Identité
Etienne Prevost (INRA), directeur
Valérie Bolliet (UPPA), directrice-adjointe
Unité mixte de recherche « Ecologie comportementale et biologie des populations de poissons »
Institut national de la recherche agronomique
Université de Pau et des Pays de l’Adour
En chiffres :
20 agents permanents, dont 16 Inra (6 chercheurs, 3 ingénieurs, 7 techniciens) et 4 UPPA (enseignants/chercheurs).
3 doctorants,
2 post-doctorantes
1 professeur émérite
Publics : Étudiants
Langues : Français
Objectifs
L’unité mixte de recherche Écologie Comportementale et Biologie des Populations de Poissons (ECOBIOP), produit des connaissances à la fois fondamentales et appliquées pour une gestion plus durable des populations naturelles de poissons. Elle focalise ses travaux sur les poissons diadromes (saumon, truite, anguille, alose…) qui sont des espèces grandes migratrices qui vivent alternativement en eau douce et en mer. Ce sont des éléments de la biodiversité remarquable menacés par l’action de l’homme, tout en constituant une ressource exploitée. Un intérêt particulier est porté à l’effet du changement climatique, de la pêche, du repeuplement, des barrages et de la contamination des eaux. Face à ces pressions et menaces, l’impact attendu des recherches d’ECOBIOP est l’amélioration des pratiques de gestion des populations conciliant préservation de la biodiversité et activités humaines.
Activités
Les recherches d’ECOBIOP couvrent un champ allant de la biologie moléculaire à l’écologie évolutive des populations, en combinant des disciplines aussi diverses que la génétique, la physiologie, l’étude du comportement (éthologie), la démographie et la modélisation. L’articulation entre les niveaux d’organisation biologiques et écologiques se fait via l’étude de l’individu, et tout particulièrement de ses comportements. Ces derniers sont conditionnés par des mécanismes moléculaires et ils conditionnent eux-mêmes le fonctionnement et l’évolution des populations naturelles. ECOBIOP combine des approches expérimentales (en milieu contrôlé ou semi-naturel), de suivis à long terme en conditions naturelles et des approches virtuelles de simulation in silico.