Table des matières - Gilles Daniel

86 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
crop model prediction”, in Proceedings of the Fourth International Conference on Sensitivity
Analysis of Model Output (SAMO), Santa Fe, USA, mars 2004.
[MON 06] MONOD H., MAKOWSKI D., NAUD C., “Sensitivity and uncertainty analysis”, in
Working with Dynamic Crop Models: evaluating, analysing, parameterizing and using
them, D. Wallach, D. Makowskiet J.W. Jones (eds.), Amsterdam, Elsevier, sous presse.
[SAC 89] SACKS J., WELCH W.J., MITCHELL T.J., WYNN H.P., “Design and analysis of
computer experiments”, Statistical Science, vol.4, n°4, p. 409-435, 1989.
[SAL 99] SALTELLI A., TANRANTOLA S., CHAN K., “A quantitative model-independent
method for global sensitivity analysis of model output”, Technometrics, vol.41, p. 39-56,
1999.
[SAL 00] SALTELLI A., CHAN K., SCOTT E.M. (eds.), Sensitivity Analysis, New-York, Wiley,
2000.
[SAL 04] SALTELLI A., TARANTOLA S., CAMPOLONGO F., RATTO M., Sensitivity Analysis in
Practice. A Guide to Assessing Scientific Models, New-York, Wiley, 2004.
[SAN 03] SANTNER T.J., WILLIAMS B.J., NOTZ W.I., The design and analysis of computer
experiments, Berlin, Springer, 2003.
[SAP 96] SAPORTA G., LAVALLARD F., L'analyse des données évolutives. Méthodes et
applications, Groupe d'étude et de réflexion interrégional, Paris, Editions technip, 1996.
[VAN 02] VAN NES E.H., LAMMENS E.H.R., SCHEFFER M., “Piscator, an individual-based
model to analyze the dynamics of lake fish communities”, Ecological ModelLing,
vol.152, p. 261-278, 2002.
[WAL 94] WALTER E., PRONZATO L., Identification de Modèles Paramétriques à Partir de
Données Expérimentales, Paris, Masson, 1994.
Remerciements. Le modèle Gambusie est une version simplifiée d'un modèle
actuellement développé par Rémy Beaudouin et Gilles Monod de l'INRA de Rennes.
Nous remercions chaleureusement Claude Bruchou (INRA Avignon) pour sa
relecture attentive et la proposition de références bibliographiques.