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Introduction à la partie 2
p. 85-86
Texte intégral
1Un modèle est la représentation simplifiée d’un système réel et comporte donc toujours un grand nombre de simplifications afin de répondre à une question donnée. C’est pourquoi les modélisateurs citent souvent la phrase du statisticien George Box : « All models are wrong but some are useful » (tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles). Concernant les maladies à transmission vectorielle, et en particulier celles impliquant un moustique, les approches de modélisation sont hautement complémentaires des approches expérimentales et observationnelles. La modélisation peut être mobilisée dans deux perspectives. Il s’agit d’une part de mieux comprendre la distribution des vecteurs, leur dynamique, leurs liens avec des variables environnementales et climatiques (comme celles décrites dans la première partie de cet ouvrage), ainsi que le cycle épidémiologique de transmission des agents pathogènes vectorisés. Elle permet, d’autre part, de prédire, dans l’espace et le temps, la présence des moustiques vecteurs, leur abondance ou le risque de transmission, et les variations de ces éléments selon différents scénarios. Les approches de modélisation sont variées, le choix de l’approche dépendant de la question que l’on souhaite adresser, des connaissances que l’on a du système, des données disponibles, etc.
2Dans cette deuxième partie, différentes approches de modélisation sont présentées, ainsi que les outils opérationnels pour la surveillance entomologique et épidémiologique et la lutte antivectorielle développés à partir de ces approches, avec des exemples dans différents contextes géographiques. Le premier chapitre de cette partie (chapitre 6) concerne les modèles fondés sur les données (modèles de distribution d’espèces ou de niche écologique). Les chapitres suivants présentent des approches basées sur les connaissances (chapitre 7) et les processus à l’échelle des populations (modèles mécanistes : chapitre 8) ou des individus (modèles comportementaux : chapitre 9).

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