Modalités de candidature

Date limite : 21 juin 2021

Financement de deux années de post-doctorat. La plateforme MODCOV19 offre un financement de post-doctorat pour un ou deux projets (deux ans au total) portant sur l’un des nombreux domaines de la modélisation en relation avec les épidémies et leur gestion. Voir par exemple la page dédiée du site de MODCOV19 pour une liste non exhaustive de thèmes importants, qui devront être interprétés dans un contexte plus large de maladies infectieuses et pas seulement réduits à la Covid-19.

Les projets seront déposés par les encadrantes ou encadrants scientifiques, qui seront en charge du recrutement de la post-doctorante ou du post-doctorant au sein d’un laboratoire dont au moins l’une des tutelles est un établissement public d’enseignement supérieur ou de recherche. La priorité sera donnée aux projets interdisciplinaires.

Pour postuler, merci d’envoyer à l’adresse responsable_modcov19@math.cnrs.fr avant le lundi 21 juin 2021 à minuit, avec la chaîne de caractères [postdoc] insérée au début de l’objet du mail :

  • Une proposition de projet de recherche de 2 à 4 pages (bibliographie incluse et limitée à 1 page), mentionnant explicitement la ou le responsable scientifique du projet, son affiliation et le budget demandé pour le salaire de la personne recrutée (le salaire sera conforme aux grilles de la structure d’accueil),
  • Le CV de la ou du responsable (maximum 3 pages),
  • L’attestation du laboratoire d’accueil remplie et signée, disponible via ce lien.

La proposition de projet devra décrire le positionnement du sujet dans la littérature actuelle, ainsi que la nouveauté de l’approche et l’apport spécifique du projet par rapport à l’existant. Tout autre document qui pourrait être jugé utile en complément des documents requis ci-dessus peut être joint au dossier.

Dans l’hypothèse où la post-doctorante ou le post-doctorant ne serait pas recruté(e) et affecté(e) au sein d’un laboratoire dont le CNRS est tutelle :

  • Le soumissionnaire atteste, dans sa réponse, avoir informé et recueilli l’accord du directeur de l’unité, des services administratifs et financiers compétents ainsi que des personnes habilitées à représenter juridiquement l’établissement gestionnaire du financement post-doctoral et du recrutement associé,
  • Le versement du financement fera l’objet d’une convention de financement signée entre le CNRS et l’établissement gestionnaire, qui aura notamment pour objet de régler les éléments suivants :
    • Les conditions d’utilisation des sommes allouées,
    • Les conditions sous lesquelles un rapport scientifique et financier justifiant les dépenses sera transmis au CNRS,
    • L’ensemble des communications et publications en lien avec les travaux de recherche de la post-doctorante ou du post-doctorant.

Contact pour toute question relative à cet appel : responsable_modcov19@math.cnrs.fr

Résultats de l’appel

Les projets retenus à l’appel MODCOV19 2021 pour le financement de contrats post-doctoraux sont les suivants :

  • Dating the origin of an epidemic, with application to Covid-19 – Florence Débarre (CNRS, IEES),
  • Modèles de propagation d’épidémie sur les graphes – Grégory Faye (CNRS, IMT) et Jean-Michel Roquejoffre (Université Paul Sabatier, IMT),
  • Vaccination strategies for epidemics on finite and infinite networks – Pierre-André Zitt (Université Gustave Eiffel, LAMA), Jean-François Delmas (Ecole des Ponts ParisTech, CERMICS), Paolo Frasca (CNRS, GIPSA-lab) et Federica Garin (Inria, GIPSA-lab).

Le jury de cet appel était composé de Vincent Bansaye, Antoine Chambaz, Jean-Stéphane Dhersin, Arnaud Guillin, Jean-Christophe Thalabard et Amandine Véber.

Publications et prépublications

Les projets financés ont conduit à des publications et prépublications :

  • Besse Christophe, Faye Grégory, Roquejoffre Jean-Michel et Zhang Mingmin (2023). The logarithmic Bramson correction for the Fisher-KPP equations on the lattice Z. Prépublication hal-03690078. En savoir plus.
  • Delmas Jean-François, Frasca Paolo, Garin Federica, Tran Viet Chi, Velleret Aurélien et Zitt Pierre-André (2023). Individual based SIS models on (not so) dense large random networks. arXiv, 2302.13385. En savoir plus.
  • Faye Grégory, Roquejoffre Jean-Michel et Zhang Mingmin (2023). Spreading properties in Kermack-McKendrick models with nonlocal spatial interactions. Prépublication hal-04078812. En savoir plus.
  • Jijón Sofia, Czuppon Peter, Blanquart François et Débarre Florence (2023). Using early detection data to estimate the date of emergence of an epidemic outbreak. medRxiv, 2023-01. En savoir plus. Code associé à cet article.