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Comme chaque année le Collège Doctoral (CD) lance un appel à projets (AAP) de thèse dans le cadre des contrats doctoraux Inter-ED. Ces contrats doctoraux, en nombre de 7 dont un financé par la fondation Crédit Agricole Provence Alpes, sont attribués, sur critères d'innovation et d'interdisciplinarité/intersectorialité, à des projets associant obligatoirement deux unités de recherche et deux écoles doctorales d'AMU distinctes.
Le calendrier de l'AAP Inter-ED 2019 est le suivant:
- Lundi 14 janvier 2019: ouverture de la campagne 2019 de l'AAP inter-ED. Les critères d'éligibilité ainsi que le formulaire à utiliser pour rédiger votre projet de thèse se trouvent sur le site web du CD (http://college-doctoral.univ-amu.fr/) onglet APPELS A PROJETS, sous rubrique AAP Inter-ED.
Comme indiqué sur la page web “Appel à projets de thèse Inter-ED”, l'outil permettant le dépôt des projets de thèse à partir de cette page web est disponible à partir du 14/01/2019 à 12h.
- Vendredi 8 mars 2019 à 12h: date limite de dépôt des projets de thèse sur le site web du CD (à partir de la page web “Appel à projets de thèse Inter-ED”).
Toute proposition de thèse qui ne respecte pas la procédure et/ou qui arrive hors délai ne sera pas considérée.
- Du 11 au 22 mars 2019: présélection des projets de thèse par les ED.
- Lundi 1 avril 2019 : réunion du Collège doctoral en présence des représentants des PR2I pour sélectionner 14 projets de thèses pour la phase finale.
- Mercredi 22 mai 2019 : date limite de dépôt sur le site web du CD, par les porteurs des 14 projets sélectionnés, des dossiers des candidats qu'ils proposent (1 projet/1 candidat).
- Lundi 3 juin : audition des 14 candidats et attribution des 7 contrats doctoraux inter-ED.
Mission d'enseignement pour doctorants contractuels, toutes les informations se trouvent sur :
https://drh.univ-amu.fr/doctorants-contractuels
Date limite de candidature : vendredi 31 août 2018
L'école doctorale 184, ED184, devrait disposer cette année de 7 contrats doctoraux AMU.
La date de dépôt des dossiers de candidature auprès de l'ED est fixée au vendredi 25 mai 2018, 23h59 heure de Paris .
Les dossiers de candidature devront comprendre :
- le projet de thèse (maximum deux pages),comportant le titre, le nom du directeur et le laboratoire d'accueil,
- le CV du candidat,
- l'attestation de Master 2, relevé de notes de M1 et M2.
Les dossiers ainsi constitués seront à envoyer à direction-ed184@lis-lab.fr (avec le directeur du laboratoire en copie) en 1 seul fichier au format pdf intitulé au nom du candidat → Nom.pdf (ATTENTION : pas d'accents dans l'intitulé du fichier svp)
Les conditions d’obtention d’un contrat doctoral sont les suivantes decret_n_2009-464_du_23_avril_2009_version_initiale.rtf, la condition principale restant:
Etre titulaire d’un Master 2 ou d’un diplôme équivalent et avoir montré son aptitude à la recherche (par exemple par un stage dans un laboratoire de recherche). Ne pas être inscrit en doctorat depuis plus de 6 mois.
L'école doctorale pré-sélectionnera des candidats qui seront invités à passer une audition (réalisable à distance si nécessaire). Ces auditions auront lieu à Marseille Saint-Charles les 21 et 22 juin 2018. Les candidats retenus pour une audition seront invités à présenter leur projet, en insistant particulièrement sur l'adéquation du triplet (sujet+candidat+encadrant) en 20mn (10 mn d’exposé, 10 mn de questions). Il est souhaitable que les encadrants soient présents. Le pdf des présentations chacun intitulé presentation_NOM.pdf, sera envoyé au moins 24H en avance à l’ED.
Les auditions sont publiques. Elles auront lieu dans la salle de réunion FRUMAM , 2ème étage Bâtiment 7, Chimie B, le jeudi 21 juin à partir de 14H et le vendredi 22 juin à partir de 9H.
L'ED procédera au classement des candidats début juillet. Les candidats devront confirmer leur acceptation au plus tard le 13 juillet.
L’appel à candidatures 2018 du programme doctoral COFUND DOC2AMU est maintenant ouvert, et ce du lundi 12 février au 9 avril 2018 :
https://doc2amu.univ-amu.fr/en/bigsf
https://doc2amu.univ-amu.fr/en/deep-learning-methods-applied-to-large-astrophysical-imaging-surveys
https://doc2amu.univ-amu.fr/en/modelling-pten-tcr-signaling-network-in-thymocytes