<div dir="ltr"><div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Topic </span></b><i><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"><br>
<br>
<span></span></span></i></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Spatio-Temporal
analysis of epidemiological events on complex networks issued from large
volumes of heterogeneous data<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Keywords  <span></span></span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><i><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></i></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify;border:none"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Complex
networks, network analysis, multi-scale, spatio-temporal resolution,
heterogeneous data<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Context  <span></span></span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><i><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></i></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify;line-height:normal"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">In recent years, the amount of data
generated on human and animal health events has increased significantly.
Epidemiologists must therefore regularly analyze these data with various
spatial and temporal resolutions. The proposed postdoc contract is part of the
H2020 MOOD project "Monitoring Outbreak events for Disease surveillance in
a data science context" (<a href="https://mood-h2020.eu">https://mood-h2020.eu</a>), which brings together 25
partners from 10 countries. This project is led by CIRAD (UMR ASTRE) and aims
at improving the detection, monitoring and evaluation of emerging infectious
diseases in Europe by using advanced data science techniques on massive
multisource data.  <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">The work
package 3 "data ingestion and integration" is centered on the linking
of heterogeneous data collected and processed in the context of the MOOD
project. These data are heterogeneous in terms of domain (e.g., medical,
environmental, social) and in terms of format (e.g., textual data, satellite
imagery, multivariate quantitative data), and can be originated by both
official (e.g., medical institutes, scientific laboratories) and unofficial
(e.g., newspapers, social media) sources. By consequence, this diversity is
also reflected in the spatial and temporal scales of the data.</span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,144)"> <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif">More precisely, in the
context of this post-doc,  we are
interested in modeling information about epidemiological events (detected from
various data sources that are syntactically and semantically heterogeneous)
into complex networks models that can allow advanced spatio-temporal analyses. <span style="background:yellow"><span></span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,144)"> </span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,144)"> <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Methodology<span></span></span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,144);background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"> </span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial">The postdoc is focused on the possibility to model the
heterogeneous data collected and processed in the context of the MOOD project
into advanced complex network models, i.e., networks that integrate spatial and
temporal information about the data. <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial">The objective is twofold: (i) to show how
heterogeneous data about an epidemiological event can be integrated, aggregated
and analyzed into complex network models in order to allow an analysis of the
complex spatio-temporal phenomena that characterize the life cycle of an
epidemic, and (ii)  to define original
networks analysis and data science techniques in order fully exploit the
information modeled in such spatio-temporal networks. <span style="color:rgb(0,0,144)"><br>
<br>
</span></span><span style="font-family:Calibri,sans-serif">The research question at the center of this
postdoc can be formulated as follows: How can we relate spatio-temporal
information from epidemic-related data in order to have a spatio-temporal
analysis framework in the One Health context?<span style="color:rgb(0,0,144)"> <span></span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial">More precisely, we wish to propose generic methods to
link and aggregate information from heterogeneous sources (in particular
official and unofficial sources) into feature-rich networks able to embed
spatio-temporal features, that will allow to analyze the life cycle of an
epidemic according to its spatial and temporal evolution.<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial">The final aim is then to bring new knowledge to
experts, that will represent a precious complement to the classic source of
information already exploited in the project. This spatio-temporal linking
process will have to take into account some reliability and quality factors
associated with the different descriptors, i.e., depending on source types and
on the confidence of the algorithms in use.</span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,144)"> <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Gross Salary <span></span></span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">2300 to
2900 based on previous professional experience.<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Candidate profile<span></span></span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">PhD in
computer science.<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Preference
will be given to highly motivated candidates with research experience in
complex network analysis, heterogeneous data science and data science applied
to epidemiology related tasks. <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"><br>
<b>Application instructions:<span></span></b></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Qualified
applicants are invited to send their application to Maguelonne Teisseire (</span><span lang="it"><a href="mailto:maguelonne.teisseire@inrae.fr"><span lang="EN-US" style="font-family:Calibri,sans-serif">maguelonne.teisseire@inrae.fr</span></a></span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">) and Roberto Interdonato (</span><span lang="it"><a href="mailto:roberto.interdonato@cirad.fr"><span lang="EN-US" style="font-family:Calibri,sans-serif">roberto.interdonato@cirad.fr</span></a></span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">) as a single pdf file containing a
cover letter describing their research background and motivation, a detailed CV
and the contact details of up to three referees.<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Application deadline:</span></b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> June 28, 2021<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Interviews for selected
candidates</span></b><span style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> : July 2, 2021<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span style="font-family:"Times New Roman",serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)">Bibliography<span></span></span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><b><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(0,0,10)"> </span></b></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:2pt 0cm"><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif">R. Adderley, P. Seidler, A. Badii, M. Tiemann,
F. Neri, M. Raffaelli. </span><span style="font-family:Calibri,sans-serif">Semantic Mining and
Analysis of Heterogeneous Data for Novel Intelligence Insights. Proc. of The
Fourth International Conference on Advances in Information Mining and
Management, IARIA, p.36-40, 2014<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:2pt 0cm"><span style="font-family:Calibri,sans-serif">Goel R., Sallaberry A., Fadloun S., Roche M.,
Valentin S., Poncelet P. EpidNews: An epidemiological news explorer for
monitoring animal diseases. In : Proceedings of the 11th International
Symposium on Visual Information Communication and Interaction (VINCI 2018),
Växjö, Suède, Août 2018.<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:2pt 0cm"><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif">P. Cimiano, L. Schmidt-Thieme, A. Pivk, S.
Staab. </span><span style="font-family:Calibri,sans-serif">Buchtitel: Learning Taxonomic Relations from
Heterogeneous Evidence. Proc. of the ECAI 2004 Ontology Learning and Population
Workshop, 2004<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:2pt 0cm"><span style="font-family:Calibri,sans-serif">A. Henriksson, J. Zhao, H. Boström, H.
Dalianis. Modeling Heterogeneous Clinical Sequence Data in Semantic Space for
Adverse Drug Event Detection. Proc. of IEEE Int. Conf. on Data Science and Adv.
</span><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif">Analytics, 2015 <span></span></span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif">Roberto Interdonato, Raffaele Gaetano, Danny
Lo Seen, Mathieu Roche, Giuseppe Scarpa:<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="font-family:Calibri,sans-serif">Extracting multilayer networks from Sentinel-2
satellite image time series. </span><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif">Netw. Sci. 8(S1): S26-S42 (2020)<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif">Roberto Interdonato, Matteo Magnani, Diego
Perna, Andrea Tagarelli, Davide Vega:<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="font-family:Calibri,sans-serif">Multilayer network simplification: Approaches,
models and methods. Comput. Sci. Rev. 36: 100246 (2020)<br>
Roberto Interdonato, Martin Atzmueller, Sabrina Gaito, Rushed Kanawati,
Christine Largeron, Alessandra Sala: Feature-rich networks: going beyond
complex network topologies. </span><span lang="it" style="font-family:Calibri,sans-serif">Appl. Netw. Sci. 4(1): 4:1-4:13 (2019)<br>
Matteo Magnani, Obaida Hanteer, Roberto Interdonato, Luca Rossi, and Andrea
Tagarelli. </span><span style="font-family:Calibri,sans-serif">Commu-<span></span></span></p>

<p class="MsoNormal"><span style="font-family:Calibri,sans-serif">nity detection in multiplex networks. CoRR,
abs/1910.07646, 2021. <i>(to appear on ACM
Computing Surveys)<span></span></i></span></p></div></div>