Nous avons appliqué la méthodologie du post :
avec comme nouvelle hypothèse : la fécondation a lieu dans 50% des cas. Nous connaissons la position de nos plants, les uns par rapport aux autres. Nos résultats sont les suivants : Les séries 1 à 4 correspondent à nos modèles, les séries 5 à 8 à nos relevés sur le terrain du 17 octobre 2014.
A l’aide d’algobox, nous avons modélisé le lancer de 100 000 grains de pollens en faisant varier aléatoirement la vitesse de 0 à 10 m/s et l’angle de -1,5 radian à +1,5 radian.
Cela en appliquant nos formules de physique : « sans frottement »
Il faut savoir qu’on ne peut hiérarchiser la préférence des réponses seulement si les intervalles ne se chevauchent pas.
Nous pouvons supposer que ces réponses proviennent de trois établissements différents puisque nous avons veillé à envoyer nos questionnaires à des moments différents et nous avons obtenu des réponses par paquets. Cependant nous ignorons la proportion des élèves de chacun de ces établissements. Sur les 460 réponses nous en avons 386 qui correspondent à des réponses d’élèves de 15 à 22 ans. Les autres réponses correspondent à des élèves qui ont mis n’importe quoi ou à des réponses de personnes plus âgées.
Voici nos résultats :
Question 2 : A votre avis a quoi servent les OGM ?
A éviter les maladies des cultures :[0,45;0,63]
A augmenter les rendements agricoles : [0,78;0,92]
A gagner plus d’argent : [0,42;0,56]
A réduire l’usage des pesticide et/ou engrais : [0,29;0,43]
On observe qu’il y a une nette préférence pour la proposition « rendements agricoles » car son intervalle n’a d’intersection avec aucun autre.En revanche, on ne peut pas déterminer une préférence entre les réponses « maladies des cultures », « gagner plus d’argent » et « réduire l’usage des pesticides/engrais » puisque les intervalles de confiance entre « maladies des cultures » et « gagner plus d’argent » se chevauchent tout comme ceux de « gagner plus d’argent » et « réduire l’usage des pesticides/engrais ».
Question 4 : L’union européenne autorise la culture des OGM mais une directive nationale les interdit en France, selon vous pourquoi ?
Car les gens ont peur : [0,18;0,32]
Car personne ne connaît les répercussions : [0,48;0,62]
Car c’est un choix politique : [0,11;0,24]
Car les effets sont néfastes : [0,42;0,56]
Quant aux résultats de cette question on remarque que les réponses « personne ne connaît les répercussions » et « les effets sont néfastes » ont les fréquences les plus importantes. Néanmoins, le fait que leur deux intervalles de confiance se chevauchent ne permet pas de déterminer la préférence de l’une par rapport a l’autre. Le même phénomène se produit si on s’interesse aux deux autres propositions : « les gens ont peur » et « c’est un choix politique » dont les intervalles se chevauchent également.
Ensuite, nous nous sommes demandés si les résultats changeraient si on séparait les réponses des femmes et celles des hommes.
Un panel est un échantillon de personnes, théoriquement représentatif d’un certain type de population qui est interrogé sur leur opinion sur un sujet. Ici, il s’agit des OGM. Au moment où nous avons décidé de faire un questionnaire nous avons choisi d’interroger les jeunes. Tout d’abord parce que la jeunesse représente l’avenir d’une société, il nous semble donc pertinent de se rendre compte de sa perception de l’OGM. Nous avons également fait ce choix là car, faisant partie d’un lycée il était bien plus simple de faire parvenir le questionnaire aux autres élèves. De plus, dans notre lycée on trouve des filières générales, technologiques et professionnelles. Nous avons tout de même envoyé notre questionnaire dans d’autres établissements, seulement deux nous ont répondu. Cependant, nous avons tout de même conscience que ces choix concernant notre panel ne nous permettent pas de toucher toute la population puisque nous avons exclu les jeunes déscolarisés, les personnes vivant dans des régions reculées et bien entendu les adultes.
Pour comprendre de qui nous venaient les réponses à notre questionnaire nous nous sommes penchés sur la proportion d’élèves de chaque filière de lycée en France grâce a un document trouvé sur le site de l’éducation nationale en supposant que nous avons une proportion quasi identique au niveau de nos réponses.
Cependant la proportion d’élèves de lycée professionnel reste très faible puisque très peu nous ont répondu.
Nous avons fait le choix d’envoyer notre questionnaire à chaque lycée à des moments différents. Ainsi, nous avons obtenu des réponses par blocs (100 réponses en 4h) ce qui nous a permis de savoir qui nous a répondu.
Voici le premier programme réalisé avec les formules de physiques, sans frottement.
De très belles présentations aux Portes Ouvertes de Vilgénis.
Vous avez été très performant.
De belles expériences ont été réalisées ce jour.
On prend comme source la fleur mâle située au centre repérée par C21
On lit le nombre de grains de pollen émis à 2,80 m soit 0.71
Dans cette parcelle il y a donc 710000 grains de pollen.
L’aire de la parcelle est (320+300)*20/2=6400cm2
On remplit notre zone de fleurs femelles virtuelles.
Il y en a 6400/5 soit 1280
Chaque fleur virtuelle reçoit 710000/1280 soit environ 550 grains de pollen.
Donc les fleurs F1, G1, H1, I1, J1 reçoivent 550 grains de pollen de C21
Maintenant appliquons cela à plusieurs fleurs 🙂
Utilisation des résultats.
On suppose que le vent n’est dirigé que dans le sens sud ouest, nord est.( et que notre courbe est juste 🙂 )
Le pollen est émis sur un secteur circulaire de 60°
On va séparer le secteur circulaire en un triangle et des trapèzes. (Afin de ne pas être dérangé par pi) On supposera que sur chacune de ces zones, les grains de pollen sont répartis uniformément.
On veut déterminer la quantité de grains de pollen que reçoit chaque fleur femelle en fonction de sa position dans le champ. On suppose que chaque plant de maïs a une fleur femelle dont la zone réceptrice est de 5 cm2.
Nous allons remplir nos zones de fleurs virtuelles et nous saurons combien de grains de pollen reçoit chaque fleur de la zone.
On réalise la courbe ci-dessous, à partir du document précédent, qui nous permet de déterminer environ la quantité de grains de pollen libérée par une fleur mâle. Nous allons travailler sur une fleur mâle. Nous généraliserons après. 
L’aire sous la courbe est 6,77 u soit environ 10. Cela correspond au nombre de grains de pollen détecté par rapport à la source. Chaque fleur mâle libère ( Predicting maize pollen production using tassel morphological characteristics Benoît Ricci, Hervé Monod, Daniel Guérin, Antoine Messéan, Clarisse Maton, Benjamin Balique, Frédérique Angevin) 10^6 grains de pollen, nous allons considérer que toutes les fleurs libèrent leurs g de p en même temps. Il faut donc multiplier les résultats de notre lecture graphique par 10^5.
Nos expériences nous ont apporté que les substituts du pollen sont moins nombreux lorsque l’on s’éloigne de la source.
La décroissance obtenue lors de l’expérience polystyrène ressemble à nos lectures, mais notre modélisation du vent, par un ventilateur ou un élément plus puissant n’est pas cohérente. Le flux d’aire créé ne porte pas sur une distance assez grande. Cela ne correspond pas à ce que nous voyons lorsque nous lâchons une bille de polystyrène dehors.
Nous allons utiliser les données de :
Pollinisation inter-parcellaire chez le maïs : analyse et coupage des processus conditionnant la présence du pollen viable en fonction de la distance à la source Alexis Marceau p 104
Nous allons essayer de modéliser la dispersion du grain de pollen Nous avons fleurs mâles et femelles Vent orienté sud-ouest, nord est (de gauche à droite sur notre dessin) Le grain de pollen qui arrive ou pas sur la fleur femelle.
ats20142015 