STAGE - IMPACT DU CHANGEMENT CLIMATIQUE SUR LES CULTURES DE POIS ET FÉVEROLE F/H

  • Localisation 60 Oise
  • Type de contrat Stage (4 mois)
  • Salaire brut annuel Selon la réglementation en vigueur
  • Nb de postes 1
  • Référence AZ013879
  • Date de publication 24/11/2025

L'entreprise

UNILASALLE - BEAUVAIS

Poste

60 Oise

Stage

Selon la réglementation en vigueur

Formation

BAC+3/BAC+4

Statut

Stagiaire

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Offre en ligne jusqu'au 24/12/2025

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Descriptif du poste

Le candidat intégrera l'unité de recherche AGHYLE de l'Institut Polytechnique UniLaSalle sur le campus de Beauvais (Oise, France). 
L'équipe AGHYLE mène des recherches sur les performances agronomiques et écologiques des systèmes de culture selon une approche pluridisciplinaire.

Contexte scientifique :

  • Le pois et la féverole, légumineuses le plus cultivées dans le Nord-Ouest de France, restent peu cultivées en raison de rendements instables, d’une rentabilité incertaine et d’une filière encore fragile, ce qui freine leur intégration dans les systèmes de culture.
  • Le projet DEFILEG vise à identifier les facteurs clés permettant de stabiliser les rendements du pois et de la féverole, afin de structurer durablement des filières locales. Ces cultures contribueront à l’autonomie protéique des élevages régionaux et à la production de protéines végétales de qualité pour l’alimentation humaine, tout en réduisant les coûts et l’empreinte carbone.
  • Un des axes de travail de ce projet porte sur la stabilité des rendements de ces deux cultures face au changement climatique en conditions normandes. La modélisation permet de simuler l’impact des conditions climatiques variées sur le rendement.

Missions :

Le.La stagiaire aura comme tâche principale :

  • Modélisation des rendements du pois et féverole sous différents scenarii de changements climatiques avec le modèle STICS dans différents contextes pédologiques Normands.
  • Analyses statistiques des résultats obtenus

Profil souhaité

Niveau bac +4 (Master 1 ou assistant ingénieur) étudiant rigoureux, autonome, curieux, motivé par la modélisation, les analyses statistiques et le traitement des données. 

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