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2006-2004
6èmes Rencontres de Théo Quant, Besançon, France 20-21 février 2003. Articles sélectionnés par Cybergeo
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Cartographie animée de la diffusion spatiale. Application à la migration des patronymes de la moyenne vallée du Rhône depuis 1891

Animated cartography of spatial diffusion: an application to patronymics
Sandrine Assalin et Laurent Segura

Résumés

On propose dans cette contribution de mettre en pratique cartographique les concepts de la diffusion et de les transposer à une variable démographique : les patronymes rares. Les patronymes sont utilisés comme marqueur de migration. En effet, les modèles élémentaires de la diffusion, comme la contagion par proximité ou les sauts hiérarchiques, semblent s’appliquer à cette variable. Les migrations sont alors modélisées à partir de ces règles qui sont projetées sur l’espace français des départements, pris dans ses distances, ses limites et ses hiérarchies. La combinaison des règles élémentaires, dictée par l’expression spatiale et temporelle de la migration des patronymes, conduit à une modélisation qui est ensuite confrontée à l’observation. La représentation cartographique d’un scénario de combinaisons permet alors la visualisation des hypothèses et l’expérimentation sur l’espace. Dans ce contexte la carte animée permet le passage de l’illustration à l’expérimentation.

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Texte intégral

1L’écran ouvre de nouvelles perspectives pour la représentation de l’information spatiale et de son évolution. Il offre un moyen unique de représenter les temporalités des phénomènes démographiques. On se propose de mettre en pratique cartographique les théories spatiales de la diffusion à l’aide de ce nouveau support. Pour cela, un modèle de diffusion des patronymes et une sémiologie animée sont construits, dans le but de proposer une solution alternative à la représentation des dynamiques sur support fixe. Une animation de la diffusion des patronymes rares de la vallée du Rhône est produite et commentée, en mettant l’accent sur une généralisation possible de cette méthode et la mise en place d’un atelier cartographique de la diffusion.

Approche cartographique de la diffusion des patronymes

Diffusion et cartes animées

2La diffusion spatiale a fait l’objet de nombreuses études géographiques portant sur des thématiques très variées. Dans sa définition la plus restreinte, elle correspond à l’expansion d’un phénomène dans l’espace, plus largement, elle recouvre l’ensemble des processus qui concourent au déplacement. Il est communément admis que dans toute diffusion spatiale on trouve des émetteurs, des récepteurs et des canaux de diffusion qui les mettent en contact (Saint-Julien, 1985). Les principaux canaux de diffusion empruntent les contiguïtés et les hiérarchies du système de peuplement. La cartographie classique ne permettant pas de représenter pleinement les dynamiques spatiales, on propose dans cet article un nouvel outil de représentation qui prend en compte à la fois les aspects temporels et spatiaux de la diffusion : la carte animée. Dans une démarche d’analyse spatiale, nous adopterons la définition suivante : la carte animée est « la représentation, sous la forme d’une succession d’images, d’une distribution spatiale d’objets géoréférencés dont les localisations et les attributs varient sous la contrainte d’un scénario qui régit les changements » (Ségura, 2003). Cette définition intègre les deux aspects fondamentaux de la cartographie animée. La sémiologie de l’animation doit être définie en fonction du type de dynamique à représenter, et prendre en compte un certain nombre de contraintes liées au temps de lecture limité de la carte (contrairement à la sémiologie graphique de Bertin). Le scénario de l’animation qui s’inscrit dans le modèle spatio-temporel, dirige les changements d’affichage. Avec la carte animée « on passe alors de la carte illustrative à la carte idée » (Rimbert, 1990). Cet outil va être utilisé pour représenter les résultats d’une modélisation de la diffusion des patronymes.

Sémiologie de la diffusion

3La diffusion étant un des phénomènes majeurs étudié par les géographes, de nombreuses cartographies en ont été produites . Que représenter quand on veut montrer une diffusion ? Roger Brunet répond : « …ses chemins, ses foyers, ses relais et son emprise territoriale ». Sur ce denier point il est aussi possible de montrer comment les structures du territoire facilitent, aident ou contraignent la diffusion. Sur les cartes statiques, plusieurs solutions sont possibles : les cartes de flux et les cartes en isolignes.

4A la lecture de ces cartes, plusieurs problèmes sémiologiques apparaissent. Sur les cartes de flux, il est difficile de distinguer les temporalités même quand elles sont indiquées. Ce type de représentation est plutôt adapté pour visualiser des trajectoires et les sauts hiérarchiques. Sur les cartes en isolignes, le rapport espace-temps de la diffusion est représenté par une surface comprise entre deux lignes symbolisant des dates. Bien adaptée pour montrer la diffusion en tâche d’huile, elle confond les trajectoires et les directions de diffusion en agrégeant leurs variations dans le temps. Ce type de carte a été utilisé par Darlu, Degioanni et Zei (1996) pour cartographier la distribution spatiale des types de patronymes à l’échelle française. Une autre cartographie est proposée par ces même auteurs : l’anamorphose, basée sur la proximité patronymique des départements. La proximité patronymique est alors comparée à la proximité géographique, cette analyse mettant en relief des relations privilégiées entre départements. Cette cartographie procède d’une transformation thématique de lien (Cauvin, 1990). Elle a le défaut de ne pas différencier les canaux de diffusion L’utilisation du support écran permet de résoudre un certain nombre de problèmes sémiologiques, principalement pour la représentation du temps. L’écran offre une palette de transformations applicables à des objets cartographiques. Une typologie de ces transformations a été proposée par Thériault et Claramunt (1999). Nous puiserons dans celle-ci une transformation particulière : la transmission. Elle fait partie des trois processus qui peuvent entrer en jeu, dans la dynamique de diffusion, les deux autres étant la production et la reproduction. Cette sémantique associe des percepts visuels à des concepts géographiques. Dans notre exemple, la transformation dite de « Transmission » utilisée sur l’écran doit permettre de distinguer les canaux de diffusion (hiérarchie et contiguïté) et de synchroniser leurs actions dans le temps.

5Le procédé sémiologique adopté combine trois figurés (Figure 1). Leurs multiples agencements donnent le sens de l’animation. Une couleur pour chaque canal de la diffusion permet de les distinguer. La couleur orange indique une diffusion par contiguïté. La couleur verte indique la progression hiérarchique (ascendante ou descendante). Les figurés d’émission sont représentés par un cercle qui s’agrandit, coloré en gradient. Ils deviennent saturés de la couleur du canal emprunté quand ils cessent d’émettre. Les figurés de réception sont symbolisés par des cercles qui se saturent de la couleur correspondant au canal qui les alimente. Ils peuvent alors rester saturés ou adopter un comportement émetteur. L’échelle de temps durant laquelle un figuré est actif correspond aux phases du modèle. Enfin, le cadre spatial est représenté par un figuré fixe. C’est un maillage hiérarchisé représentant la population départementale en 1990 donc invariant dans le temps. Qu’il soit régulier (modèles théoriques) ou irrégulier (départements français), il est un repère visuel majeur car il ancre le regard du spectateur et donne du sens à la lecture. La sémiologie utilisée pour les modèles théoriques est réadaptable à toute diffusion spatiale quel que soit l’objet géographique.

6Une légende dynamique et synchronisée accompagne l’animation. Son but est de spécifier le jeu des combinaisons temporelles utilisées dans le modèle. Elle présente les niveaux atteints dans chaque canal de diffusion au cours de l’animation.

Figure 1 : Sémiologie de l’animation

7Cette légende ne figure pas des échanges de quantité mais elle met en lumière l’ordre des départements touchés par la diffusion d’un patronyme et les canaux qui ont conduit à la présence du patronyme. La représentation des volumes émis ou reçus compliquerait sensiblement l’animation en nécessitant l’introduction d’une variable visuelle supplémentaire. L’activation d’un figuré représente donc la présence et non la quantité de patronymes.

Les données patronymiques : des marqueurs de la diffusion spatiale

8Si les phénomènes de dépeuplement rural au profit des zones urbaines sont bien connus, les trajectoires suivies par les migrants sont difficiles à identifier dès que l’on veut travailler sur de grandes masses de population. En effet, l’information couramment utilisée par les géographes ne permet pas de travailler à la fois sur les grandes masses et sur les trajectoires. Les patronymes rares originaires des départements ruraux vont donc être utilisés comme marqueurs permettant de suivre les migrants dans leurs trajectoires sur une longue période (Assalin, 1999). Un échantillon de dix patronymes rares originaires de communes rurales a été construit pour trois départements : les Hautes Alpes, La Drôme et le Vaucluse. Le site Internet www.geopatronyme.com donne le nombre de naissances enregistrées pour chacun des patronymes sélectionnés sur quatre périodes : 1891-1915, 1916-1940, 1941-1965 et 1966-1990. Ces données, une fois agrégées, vont nous permettre de travailler sur les étapes de migration.

9Les migrations des patronymes rares semble tout à fait entrer dans le cadre d’une diffusion spatiale. On peut identifier les émetteurs qui sont les départements d’origine et les récepteurs qui sont les départements aptes à recevoir les migrants. L’hypothèse que les grands canaux de diffusion sont ceux que l’on retrouve dans l’ensemble des phénomènes de diffusion (proximité et hiérarchie) du système de peuplement a été émise par de nombreux auteurs. Courgeau (1970) propose une série de modèles pour analyser les migrations interdépartementales, principalement basée sur la distance et sur la présence ou l’absence d’un centre d’attraction. La migration des patronymes de la moyenne vallée du Rhône est maintenant analysée sous l’éclairage de ces deux aspects explicatifs. Elle doit permettre de paramétrer un modèle de diffusion qui sera ensuite mis en animation.

Le scénario de l’animation: un modèle macroscopique de la diffusion

10La recherche de récurrences dans les données patronymiques vont servir de base à l’élaboration d’un ensemble d’hypothèses : le scénario de diffusion. Ce scénario définit les rôles (émetteurs, récepteurs) et les comportements des acteurs (les départements) dans l’espace et dans le temps. Commençons donc par considérer les structures spatiales des patronymes issus des trois départements et essayons de formuler des hypothèses relatives à leur construction.

2.1 Les données de naissances

11Les données relatives de naissances (proportion de naissance des patronymes rares choisis) par département (Figure 2) montrent la prédominance du foyer émetteur, un processus systématique de diffusion par contiguïté et la présence de Paris dès les premières périodes. Il semble que l’on soit déjà à un stade avancé de la diffusion. Les études faites sur les mouvements démographiques à l’échelle nationale (Brunet G., 2001) indiquent qu’au XIXième siècle, les migrations sont limitées par les moyens de mobilité, aux départements proches. On émet donc l’hypothèse que la diffusion vers Paris se fait après un premier mouvement migratoire vers les départements proches du foyer émetteur. Durant les dernières périodes, les départements contenant les métropoles d’équilibre apparaissent et, dans certains cas, diffusent vers leur proche périphérie.

Figure 2 : Cartes des données relatives de naissances par période et par département

12L’analyse de ces cartes permet une première exploration des données et met à jour l’aspect cinématique de la diffusion, masquant cependant les processus sous jacents.

Les dynamiques observées

13Pour identifier les phases du processus de diffusion, on procède à une transformation de la variable. A chaque période, le total des naissances est ramené à une base 100. Ainsi une proportion de naissance par département est calculée. L’évolution de cette proportion entre période est révélatrice de mouvement (Figure 3). En effet, une baisse relative des naissances est révélatrice d’un faible dynamisme démographique. De nombreux facteurs peuvent en être à l’origine (COURGEAU, 1970) : abandon des zones rurales ou à bas salaire, population vieillissante,…

14La variable Evolution de la proportion de naissances par département indique donc les déplacements de polarités dans l’espace. Elle fait ressortir les concentrations spectaculaires, les lieux nouvellement attractifs et les lieux d’émission. Les déplacements spatiaux de ces zones obéissent à des logiques, des règles à élucider.

Figure 3 : Localisation des émetteurs et des récepteurs entre deux périodes

15Les zones en bleu indiquent les foyers émetteurs (baisse relative des naissances). Les zones en rouge indiquent les récepteurs (augmentation relative des naissances). On peut voir sur ces cartes les changements de foyers émetteurs qui descendent la hiérarchie départementale ou qui se localisent à proximité des départements d’origine, préférentiellement dans les départements fortement urbanisés. Paris montre un comportement de récepteur qui masque aussi un comportement émetteur. C’est un lieu de brassage qui accueille en permanence de nouveaux migrants mais qui, le plus souvent, les redistribue soit vers les départements contenant les métropoles d’équilibres, soit vers les départements d’origines.

16Les récepteurs ont tendance à descendre la hiérarchie des départements ou à s’éloigner progressivement du département d’origine.

17Les changements de comportement des unités spatiales se visualisent sur les graphiques suivants (Figure 4) qui expriment la diffusion des naissances en fonction de la distance au foyer émetteur. Les pics observables sur les graphes indiquent l’importance de la diffusion hiérarchique. La variation de la pente du segment qui part du foyer émetteur révèle la diffusion par contiguïté.

Figure 4 : Evolution temporelle du nombre de naissances en fonction de la distance au foyer émetteur

18On observe un décalage temporel de la diffusion selon le degré de ruralité des départements d’origine. Plus le département est rural, plus il émet de la population, multipliant ainsi le nombre de récepteurs potentiels et privilégiant la diffusion hiérarchique. Ce décalage n’a pas été réellement pris en compte dans la modélisation qui représente une tendance moyenne pour les trois départements.

Les hypothèses du modèle

19Les observations précédentes servent à calibrer le modèle de diffusion utilisé dans le scénario (seuil de population pour le processus hiérarchique et la distance topologique pour le processus de proximité). Ces deux paramètres nous permettent de définir plusieurs classes d’objets :

  • Le département d’origine (Vaucluse, Drôme ou Hautes Alpes) (codé D O sur la figure 5)

  • Paris (P)

  • Les départements en contiguïté 1 par rapport au département d’origine (D C1)

  • Les départements dont la population est supérieure à 1 million d’habitants (Sauf Paris) (D P1M)

  • Les départements dont la population est supérieure à 1,5 millions d’habitants compris dans l’espace de contiguïté 2 par rapport au département d’origine (D P1,5M C2)

  • Les départements en contiguïté 2 par rapport au département d’origine et dont la population est supérieure à 250 000 habitants (D P0,25M C2)

  • Les départements en contiguïté 3 par rapport au département d’origine et dont la population est supérieure à 500 000 habitants (D P0,5M C3)

  • Les départements compris dans un espace de contiguïté 2 par rapport aux départements supérieurs à 1 million d’habitants et immédiatement inférieurs à ceux-ci dans la hiérarchie (D C2 2P)

20A ces classes d’objets sont associés des comportements, des changements que l’on peut déduire des analyses précédentes. Pour clarifier leur exposé, nous distinguerons les règles spatiales des règles temporelles qui vont régir les changements.

21D’un point de vue temporel, les canaux de contiguïté sont actifs dès les premiers stades d’émission. Ils précèdent les canaux hiérarchiques. Ces derniers entrent généralement en jeu après une première phase de diffusion par contiguïté. Ces deux canaux se combinent ensuite pour générer différentes formes de diffusion. Le modèle synchronise les canaux de diffusion et décrit ces stades (Figure 5).

22D’un point de vue spatial, dans le processus de diffusion par contiguïté, il semblerait que la diffusion subisse une contrainte hiérarchique quand les ordres de contiguïté augmentent. Par exemple, pour l’ordre de contiguïté 3, seul les départements très peuplés attirent les patronymes. La diffusion prend une forme ascendante vers Paris puis descendante vers les départements qui contiennent des aires urbaines à rayonnement régional (Lille, Marseille, Lyon, Bordeaux…). Si elle se poursuit, la diffusion hiérarchique est contrainte cette fois par la distance. Nous formulerons l’hypothèse qu’en quittant les départements de niveau hiérarchique 2, les patronymes se fixent dans le département le plus peuplé et le plus proche.

23Paris qui combine des comportements émetteurs et récepteurs simultanés pose un problème sémiologique. Nous lui affecterons dans un premier temps un comportement de récepteur des migrants du département d’origine puis, dans un deuxième temps, un comportement d’émetteur vers les départements contenant les métropoles d’équilibre.

24L’ensemble de ces hypothèses se retrouvent dans la figure ci-dessous qui présente le modèle sous la forme d’un scénario qui met en relation temporelle les classes d’objet.

25Le formalisme adopté différencie les états stables, symbolisés par des rectangles, des phases de changement (transformations graphiques appliquées à un objet cartographique) symbolisées par des ellipses. Dans cet exemple, nous avons différenciés deux états stables (présence ou absence des patronymes dans le département) et deux types de comportements (émission ou réception des patronymes).

Figure 5 : Le scénario basé sur un modèle de diffusion

26Le formalisme graphique utilisé pour la représentation du scénario facilite l’implémentation informatique. Dans le cas présent, le rôle du modèle est de servir la représentation en la simplifiant. Dans l’animation, la démarche de modélisation est indissociable de la démarche sémiologique. La construction sémiologique doit alors traduire et interpréter les résultats en langage graphique. Le lien entre le modèle et la sémiologie a besoin d’un outil pour se matérialiser. Nous privilégierons le logiciel d’animation Flash.

Les outils : l’animation vectorielle des cartes sous Flash

Les techniques d’animations en vectoriel

27Les animations de diffusion sont réalisées avec un logiciel d’animation pour le format vectoriel : Flash développé par Macromédia. En cartographie, son principal intérêt réside est d’agir sur les objets de la carte en modifiant les localisations et les attributs des figurés. On peut classer les transformations possibles en quatre catégories : le changement de couleur, de forme, de taille et de localisation. La combinaison de ces transformations offre une palette sémiologique nouvelle pour l’animation. Sans renier les variables bertiniennes, elles les enrichissent en apportant la dimension temporelle et ouvrent la voie à la représentation des variations.

28La variation de taille des figurés exprime les gains et les pertes en valeurs brutes. La variation de couleur permet de visualiser les évolutions relatives mais aussi d’exprimer des changements qualitatifs. Ces transformations sont donc adaptées pour la production de séries de cartes thématiques et statistiques sous forme d’animations. D’autres possibilités de mouvement sont envisageables avec les transformations de formes et de positions. Les structures spatiales, leurs mouvements et leurs mutations peuvent s’animer en considérant ces structures comme des objets graphiques déformables et soumis à des champs de forces.

29Au delà des aspects strictement graphiques, cet outil apporte aussi la puissance du multimédia dans la consultation de l’information, les aides à l’interprétation et la diffusion vers le public. Ces aspects sont ici passés sous silence mais des travaux ont déjà été effectués dans cette direction (Caquard, 2001).

30Le parti pris de cette communication étant d’offrir une sémiologie adaptée à la diffusion, nous allons transposer les concepts de la diffusion vers cet outil de représentation. Ce logiciel utilise la métaphore cinématographique et le vocabulaire qui lui est associé pour conceptualiser son fonctionnement. Le transfert de ces concepts vers l’analyse spatiale est donc nécessaire pour proposer une méthode reproductible d’animation cartographique.

Scène, acteurs et scénarios

31Imaginons que nous ayons à produire un film. Un film se compose d’éléments immuables : les acteurs, la scène et le scénario. Détaillons à présent ces éléments et transférons les vers l’univers de la carte :

  • les acteurs : ce sont des objets géographiques, des lieux ou des variables traduites en figurés. Ils sont définis par la problématique de l’étude. Dans notre cas, les acteurs sont classés en deux groupes : les départements et les patronymes. Les acteurs « départements » sont affectés de symboles qui représentent leur poids absolu.

  • la scène : c’est le cadre spatial et temporel de l’étude et l’échelle d’analyse. Dans notre étude, c’est l’espace français des départements qui représente le cadre spatial.

  • le scénario : il répartit les rôles et régit le comportement des acteurs dans le temps et dans l’espace. En analyse spatiale, ce scénario est l’équivalent d’un modèle spatio-temporel. Le modèle macroscopique utilisé ici génère des comportements émetteurs et récepteurs (les rôles) affectés aux départements en fonction de règles de voisinage et de hiérarchie qui diffèrent à chaque stade. En modifiant les paramètres qui servent à la calibration du modèle (population prise comme critère hiérarchique, continuité topologique prise comme critère de proximité), ce scénario peut générer différentes animations du même phénomène. On peut ainsi constituer un atelier cartographique pour la représentation animée de diffusions différentes.

32La gestion du temps dans le scénario permet de synchroniser le comportement des acteurs et de créer des événements. On peut ainsi gérer la représentation de relations causales dans le temps (X produit Y ; X reproduit X ; X transmet à Y) (Thériault et al., 1999). Cette gestion du temps permet donc de représenter les rythmes des évolutions mais offre aussi la possibilité de saisir les relations causales dans le temps entre les acteurs.

33Flash offre donc un moyen original de visualisation des résultats de modélisation où il intervient en aval des calculs. Il n’est pas utilisé ici comme un logiciel de simulation mais comme un logiciel de visualisation. Son pouvoir est sémiologique.

Les résultats

Les résultats de la modélisation

Figure 6 : Modèles de diffusion (animations 1, 2 et 3)

 

Hautes Alpes

Drôme

Vaucluse

cooccurrence

61%

63%

37%

Tableau 1 : Coefficients de cooccurrence

34L’application de cette méthode à la diffusion des patronymes semble valide. Les coefficients de cooccurrence entre les résultats du modèle et les observations sont présentés dans le Tableau 1. L’hypothèse de diffusion par contiguïtés et hiérarchie parait vérifiée. On observe néanmoins une surestimation globale des récepteurs hiérarchiques de niveau 2. La période sur laquelle les données ont été recensées (1891-1990) se situerait entre la phase 2 et 5 du modèle. La phase 1 correspond à une interprétation du départ du phénomène de migration et la phase 6 est une projection dans le temps. Une différenciation nette s’observe entre la diffusion à partir des foyers émetteurs fortement ruraux (Hautes Alpes et Drôme) et le département du Vaucluse plus urbanisé pour lequel la cooccurrence chute à 37%. L’hypothèse d’un seul modèle capable de représenter l’ensemble des diffusions patronymiques sur l’espace français semble peu probable. Une qualification des foyers émetteurs selon leur capacité émettrice et des foyers récepteurs en fonction de leur attractivité pourrait être construite en amont de la modélisation et introduite dans le modèle. Au-delà de ces améliorations possibles, ces animations offrent une bonne lisibilité des processus de diffusion patronymique. Le modèle apporte une simplification nécessaire à la représentation et à l’interprétation de la diffusion des patronymes que les cartes de données brutes ne permettent pas. On passe donc de la carte illustrative à la carte « idée » (Rimbert, 1990).

Les pistes de recherche

35Dans ce travail, les données disponibles ne nous ont pas permis d’intégrer dans notre modèle des masses de patronymes diffusés. Nous avons donc privilégié la recherche de la présence des patronymes dans les départements. On peut envisager sur des données plus précises et grâce aux potentialités de l’animation en Flash, la mise au point d’un modèle et parallèlement d’une sémiologie, qui prennent en compte l’importance des flux, les volumes émis et reçus.

36Plus généralement, on peut envisager, à partir des règles élémentaires, de construire une variété très importante de scénarios différents. Sur la même thématique, ils permettent alors de tester des hypothèses, ainsi que les effets de la position relative des objets géographiques. Cet atelier cartographique peut s’appliquer sur des thématiques variées afin de comparer et visualiser différents modèles de diffusion entre eux. Cette réflexion conduit à replacer la cartographie animée dans une démarche expérimentale. D’un simple outil de représentation des distributions spatiales, la cartographie est devenue une véritable discipline d’analyse et de modélisation. Elle permet non seulement de décrire les structures spatiales mais aussi, de mettre en scène des hypothèses spatiales. Elle contribue à l’effort d’expérimentation en sciences sociales.

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Bibliographie

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Pour citer cet article

Référence électronique

Sandrine Assalin et Laurent Segura, « Cartographie animée de la diffusion spatiale. Application à la migration des patronymes de la moyenne vallée du Rhône depuis 1891 », Cybergeo: European Journal of Geography [En ligne], Dossiers, document 284, mis en ligne le 01 septembre 2004, consulté le 10 octobre 2024. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/3503 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.3503

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Auteurs

Sandrine Assalin

UMR 6012 ESPACE Université d’Avignon, Francesandrine.assalin@univ-avignon.fr

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Laurent Segura

UMR 6012 ESPACE Université d’Avignon, Francelaurent.segura@univ-avignon.fr

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