens que par rapport à une situation de référence et aux objectifs d'un acteur dans un contexte donné. Il peut être mesuré pour une ou plusieurs catégories d'acteurs. Un bon indicateur est : -spécifique : l'indicateur doit se rapprocher au plus près de l'impact qu'il caractérise.
8. 5. 1 Le renseignement de la base de données Une base de données générique de type semi-quantitative a été construite dans Access pour (i) archiver et harmoniser les données collectées dans chaque étude de cas, (ii) croiser les informations recueillies par les différents outils, (iii) permettre une comparaison entre études de cas et conduire des analyses transversales, et (iv) in fine construire une mémoire de la contribution de la recherche aux innovations. La partie « activités de recherche » recense les principales activités de recherche effectuées par différents acteurs le long du chemin de l'impact, complétées par diverses informations (activité, période, etc. ). La table « lien activités de recherche acteurs » est une table de jonction permettant de relier l'activité de recherche aux acteurs qui ont effectué cette activité.
Ce rapport suit un plan pré-établi afin de faciliter les analyses transversales des études de cas. Le plan détaillé est présenté en annexe 5. Le plan résumé est le suivant : Résumé exécutif 1. Présentation du cas La base de données est divisée en cinq parties : carte d'identité des cas, chemin de l'impact, cartographie des acteurs, renforcement des capacités et activités de recherche. La carte d'identité des cas permet de renseigner le nom du cas, son statut (ex post, in itinere), le département et l'unité de recherche responsables de l'étude du cas, la date du début d'étude de cas, etc. Pour la partie « chemin de l'impact », chaque case (input, output, outcome, impact 1 et impact 2) du graphe est implémentée au sein de la base de données sous forme de table. Dans la partie « cartographie des acteurs », la table comporte tous les acteurs du processus d'innovation, ainsi qu'une liste d'informations associée à chacun : nature de l'acteur, catégorie d'acteur, type de participation à l'innovation.
La délimitation de l'étude de cas permet d'identifier les projets portés par la recherche ou par des partenaires de la recherche (acteurs du développement) qui contribuent réellement à l'innovation. Certains projets de recherche peuvent être considérés comme des acquis antérieurs à la date de démarrage de l'innovation (accumulation de connaissances, mise au point de méthodes, etc. ). Ils font partie des conditions qui précèdent l'innovation en organisant un contexte favorable au démarrage du processus d'innovation. Ils sont considérés comme des moyens (inputs). Le tableau 1 permet de renseigner les projets qui sont considérés comme importants pour l'étude de cas. Il n'est pas intégré dans la base de données ImpresS mais permet de mieux délimiter le périmètre du cas d'étude.
Cette étude, menée à l'est de la ville de Lomé (capitale et plus grande ville du Togo), met en évidence la dynamique spatiale des cultures maraîchères en réponse à la pression foncière. Des images satellitaires TerraMetrics des archives Google Earth des années 2002, 2008 et 2014 ont été retenues pour l'analyse de l'évolution des périmètres maraîchers. Une enquête de terrain fondée sur des questionnaires semistructurés a été menée pour identifier les stratégies des maraîchers. Les coordonnées géographiques des points d'observation ont été relevées à l'aide d'un capteur GPS. Les superficies des périmètres maraîchers ont été évaluées grâce au logiciel QGIS couplé avec le tableur Excel. L'évolution spatiale et descriptive des superficies maraîchères depuis 2002 a été ainsi connue. Il a été également possible de comprendre la dynamique spatiotemporelle des superficies ainsi que d'évaluer les stratégies développées par les maraîchers pour faire face à la pénurie foncière.
kml puis chargées dans le logiciel QGIS v. 2. 4. 0 où elles sont converties en données vectorielles sous format. shp (ESRI Shapefile). Les superficies ont été calculées et leur précision évaluée en calculant pour les mêmes parcelles, les erreurs entre les superficies obtenues par digitalisation et celles mesurées directement sur le terrain à l'aide du GPS  (Nguyen et al. , 2004). L'intersection des différents fichiers vectoriels a été réalisée pour estimer et illustrer les superficies restées inchangées, perdues et ajoutées d'une année à l'autre. L'analyse de ces modifications a été effectuée entre  2002 et 2008, 2008 et 2014 et 2002 et 2014. Les données d'enquête ont été dépouillées à l'aide du logiciel de traitement statistique SPSS (Statistical Package for The Social Science) v. 16. En 2002 (Fig.
La création de l'OIV durant les années 1920 et le lancement en 1928 du Bulletin s'inscrit donc dans la longue phase de difficultés du monde du vin marquée à la fois par la désorganisation du marché, le repli protectionniste mais aussi les fraudes et la concurrence sans règle. La très riche activité de l'OIV est essentielle pour connaître et comprendre l'histoire mondiale du vin. Avec le programme de numérisation du bulletin des origines jusqu'en 1999 avec c'est un projet documentaire de grande ampleur qui a été réalisé en partenariat avec la direction de l'OIV et une équipe scientifique et technique de l'Université de Bourgogne, la plate forme de numérisation et base de donnée de la Maison des Sciences de l'Homme de Dijon. Il a été réalisé selon les normes en vigueur sur le plan du catalogage, de l'indexation et de l'interopérabilité.
Traitement des données Les informations obtenues à partir des enquêtes sont ensuite renseignées dans une base de données élaborée dans le tableur Microsoft Office Excel®, qui permet de traiter facilement les données. Les informations obtenues peuvent être utilisées pour: • déterminer le pourcentage d'enfants n'ayant consommé aucun type de protéines • déterminer le pourcentage de repas avec de la viande de brousse (par rapport au nombre total de repas) et en déduire l'importance de la viande de brousse dans l'alimentation • calculer la diversité des protéines animales consommées, à travers l'indice de Shannon: Où H est l'indice de diversité et p i est le pourcentage des repas avec la protéine i. • expliquer la consommation de viande de brousse en fonction de facteurs socio-économiques (par ex.