The aphid Myzus persicae s.l. (Hemiptera: Aphididae) is an important pest of many crops worldwide with a complex life cycle, intensely controlled by chemical pesticides, and has developed resistance to almost all used insecticides. In Greece, the aphid exhibits high genetic variation and adaptability and it is a classic example of evolution in the making. We have been studying M. persicae for over 20 years, on different host plants and varying geographical areas, analyzing its bio-ecology and the ability to develop resistance to insecticides. In this review, we present new and historical data on the effectiveness of insecticides from seven chemical groups used to control the aphid in Greece and the incidence of seven resistance mechanisms, including the new fast-spreading R81T point mutation of the postsynaptic nicotinic acetylcholine receptor. Thousands of samples were tested by biological, biochemical and molecular assays. The aphid populations were found to have developed and maintain resistance at medium to high levels to organophosphates, carbamates, pyrethroids and neonicotinoids for decades. In the latter group, a marked increase is recorded during an ~10-year period. The data analyzed and the extensive bibliography, advocate the difficulty to control the aphid making the design and application of IPM/IRM programs a challenge. We discuss principles and recommendations for the management of resistance, including the use of compounds such as flonicamid, spirotetramat, flupyradifurone and sulfoxaflor. We emphasize that resistance is a dynamic phenomenon, changing in time and space, requiring, therefore, continuous monitoring.

Qu’avons nous appris de l’architecture fonctionnelle des processus de prise de décision dans le cerveau humain grâce aux neurosciences computationnelles ? Dans un premier temps, nous verrons comment les modèles de diffusion ont permis de proposer des algorithmes de décision capable d’expliquer les relations complexes entre proportion de choix et temps de décision observés lors de décision simple, et de faire des prédictions testables sur l’activité cérébrale des régions impliquées dans ces processus cognitifs. En prenant l’exemple de choix économiques simples, nous illustrerons l’intérêt de ce cadre mathématique pour comprendre comment différentes régions cérébrales peuvent interagir pour produire des décisions reflétant nos préférences subjectives. Finalement, nous discuterons autour d’un modèle mathématique capable de détecter les changements d’environnements pour interrompre les tâches en cours et déclencher des phases actives d’exploration afin d’illustrer la façon dont les modèles computationnels permettent de détecter des transitions brutales dans les stratégies comportementales et de prédire avec précision l’activité cérébrale dans le cortex préfrontal humain. Nous conclurons sur l’importance du cadre théorique de l’inférence Bayesienne et, en particulier, des notions de confiance et d’incertitude pour caractériser les algorithmes utilisés par le cerveau humain pour choisir.

Cet article est une synthèse de différentes études apportant un regard scientifique sur la contention qui consiste à exercer des pressions sur la jambe humaine au moyen de chaussettes ou de bas afin de faciliter le reflux veineux. Il paraît évident que la répartition des pressions sur la jambe affecte le débit sanguin dans les veines. Néanmoins, la répartition conduisant à un débit veineux optimal est non triviale, et diffère en fonction de l'application : traitement médical ou récupération chez les sportifs. Afin d'améliorer les connaissances à ce sujet, un modèle numérique 2D a été mis en place pour calculer les champs de contraintes dans la jambe en prenant en compte le comportement mécanique réel des articles de contention et des tissus de la jambe. Des méthodes d'identification appropriées, basées soit sur le recalage de modèle et la corrélation d'images numériques (pour les articles de contention), soit sur le recalage de modèle par mise en correspondance locale non-linéaire d'images fournies par l'IRM (pour les tissus internes de la jambe), ont été développées pour identifier ces paramètres de comportement.