Quantifier les matières premières utilisées par l'alimentation animale en France et segmenter les flux jusqu'aux filières consommatrices

International audienceSocietal expectations linked to the feeding of farm animals (without GMOs, without imported deforestation, less competition with food crops...) are intensifying and are appearing more and more as an access condition to the market for some animal products. It appeared necessary to have a complete overview of the flows of feed materials (grains, by-products and forages) through the French feed supply chain, from resources to different ways of use (human consumption, animal feed, export, energy, etc.). GIS Avenir Elevages mobilized a network of experts with the aim of constructing a methodology to detail the segmentation of feed material consumption by animal sector. A method of data reconciliation with constraint optimization was used to bring the different available data sources into coherence. Thus, for the year 2015, the total grains and by-products used by the animal feed sector was evaluated around 34 Mt standardized to 85% dry matter while those of forages was evaluated between 70 and 72.5 Mt of 100% dry matter (losses and refusals deducted). Dairy and mixed cattle were the second consumers of feed grains and by- products (24%), after poultry (34%) and before pigs (23%) and beef cattle (12%). Dairy and mixed cattle consumed 36% of the volume of soybean meal available in France, after poultry (44%), and before pigs (6%). These results give precise indicators on feed use, its sustainability, the importance of livestock in the consumption of by-products from the food industry, and self-sufficiency in protein of the French livestock sector.Les attentes sociétales relatives à l'alimentation des animaux d'élevage s'intensifient (sans OGM, sans déforestation importée, limitant la compétition avec l'alimentation humaine…) et deviennent parfois une condition d'accès au marché pour certaines productions animales. Il est ainsi apparu nécessaire de disposer d'un panorama complet des flux de matières premières (grains, coproduits et fourrages) dans le système alimentaire français depuis les ressources jusqu'à leurs différentes voies de valorisation (alimentation humaine ou animale, export, énergie…). L'étude du GIS Avenir Elevages a mobilisé un réseau d'experts des différentes filières dans l'objectif de construire une méthodologie permettant une segmentation détaillée des consommations de matières premières par filière animale. Une méthode de réconciliation des flux avec optimisation sous contraintes a été utilisée pour mettre en cohérence les différentes sources de données disponibles. Ainsi, pour l'année 2015, le total des utilisations animales de matières premières concentrées a été évalué autour de 34 Mt standardisées à 85% de matière sèche et celles de fourrages entre 70 et 72,5 Mt de matière sèche (pertes et refus déduits). Les bovins laitiers et mixtes ont été les deuxièmes utilisateurs de matières premières concentrées (24%), derrière les filières volailles (34%), et devant les porcs (23%) et les bovins à viande (12%). L'utilisation du tourteau de soja serait encore plus ciblée : 36% pour les bovins laitiers et mixtes contre 44% pour les volailles et 6% pour les porcs. Ces résultats permettent de fixer des repères précis sur l'alimentation des animaux d'élevage, sa durabilité, l'importance de l'élevage dans la valorisation des coproduits issus de l'agro-alimentaire ou encore l'autonomie alimentaire et protéique de l'élevage français

PIAF: Developing Computational and Algorithmic Thinking in Fundamental Education

Full text available at http://www.learntechlib.org/p/217317/International audienceIn this article, we present the objectives and first achievements of the PIAF project supported by the European Union and aiming at developing computational and algorithmic thinking in basic education. This project brings together researchers in educational sciences and computer science from four countries (Belgium, France, Germany and Luxembourg) around the theme of teacher training. More concretely, the aim is to define a framework (competency framework, pedagogical scenarios) enabling teachers to (i) appropriate the concept of computational and algorithmic thinking and (ii) implement learning activities that promote the development of this kind of thinking in children

PIAF : développer la Pensée Informatique et Algorithmique dans l'enseignement Fondamental

Version étendue d'un article présenté au colloque Didapro8.Dans cet article, nous présentons les objectifs et premières réalisations du projet PIAF soutenu par l'Union Européenne et visant à développer l'apprentissage de la pensée informatique et algorithmique dans l'enseignement fondamental. Ce projet rassemble des chercheur·e·s en sciences de l'éducation et en informatique, provenant de quatre pays (Allemagne, Belgique, France et Luxembourg), autour du thème de la formation des enseignant·e·s. Plus concrètement, il s'agit de dénir un cadre (référentiel de compétences, scénarios pédagogiques) permettant aux enseignant·e·s de (i) s'approprier le concept de pensée informatique et algorithmique et de (ii) mettre en ÷uvre des activités d'apprentissage favorisant le développement de cette pensée chez l'enfant

PIAF : développer la Pensée Informatique et Algorithmique dans l'enseignement Fondamental

Version étendue d'un article présenté au colloque Didapro8.Dans cet article, nous présentons les objectifs et premières réalisations du projet PIAF soutenu par l'Union Européenne et visant à développer l'apprentissage de la pensée informatique et algorithmique dans l'enseignement fondamental. Ce projet rassemble des chercheur·e·s en sciences de l'éducation et en informatique, provenant de quatre pays (Allemagne, Belgique, France et Luxembourg), autour du thème de la formation des enseignant·e·s. Plus concrètement, il s'agit de dénir un cadre (référentiel de compétences, scénarios pédagogiques) permettant aux enseignant·e·s de (i) s'approprier le concept de pensée informatique et algorithmique et de (ii) mettre en ÷uvre des activités d'apprentissage favorisant le développement de cette pensée chez l'enfant

PIAF : développer la Pensée Informatique et Algorithmique dans l'enseignement Fondamental

International audienceDans cet article, nous présentons les objectifs et premières réalisations du projet PIAF soutenu par l'Union Européenne et visant à développer l'apprentissage de la pensée informatique et algorithmique dans l'enseignement fondamental. Ce projet rassemble des chercheur·e·s en sciences de l'éducation et en informatique, provenant de quatre pays (Allemagne, Belgique, France et Luxembourg), autour du thème de la formation des enseignant·e·s. Plus concrètement, il s'agit de dénir un cadre (référentiel de compétences, scénarios pédagogiques) permettant aux enseignant·e·s de (i) s'approprier le concept de pensée informatique et algorithmique et de (ii) mettre en ÷uvre des activités d'apprentissage favorisant le développement de cette pensée chez l'enfant

PIAF : développer la Pensée Informatique et Algorithmique dans l'enseignement Fondamental

International audienceDans cet article, nous présentons les objectifs et premières réalisations du projet PIAF soutenu par l'Union Européenne et visant à développer l'apprentissage de la pensée informatique et algorithmique dans l'enseignement fondamental. Ce projet rassemble des chercheur·e·s en sciences de l'éducation et en informatique, provenant de quatre pays (Allemagne, Belgique, France et Luxembourg), autour du thème de la formation des enseignant·e·s. Plus concrètement, il s'agit de dénir un cadre (référentiel de compétences, scénarios pédagogiques) permettant aux enseignant·e·s de (i) s'approprier le concept de pensée informatique et algorithmique et de (ii) mettre en ÷uvre des activités d'apprentissage favorisant le développement de cette pensée chez l'enfant

Search for dark matter produced in association with bottom or top quarks in √s = 13 TeV pp collisions with the ATLAS detector

A search for weakly interacting massive particle dark matter produced in association with bottom or top quarks is presented. Final states containing third-generation quarks and miss- ing transverse momentum are considered. The analysis uses 36.1 fb−1 of proton–proton collision data recorded by the ATLAS experiment at √s = 13 TeV in 2015 and 2016. No significant excess of events above the estimated backgrounds is observed. The results are in- terpreted in the framework of simplified models of spin-0 dark-matter mediators. For colour- neutral spin-0 mediators produced in association with top quarks and decaying into a pair of dark-matter particles, mediator masses below 50 GeV are excluded assuming a dark-matter candidate mass of 1 GeV and unitary couplings. For scalar and pseudoscalar mediators produced in association with bottom quarks, the search sets limits on the production cross- section of 300 times the predicted rate for mediators with masses between 10 and 50 GeV and assuming a dark-matter mass of 1 GeV and unitary coupling. Constraints on colour- charged scalar simplified models are also presented. Assuming a dark-matter particle mass of 35 GeV, mediator particles with mass below 1.1 TeV are excluded for couplings yielding a dark-matter relic density consistent with measurements