Modèles écologiques

@misc{elton1927animal11,
    author = "Elton, C. S",
    title = "Écologie animale",
    year = "1927",
    howpublished = "Londres, Sidgwick and Jackson, 209 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Elton, C. S., 1927, Écologie animale: Londres, Sidgwick and Jackson, 209 p.}"
}

@article{elton1946competition12,
    author = "Elton, C. S",
    title = "Competition and the structure of ecological communities",
    year = "1946",
    journal = "Journal of Animal Ecology, v. 15, p. 54-68",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Elton, C. S., 1946, Competition and the structure of ecological communities: Journal of Animal Ecology, v. 15, p. 54-68.}"
}

@article{cole1951population7,
    author = "Cole, L. C",
    title = "Cycles de population et oscillations aléatoires",
    year = "1951",
    journal = "Journal of Wildlife Management, v. 15, p. 233-251",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cole, L. C., 1951, Population cycles and random oscillations: Journal of Wildlife Management, v. 15, p. 233-251.}"
}

@article{cole1954some8,
    author = "Cole, L. C",
    title = "Some features of random cycles",
    year = "1954",
    journal = "Journal of Wildlife Management, v. 18, p. 2-24",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cole, L. C., 1954, Some features of random cycles: Journal of Wildlife Management, v. 18, p. 2-24.}"
}

@article{cole1954the9,
    author = "Cole, L. C",
    title = "The population consequences of life history phenonema",
    year = "1954",
    journal = "Quarterly Review of Biology, v. 29, p. 103-137",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cole, L. C., 1954, The population consequences of life history phenonema: Quarterly Review of Biology, v. 29, p. 103-137.}"
}

@misc{brower1964birds4,
    author = "Brower, L. P. et Brower, J",
    title = "Birds, butterflies, and plant poisons",
    year = "1964",
    howpublished = "a study in ecological chemistry: Zoologica, v. 49, p. 137-159",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Brower, L. P., et Brower, J., 1964, Birds, butterflies, and plant poisons: a study in ecological chemistry: Zoologica, v. 49, p. 137-159.}"
}

Un modèle est proposé pour expliquer le niveau de diversité soutenu par toute communauté écologique. Si nous partons d'une augmentation hypothétique de la stabilité de l'environnement physique, les conséquences suivantes en découlent. Avec une plus grande stabilité environnementale, moins d'énergie est requise pour les activités de régulation, c'est-à-dire celles qui contrebalancent les défis offerts par l'environnement. Par conséquent, plus d'énergie est allouée à la productivité nette, c'est-à-dire la croissance et la reproduction. Avec une productivité nette accrue, des populations plus importantes sont soutenues. Des populations plus importantes offrent plus d'opportunités pour la formation d'associations interspécifiques ; elles maintiennent également une plus grande variété génétique. Les animaux dans des communautés plus productives sont plus sédentaires, de sorte que l'espèce tend à se briser en de nombreuses populations semi-isolées. En conséquence, la spéciation est favorisée, les associations interspécifiques fournissant les nouvelles opportunités adaptatives. Les plantes pollinisées par des animaux se trouveraient dans la même situation. Les nouvelles espèces tendent à être plus 'spécialisées' et à avoir, initialement, des populations plus petites. Ces événements sont illustrés dans les étapes 1 à 5 de la figure 1. Dans les premières étapes de l'évolution d'une communauté, des mécanismes de rétroaction positive opèrent, augmentant toujours plus le taux de spéciation. L'évolution de grands hétérotrophes (animaux) augmenterait le taux de recyclage des nutriments minéraux, ce qui augmenterait la productivité nette. À mesure que des réseaux trophiques plus complexes se développent avec l'augmentation du nombre d'espèces, la stabilité de la communauté augmenterait, renforçant la stabilité de l'environnement physique. La couverture de la surface terrestre par des plantes plus grandes tendrait à atténuer les fluctuations climatiques, augmentant également la stabilité (étape 6). Dans les phases ultérieures, la tendance vers l'hyper-spécialisation et les populations plus petites diminuerait la stabilité de la communauté et fournirait un contrôle de rétroaction négatif sur l'ensemble du processus (étapes 7 et 8). Même dans des conditions très stables, la productivité peut être limitée directement par la pénurie de divers facteurs tels que la lumière, l'eau, la chaleur, etc. La taille de la population peut également être limitée directement par une restriction de la superficie d'habitat convenable ou par une taille corporelle plus importante. Toute limitation de ce type entraînerait une diversité d'espèces plus faible. Ce modèle s'applique uniquement aux conditions d'équilibre. Dans certaines situations, telles que pendant les courtes périodes favorables dans l'Arctique ou le désert, la diversité peut être temporairement augmentée ; il faut faire preuve de prudence en comparant cela à la diversité maintenue toute l'année dans les tropiques humides. Nous estimons que, bien que certains niches soient déterminés par des variations physiques de l'environnement, la plupart des dimensions du niche sont le résultat de l'interaction entre les organismes. Pour cette raison, il est impossible de prédire le nombre de niches (et donc d'espèces) à partir de la complexité environnementale seule. Nous rejetons également l'idée que la rigueur en soi limite la diversité. Enfin, l'hypothèse selon laquelle les tropiques sont plus proches de l'équilibre tandis que la zone tempérée est dans un état de développement « successional » de la diversité n'est pas acceptée, pour des raisons théoriques et par manque de preuves.

@article{doi101086282335,
    author = "Connell, Joseph H. et Orias, Eduardo",
    title = "La régulation écologique de la diversité des espèces",
    year = "1964",
    journal = "The American Naturalist",
    abstract = {Un modèle est proposé pour expliquer le niveau de diversité soutenu par toute communauté écologique. Si nous partons d'une augmentation hypothétique de la stabilité de l'environnement physique, les conséquences suivantes en découlent. Avec une plus grande stabilité environnementale, moins d'énergie est requise pour les activités de régulation, c'est-à-dire celles qui contrebalancent les défis offerts par l'environnement. Par conséquent, plus d'énergie est allouée à la productivité nette, c'est-à-dire la croissance et la reproduction. Avec une productivité nette accrue, des populations plus importantes sont soutenues. Des populations plus importantes offrent plus d'opportunités pour la formation d'associations interspécifiques ; elles maintiennent également une plus grande variété génétique. Les animaux dans des communautés plus productives sont plus sédentaires, de sorte que les espèces ont tendance à être fragmentées en de nombreuses populations semi-isolées. En conséquence, la spéciation est favorisée, les associations interspécifiques fournissant les nouvelles opportunités adaptatives. Les plantes pollinisées par des animaux se trouveraient dans la même situation. Les nouvelles espèces ont tendance à être plus 'spécialisées' et à avoir, initialement, des populations plus petites. Ces événements sont illustrés aux étapes 1 à 5 de la figure 1. Dans les premières étapes de l'évolution d'une communauté, des mécanismes de rétroaction positive fonctionneraient, augmentant toujours plus le taux de spéciation. L'évolution de grands hétérotrophes (animaux) augmenterait le taux de cycle des nutriments minéraux, ce qui augmenterait la productivité nette. À mesure que des réseaux trophiques plus complexes se développent avec l'augmentation du nombre d'espèces, la stabilité de la communauté augmenterait, renforçant la stabilité de l'environnement physique. La couverture de la surface terrestre par des plantes plus grandes tendrait à atténuer les fluctuations climatiques, augmentant également la stabilité (étape 6). Dans les phases ultérieures, la tendance à l'hyper-spécialisation et aux populations plus petites diminuerait la stabilité de la communauté et fournirait un contrôle par rétroaction négative sur l'ensemble du processus (étapes 7 et 8). Même dans des conditions très stables, la productivité peut être limitée directement par la pénurie de divers facteurs tels que la lumière, l'eau, la chaleur, etc. La taille de la population peut également être limitée directement par une restriction de la superficie d'habitat convenable ou par une taille corporelle plus grande. Toute limitation de ce type entraînerait une diversité d'espèces plus faible. Ce modèle s'applique uniquement aux conditions d'équilibre. Dans certaines situations, telles que pendant les courtes périodes favorables dans l'Arctique ou le désert, la diversité peut être temporairement augmentée ; il faut faire preuve de prudence en comparant cela à la diversité maintenue toute l'année dans les tropiques humides. Nous estimons que, bien que certains niches soient déterminés par des variations physiques de l'environnement, la plupart des dimensions du niche résultent de l'interaction entre les organismes. Pour cette raison, il est impossible de prédire le nombre de niches (et donc d'espèces) à partir de la complexité environnementale seule. Nous rejetons également l'idée que la rigueur en soi limite la diversité. Enfin, l'hypothèse selon laquelle les tropiques sont plus proches de l'équilibre tandis que la zone tempérée est dans un état de développement "successionnel" de la diversité n'est pas acceptée, pour des raisons théoriques et par manque de preuves.},
    url = "https://doi.org/10.1086/282335",
    doi = "10.1086/282335",
    openalex = "W2041192555",
    references = "doi101130mem67v1p461"
}

@misc{dunbar1968ecological10,
    author = "Dunbar, M. J",
    title = "Développement écologique dans les régions polaires",
    year = "1968",
    howpublished = "Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall, 119 p",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Dunbar, M. J., 1968, Développement écologique dans les régions polaires: Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall, 119 p.}"
}

@misc{brower1969ecological3,
    author = "Brower, L. P",
    title = "Chimie écologique",
    year = "1969",
    howpublished = "Scientific American, v. 220, p. 22- 29",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Brower, L. P., 1969, Chimie écologique: Scientific American, v. 220, p. 22- 29.}"
}

@book{cody1971ecological6,
    author = "Cody, M. L",
    title = "Aspects écologiques de la reproduction. Chapitre 10, dans Farner, D. S., et King, J. R., éd., Avian Biology",
    year = "1971",
    publisher = "New York, Academic Press, v. 1, p. 461-512; 586 pp",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cody, M. L., 1971, Ecological aspects of reproduction. Chapter 10, in Farner, D. S., and King, J. R., eds., Avain Biology: New York, Academic Press, v. 1, p. 461-512; 586 pp.}"
}

@misc{arnold1972species1,
    author = "Arnold, S. J",
    title = "Densités d'espèces de prédateurs et de leurs proies",
    year = "1972",
    howpublished = "American Naturalist, v. 106, p. 220-236",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Arnold, S. J., 1972, Densités d'espèces de prédateurs et de leurs proies: American Naturalist, v. 106, p. 220-236.}"
}

@phdthesis{caswell1973photosynthetic5,
    author = "Caswell, H. et Reed, F. et Stephenson, S. N. et Werner, P. A",
    title = "Voies photosynthétiques et herbivorie sélective",
    year = "1973",
    publisher = "une hypothèse : American Naturalist, v. 107, p. 465-480",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Caswell, H., Reed, F., Stephenson, S. N., et Werner, P. A., 1973, Voies photosynthétiques et herbivorie sélective : une hypothèse : American Naturalist, v. 107, p. 465-480.}"
}

où NS représente les survivants après que Pt parasites ont cherché Nt hôtes, aboutissant à P+ 1 progéniture de parasite. Toutes les hypothèses concernant le comportement de recherche des parasites sont ici contenues dans la fonction f[Pt,Nt]. Si nous considérons le cas le plus simple où la population de parasites est spécifique et synchronisée temporellement avec sa population d'hôtes, nous pouvons écrire le modèle généralisé suivant pour une interaction hôte-parasite :

@article{doi1023073133,
    author = "Hassell, M. P. et May, Robert M.",
    title = "Stabilité dans les modèles hôte-parasite d'insectes",
    year = "1973",
    journal = "Journal of Animal Ecology",
    abstract = "où NS représente les survivants après que Pt parasites ont cherché Nt hôtes, aboutissant à P+ 1 progéniture de parasite. Toutes les hypothèses concernant le comportement de recherche des parasites sont ici contenues dans la fonction f[Pt,Nt]. Si nous considérons le cas le plus simple où la population de parasites est spécifique et synchronisée temporellement avec sa population d'hôtes, nous pouvons écrire le modèle généralisé suivant pour une interaction hôte-parasite :",
    url = "https://doi.org/10.2307/3133",
    doi = "10.2307/3133",
    openalex = "W2011882588"
}

La composante spatiale de l'environnement, souvent négligée dans la modélisation des interactions écologiques, tend en général à augmenter la diversité des espèces. Cela résulte de l'hétérogénéité de l'environnement, mais une telle hétérogénéité peut survenir dans un environnement initialement homogène en raison d'événements initiaux aléatoires (par exemple, les modèles de colonisation), dont les effets sont amplifiés par les interactions entre espèces. De cette manière, les environnements homogènes peuvent devenir hétérogènes et les environnements hétérogènes encore plus. Dans les environnements fragmentés, des patches distincts sont susceptibles d'être colonisés initialement par des espèces différentes, ce qui entraîne un effet fondateur, de sorte que les patches individuels évoluent le long de trajectoires différentes simplement en conséquence des modèles de colonisation initiaux. Les espèces qui ne seraient pas capables d'envahir peuvent néanmoins survivre en s'établissant tôt et seront en outre trouvées à des densités plus faibles dans d'autres zones en tant que débordement de leurs zones de « sécurité ». Les environnements spatialement continus peuvent évoluer vers des environnements essentiellement fragmentés par ce type de processus. La richesse globale des espèces est susceptible d'être plus élevée dans les environnements fragmentés, mais de diminuer lorsque la capacité des espèces à migrer devient importante. Ces résultats sont dus à la fragmentation en soi et ne dépendent pas de l'existence de plusieurs types de patches, une situation qui tendra à renforcer ces effets. La diversité est également augmentée dans de tels environnements à étendue spatiale en raison des opportunités offertes par les stratégies spatio-temporelles de type fugitif. Dans ces cas, les oscillations locales des populations offrent un salut aux espèces qui sont, par exemple, compétitivement inférieures ou faciles victimes de la prédation, mais qui peuvent survivre grâce à une capacité migratoire supérieure et (dans les environnements fragmentés) à un talent de recolonisation. Encore une fois, la dépendance repose sur l'hétérogénéité spatiale, en plus de l'hétérogénéité temporelle ; encore une fois, cela peut être imposé extérieurement ou résulter largement de processus internes. Certaines statistiques grossières pour ces processus, principalement les fractions d'occupation des patches, peuvent s'avérer utiles pour un traitement simplifié des équilibres colonisation-extinction, comme dans les approches de Cohen (1970), Levins et Culver (1971), Horn et MacArthur (1972), et Slatkin (en préparation). Pour de telles considérations, cependant, on ne peut pas supposer l'indépendance des distributions ; et l'approche de Cohen (1970) et Slatkin (en préparation), qui permet de prendre en compte la covariance, est préférée.

@article{doi101086282900,
    author = "Levin, Simon A.",
    title = "Dispersion and Population Interactions",
    year = "1974",
    journal = "The American Naturalist",
    abstract = {La composante spatiale de l'environnement, souvent négligée dans la modélisation des interactions écologiques, tend en général à augmenter la diversité des espèces. Cela résulte de l'hétérogénéité de l'environnement, mais une telle hétérogénéité peut survenir dans un environnement initialement homogène en raison d'événements initiaux aléatoires (par exemple, les modèles de colonisation), dont les effets sont amplifiés par les interactions entre espèces. De cette manière, les environnements homogènes peuvent devenir hétérogènes et les environnements hétérogènes encore plus. Dans les environnements fragmentés, des patches distincts sont susceptibles d'être colonisés initialement par des espèces différentes, ce qui entraîne un effet fondateur, de sorte que les patches individuels évoluent le long de trajectoires différentes simplement en conséquence des modèles de colonisation initiaux. Les espèces qui ne seraient pas capables d'envahir peuvent néanmoins survivre en s'établissant tôt et seront en outre trouvées à des densités plus faibles dans d'autres zones en tant que débordement de leurs zones de « sécurité ». Les environnements spatialement continus peuvent évoluer vers des environnements essentiellement fragmentés par ce type de processus. La richesse globale des espèces est susceptible d'être plus élevée dans les environnements fragmentés, mais de diminuer lorsque la capacité des espèces à migrer devient importante. Ces résultats sont dus à la fragmentation en soi et ne dépendent pas de l'existence de plusieurs types de patches, une situation qui tendra à renforcer ces effets. La diversité est également augmentée dans de tels environnements à étendue spatiale en raison des opportunités offertes par les stratégies spatio-temporelles de type fugitif. Dans ces cas, les oscillations locales des populations offrent un salut aux espèces qui sont, par exemple, compétitivement inférieures ou faciles victimes de la prédation, mais qui peuvent survivre grâce à une capacité migratoire supérieure et (dans les environnements fragmentés) à un talent de recolonisation. Encore une fois, la dépendance repose sur l'hétérogénéité spatiale, en plus de l'hétérogénéité temporelle ; encore une fois, cela peut être imposé extérieurement ou résulter largement de processus internes. Certaines statistiques grossières pour ces processus, principalement les fractions d'occupation des patches, peuvent s'avérer utiles pour un traitement simplifié des équilibres colonisation-extinction, comme dans les approches de Cohen (1970), Levins et Culver (1971), Horn et MacArthur (1972), et Slatkin (en préparation). Pour de telles considérations, cependant, on ne peut pas supposer l'indépendance des distributions ; et l'approche de Cohen (1970) et Slatkin (en préparation), qui permet de prendre en compte la covariance, est préférée.},
    url = "https://doi.org/10.1086/282900",
    doi = "10.1086/282900",
    openalex = "W1968786866",
    references = "doi1010160022519370900925, doi1010160022519372900902, doi101086282272, doi1023071931746"
}

Pour comprendre le partitionnement des ressources, essentiellement un phénomène communautaire, nous avons besoin d'une théorie holistique qui s'appuie sur des modèles au niveau individuel et au niveau des populations. Pourtant, certains chercheurs se contentent encore principalement de documenter les différences entre les espèces, une procédure d'intérêt limité. Par conséquent, il peut être utile de conclure par une liste de questions appropriées pour les études sur le partitionnement des ressources, questions à laquelle cet article a lié la théorie de manière préliminaire. 1) Quel est le mécanisme de la compétition ? Quelle est l'importance relative de la prédation ? Les différences sont-elles susceptibles d'être causées par des pressions vers l'isolement reproductif ? 2) Les niches (utilisations) sont-elles régulièrement espacées le long d'une seule dimension ? 3) Combien de dimensions sont importantes, et y a-t-il une tendance pour que plus de dimensions soient ajoutées à mesure que le nombre d'espèces augmente ? 4) La séparation dimensionnelle est-elle complémentaire ? 5) Quelles dimensions sont utilisées, comment se classent-elles en importance, et pourquoi ? Comment les dimensions particulières changent-elles de rang à mesure que le nombre d'espèces augmente ? 6) Quelle est la relation entre la séparation dimensionnelle et la différence dans les indicateurs phénotypiques ? Dans quelle mesure la relation fonctionnelle du phénotype aux caractéristiques des ressources contraint-elle le partitionnement ? 7) Quelle est la distance entre la position moyenne des niches, quelle est l'écart-type de la niche, et quel est le rapport des deux ? Quelle est la forme de la niche ?

@article{doi101126science185414527,
    author = "Schoener, Thomas W.",
    title = "Resource Partitioning in Ecological Communities",
    year = "1974",
    journal = "Science",
    abstract = "To understand resource partitioning, essentially a community phenomenon, we require a holistic theory that draws upon models at the individual and population level. Yet some investigators are still content mainly to document differences between species, a procedure of only limited interest. Therefore, it may be useful to conclude with a list of questions appropriate for studies of resource partitioning, questions this article has related to the theory in a preliminary way. 1) What is the mechanism of competition? What is the relative importance of predation? Are differences likely to be caused by pressures toward reproductive isolation? 2) Are niches (utilizations) regularly spaced along a single dimension? 3) How many dimensions are important, and is there a tendency for more dimensions to be added as species number increases? 4) Is dimensional separation complementary? 5) Which dimensions are utilized, how do they rank in importance, and why? How do particular dimensions change in rank as species nuimber increases? 6) What is the relation of dimensional separation to difference in phenotypic indicators? To what extent does the functional relation of phenotype to resource characteristics constrain partitioning? 7) What is the distance between mean position of niches, what is the niche standard deviation, and what is the ratio of the two? What is the niche shape?",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.185.4145.27",
    doi = "10.1126/science.185.4145.27",
    openalex = "W2034690972",
    references = "doi101016s0065250408603190, doi101073pnas6951109, doi101086282070, doi101086282146, doi101086282400, doi101086282454, doi101086282505, doi101086282531, doi101111j109583121972tb00690x, doi101111j1469185x1965tb00815x, doi101126science1473655250, doi101126science16338741419, doi101126science1794075759, doi101146annureves02110171002101, doi1023071931600, doi1023071933181, doi1023071933500, doi1023071935534, doi1023071936893, doi1023071942327, doi1023072411924, doi104039ent913857, doi107312pric91844"
}

Une perspective de l'écologie des populations sur les relations entre organisation et environnement est proposée comme alternative à la perspective dominante de l'adaptation. La force des pressions inertielles sur la structure organisationnelle suggère l'application de modèles qui dépendent de la compétition et de la sélection dans des populations d'organisations. Plusieurs de ces modèles ainsi que les problèmes qui surgissent lors des tentatives d'application à la problématique organisation-environnement sont discutés.

@article{doi101086226424,
    author = "Hannan, Michael T. and Freeman, John H.",
    title = "The Population Ecology of Organizations",
    year = "1977",
    journal = "American Journal of Sociology",
    abstract = "Une perspective de l'écologie des populations sur les relations entre organisation et environnement est proposée comme alternative à la perspective dominante de l'adaptation. La force des pressions inertielles sur la structure organisationnelle suggère l'application de modèles qui dépendent de la compétition et de la sélection dans des populations d'organisations. Plusieurs de ces modèles ainsi que les problèmes qui surgissent lors des tentatives d'application à la problématique organisation-environnement sont discutés.",
    url = "https://doi.org/10.1086/226424",
    doi = "10.1086/226424",
    openalex = "W3125349408",
    references = "doi1015159780691206912, doi105962bhltitle4489"
}

@article{benton1983dinosaur2,
    author = "Benton, M. J",
    title = "Succès des dinosaures au Triasique",
    year = "1983",
    journal = "Un modèle écologique non compétitif : Quarterly Review of Biology, v. 58, p. 29-55",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Benton, M. J., 1983, Succès des dinosaures au Triasique : Un modèle écologique non compétitif : Quarterly Review of Biology, v. 58, p. 29-55.}"
}

Nous décrivons un cadre général pour comprendre les processus écologiques qui opèrent à l'échelle des paysages. La composition des types d'habitats dans un paysage et l'arrangement physiognomonique ou spatial de ces habitats sont les deux caractéristiques essentielles requises pour décrire n'importe quel paysage. En conséquence, ces deux caractéristiques affectent quatre processus écologiques de base qui peuvent influencer la dynamique des populations ou la structure des communautés. Les deux premiers de ces processus, la complémentarité du paysage et la supplémentation du paysage, se produisent lorsque les individus se déplacent entre les parcelles du paysage pour utiliser respectivement des ressources non substituables et substituables.

@article{doi1023073544901,
    author = "Dunning, John B. et Danielson, Brent J. et Pulliam, H. Ronald",
    title = "Les processus écologiques qui affectent les populations dans des paysages complexes",
    year = "1992",
    journal = "Oikos",
    abstract = "Nous décrivons un cadre général pour comprendre les processus écologiques qui opèrent à l'échelle des paysages. La composition des types d'habitats dans un paysage et l'arrangement physiognomonique ou spatial de ces habitats sont les deux caractéristiques essentielles requises pour décrire n'importe quel paysage. En conséquence, ces deux caractéristiques affectent quatre processus écologiques de base qui peuvent influencer la dynamique des populations ou la structure des communautés. Les deux premiers de ces processus, la complémentarité du paysage et la supplémentation du paysage, se produisent lorsque les individus se déplacent entre les parcelles du paysage pour utiliser respectivement des ressources non substituables et substituables.",
    url = "https://doi.org/10.2307/3544901",
    doi = "10.2307/3544901",
    openalex = "W2014034900",
    references = "doi1010160040580977900429, doi1010160040580986900109, doi101146annureves20110189001131, doi1023071932254, doi1023071935620, doi1023072389612, doi1023073808148"
}

Prévoir la répartition des espèces menacées à partir de données sur l'habitat est souvent perçue comme une technique utile. Les modèles qui prédisent la présence ou l'absence d'une espèce sont généralement jugés en fonction du nombre d'erreurs de prédiction. Ces erreurs peuvent être de deux types : faux positifs et faux négatifs. De nombreuses erreurs de prédiction peuvent être attribuées à des processus écologiques tels que l'habitat non saturé et les interactions entre espèces. Par conséquent, si les erreurs de prédiction ne sont pas placées dans un contexte écologique, les résultats du modèle peuvent être trompeurs. La mesure la plus simple et la plus couramment utilisée de la précision de prédiction est le nombre de cas correctement classés. Il existe d'autres mesures du succès de la prédiction qui peuvent être plus appropriées. Des stratégies pour évaluer les causes et les coûts de ces erreurs sont discutées. Une gamme de techniques pour mesurer l'erreur dans les modèles de présence/absence, y compris certaines qui sont rarement utilisées par les écologues (par exemple, les courbes ROC et les matrices de coûts), sont décrites. Une nouvelle approche pour estimer l'erreur de prédiction, qui se base sur les caractéristiques spatiales des erreurs, est proposée. Treize recommandations sont faites pour permettre la sélection objective d'une technique d'évaluation de l'erreur pour les modèles écologiques de présence/absence.

@article{doi101017s0376892997000088,
    author = "Fielding, Alan H. and Bell, John F.",
    title = "A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models",
    year = "1997",
    journal = "Environmental Conservation",
    abstract = "Prévoir la répartition des espèces menacées à partir de données sur l'habitat est souvent perçue comme une technique utile. Les modèles qui prédisent la présence ou l'absence d'une espèce sont généralement jugés en fonction du nombre d'erreurs de prédiction. Ces erreurs peuvent être de deux types : faux positifs et faux négatifs. De nombreuses erreurs de prédiction peuvent être attribuées à des processus écologiques tels que l'habitat non saturé et les interactions entre espèces. Par conséquent, si les erreurs de prédiction ne sont pas placées dans un contexte écologique, les résultats du modèle peuvent être trompeurs. La mesure la plus simple et la plus couramment utilisée de la précision de prédiction est le nombre de cas correctement classés. Il existe d'autres mesures du succès de la prédiction qui peuvent être plus appropriées. Des stratégies pour évaluer les causes et les coûts de ces erreurs sont discutées. Une gamme de techniques pour mesurer l'erreur dans les modèles de présence/absence, y compris certaines qui sont rarement utilisées par les écologues (par exemple, les courbes ROC et les matrices de coûts), sont décrites. Une nouvelle approche pour estimer l'erreur de prédiction, qui se base sur les caractéristiques spatiales des erreurs, est proposée. Treize recommandations sont faites pour permettre la sélection objective d'une technique d'évaluation de l'erreur pour les modèles écologiques de présence/absence.",
    url = "https://doi.org/10.1017/s0376892997000088",
    doi = "10.1017/s0376892997000088",
    openalex = "W2115268776",
    references = "openalexw2077454220"
}

Chaque forme de comportement est façonnée par l'essai et l'erreur. Une telle adaptation progressive peut survenir par l'apprentissage individuel ou par la sélection naturelle, fondement de l'évolution. Depuis les travaux de Maynard Smith et d'autres, il a été réalisé comment la théorie des jeux peut modéliser ce processus. La théorie des jeux évolutionniste remplace les solutions statiques de la théorie des jeux classique par une approche dynamique centrée non pas sur le concept de joueurs rationnels mais sur la dynamique des populations de programmes comportementaux. Dans ce livre, les auteurs étudient la dynamique non linéaire de l'auto-régulation des comportements sociaux et économiques, et des interactions étroitement liées entre les espèces dans les communautés écologiques. Les équations de réplicateur décrivent comment les stratégies réussies se propagent et créent ainsi de nouvelles conditions qui peuvent modifier les fondements de leur succès, c'est-à-dire nous permettre de comprendre les fondements stratégiques et génétiques de la chronique sans fin des invasions et des extinctions qui ponctuent l'évolution. En bref, la théorie des jeux évolutionniste décrit quand escalader un conflit, comment susciter la coopération, pourquoi s'attendre à un équilibre des sexes, et comment comprendre la sélection naturelle en termes mathématiques.

@book{doi101017cbo9781139173179,
    author = "Hofbauer, Josef et Sigmund, Karl",
    title = "Evolutionary Games and Population Dynamics",
    year = "1998",
    booktitle = "Cambridge University Press eBooks",
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Cette communication traite d'un seul type d'ennemi naturel, les parasitoïdes insectes, et illustre certaines façons dont notre compréhension de leur interaction dynamique avec les hôtes a progressé au cours des 25 dernières années environ. Les parasitoïdes représentent environ 10 % ou plus de toutes les espèces métazoaires et appartiennent principalement à deux familles, les Diptères (mouches à deux ailes) et les Hyménoptères (scolytes, abeilles, guêpes et fourmis). D'excellentes introductions à la biologie des parasitoïdes peuvent être trouvées dans Clausen (1940), Askew (1971) et Godfray (1994). Les femelles adultes parasitoïdes pondent un ou plusieurs de leurs œufs sur, dans ou à proximité du corps de leur hôte, généralement une stade immature d'un autre insecte, qui est ensuite consommé au fil de jours ou de semaines par la larve parasitoïde nourricière ou les larves. Comme dans la plupart des vrais parasites, tout l'alimentaire nécessaire pour compléter le développement provient d'un seul hôte, mais comme les vrais prédateurs, cela conduit presque toujours à la mort de l'hôte, bien que avec un délai jusqu'à ce que la larve parasitoïde soit pleinement développée. Les parasitoïdes ont longtemps été des sujets populaires pour les études écologiques pour plusieurs raisons. Premièrement, ils sont importants pour le contrôle biologique des ravageurs et cela a stimulé beaucoup de travail empirique et théorique sur les attributs qui rendent les parasitoïdes des agents de contrôle des ravageurs efficaces. Deuxièmement, les parasitoïdes sont des sujets idéaux pour développer des modèles de population relativement simples. Cela est principalement dû au fait que ce sont seulement les femelles adultes qui cherchent des hôtes, et parce que l'acte de trouver un hôte est normalement suivi de la ponte. Le succès dans la recherche et l'attaque des hôtes définit donc étroitement la reproduction des parasitoïdes, ce qui signifie que (i) les modèles hôte–parasitoïde peuvent avoir une structure beaucoup plus simple que les modèles prédateur–proie correspondants dans lesquels toutes les étapes du prédateur peuvent attaquer la proie avec une efficacité différente, et (ii) la reproduction est moins étroitement définie par la consommation de la proie. Enfin, de nombreuses espèces de parasitoïdes et de leurs hôtes peuvent facilement être cultivées dans des microcosmes de laboratoire, et cela a considérablement augmenté la quantité d'informations empiriques sur les interactions hôte–parasitoïde dans des conditions contrôlées. Cette approche expérimentale de la dynamique des populations a été justement louée par Kareiva et al. (1989). Une grande partie du travail sur la dynamique des interactions hôte–parasitoïde a adopté une approche mécanistique. Les composants de l'interaction sont investigués à l'aide d'expériences simples, et leurs effets dynamiques examinés d'une manière étape par étape au sein de modèles de population. L'objectif global est d'avoir une compréhension détaillée de la manière dont les processus importants opérant dans les cycles de vie de l'hôte et du parasitoïde affectent la dynamique des populations. Ces composants peuvent être les paramètres démographiques fondamentaux, les caractéristiques des histoires de vie, les effets d'autres espèces interagissantes ou d'autres caractéristiques de l'habitat telles que la hétérogénéité des ressources et la variabilité de la qualité des ressources. Dans chaque cas, des informations empiriques sont nécessaires pour décrire les composants et définir leur relation avec des variables clés telles que la densité de population. À partir de là, une description est obtenue de chaque composant dans un cadre de modèle approprié. Enfin, l'analyse du modèle paramétré indique les effets dynamiques de ce composant. Une telle approche mécanistique de la dynamique des populations est exigeante en termes de données et nécessite une interaction particulièrement étroite entre les données et le développement du modèle. Cette communication illustre comment la dynamique des interactions hôte–parasitoïde peut être influencée par trois processus écologiques majeurs : par la hétérogénéité spatiale, par les interactions avec d'autres espèces, et par la structure métapopulation. Un thème sous-jacent commun est que le parasitisme ne se produit pas au hasard et que les processus spatiaux et autres conduisent à des distributions agrégées de parasitisme parmi la population de l'hôte. La réalisation de l'importance des processus spatiaux pour la dynamique des populations en général a conduit à une révolution dans la matière (Wiens 1989), et en conséquence, beaucoup des modèles hôte–parasitoïde simples plus anciens sont maintenant considérés comme des cas limites plutôt spéciaux. Comme c'est souvent le cas, le développement des modèles mathématiques s'est parfois avéré moins un défi que la conception et l'exécution d'études appropriées pour collecter les données. Mais il est encourageant qu'il existe maintenant plusieurs exemples où les études de terrain empiriques et les modèles ont été rapprochés assez étroitement (par exemple, Hassell 1980; Jones et al. 1993; Reeve et al. 1994; Murdoch et al. 1996). Mais les problèmes d'échelle spatiale continuent de prévaloir en écologie (Levin 1992, 1994). Les interactions discutées dans ce papier impliquent soit une seule espèce d'hôte et de parasitoïde interagissant ensemble ou des réseaux simples, et sont discutées à deux échelles spatiales très différentes. D'un côté, il y a des populations locales caractérisées par un mélange plus ou moins complet des individus à certains point(s) pendant la période de génération. De l'autre côté, il y a des métapopulations formées par des collections de populations locales liées par un certain degré de dispersion chaque génération entre les populations locales individuelles. Mais d'abord, un cadre de base est esquissé sur lequel beaucoup des développements dans la modélisation des interactions hôte–parasitoïde ont été construits. Une tradition de modélisation, initiée principalement par des entomologistes avec les hôtes insectes et leurs parasitoïdes à l'esprit (Thompson 1924; Nicholson 1933; Varley 1947), suppose que les populations ont des générations discrètes et synchronisées. Cela contraste avec les modèles Lotka–Volterra (Lotka 1925; Volterra 1926), qui partent de l'hypothèse que les générations des populations interagissantes se chevauchent complètement et que les processus de naissance et de mort sont continus. Les générations discrètes introduisent inévitablement un délai d'une génération entre l'acte de parasitisme et le changement résultant dans les populations de l'hôte, et c'est la présence de ces délais temporels qui représente la différence fondamentale entre les deux types de modèles. Bien que les cadres discrets et continus reflètent fondamentalement des types de cycles de vie différents, les deux classes de modèles ont été utilisées pour démontrer comment unelarge gamme de caractéristiques comparables des interactions hôte–parasitoïde influencent la dynamique des populations Le cadre habituel pour les modèles à générations discrètes d'hôte–parasitoïde est donné par N t + 1 = λNtf(Nt, Pt) P t + 1 = cNt[1 - f(Nt, Pt)]eqn 1 où P et N sont les tailles de population des parasitoïdes femelles adultes en recherche et de la phase hôte sensible, respectivement, dans les générations successives t et t + 1. Dans l'équation de l'hôte, le paramètre λ est le taux net fini d'augmentation des hôtes en l'absence de parasitoïdes, qui peut être dépendant de la densité ou supposé constant. Il dépend de la fécondité des hôtes, du ratio sexuel, de toute immigration et émigration, et de toutes mortalités des hôtes autres que le parasitisme lui-même. La fonction f(Nt,Pt) définit la fraction des Nt hôtes échappant au parasitisme ; un moins ce terme (à l'intérieur des crochets dans l'équation du parasitoïde) donne donc la fraction d'hôtes parasités. Toutes les hypothèses concernant l'efficacité des parasitoïdes à trouver et parasiter des hôtes sont ainsi contenues dans ce terme. Enfin, c est le nombre moyen de parasitoïdes femelles adultes émergents de chaque hôte parasité (souvent supposé être un, ce qui correspond aux parasitoïdes à larves solitaires). Il dépend du ratio sexuel de la progéniture du parasitoïde, de toute mortalité subie à l'intérieur des hôtes et de toute mortalité des parasitoïdes femelles adultes subséquents avant la recherche d'hôtes dans la génération suivante. Clairement, ces équations simples englobent une énorme quantité de biologie de l'hôte et du parasitoïde, et la simplicité apparente du modèle est trompeuse : pour être paramétré pour un système particulier hôte–parasitoïde nécessite des informations détaillées sur les tableaux de vie des deux populations (par exemple Hassell 1980 ; Jones et al. 1993). Le meilleur exemple connu du modèle 1 est celui de Nicholson (1933) et Nicholson & Bailey (1935) qui ont exploré en profondeur un modèle dans lequel les hypothèses suivantes sur le parasitisme ont été faites. Premièrement, les parasitoïdes ne sont jamais limités par les œufs et rencontrent les hôtes en proportion directe de l'abondance des hôtes. Le nombre total de rencontres avec les hôtes est donc donné par Nenc=aNtPt, où a est l'efficacité de recherche par individu que Nicholson a appelé « aire de découverte ». Deuxièmement, ces Nenc rencontres sont distribuées aléatoirement parmi la population d'hôtes également sensibles. Il n'y a donc ni évitement du superparasitisme ou, si les parasitoïdes peuvent éviter le superparasitisme, ils le font instantanément sans affecter de manière aucune la performance subséquente. Ces deux hypothèses sont au cœur de la « courbe de compétition » de Nicholson dans laquelle la proportion d'hôtes échappant au parasitisme est donnée par le terme zéro de la distribution de Poisson, exp(– aPt), où aPt sont les rencontres moyennes par hôte, Nenc/Nt = aPt. Ainsi, un moins ce terme zéro est la probabilité d'un hôte étant attaqué. En substituant dans le modèle 1 donne : N t + 1 = λNt exp(- aPt) P t + 1 = Na = cNt[1 - exp (- aPt)]eqn 2 où Na est le nombre d'hôtes qui sont parasités indépendamment du nombre de fois qu'ils ont été rencontrés. Les propriétés dynamiques du modèle Nicholson–Bailey sont bien connues. Un équilibre hôte–parasitoïde existe toujours dépendant des valeurs de a, c etλ, et cela est toujours localement instable avec la moindre perturbation menant à des oscillations d'amplitude rapidement croissante (Fig. 1a). Cette instabilité, comparée au modèle Lotka–Volterra neutrement stable, provient des délais d'une génération entre cause et effet qui sont inhérents à ces modèles d'équations aux différences (May 1973) et qui renforcent le degré que le parasitisme agit comme un processus de rétroaction dépendant de la densité retardé, ou de second ordre (Varley 1947 ; Berryman & Turchin 1997). Les simulations numériques montrant les oscillations de population de l'hôte (○) et du parasitoïde (●) proviennent de : (a) le modèle Nicholson–Bailey avec l'efficacité de recherche du parasitoïde, a = 0·068 et le taux d'augmentation de l'hôte, λ = 2 ; (b) le modèle binomial négatif. Les paramètres sont les mêmes que dans (a), sauf que le parasitisme n'est plus aléatoire (k = 0·6 au lieu de k→∞). Bien que des oscillations instables aient été observées dans quelques expériences simples de laboratoire hôte–parasitoïde et prédateur–proie (par exemple Burnett 1958 ; Huffaker 1958 ; Hassell & May 1988), une telle instabilité est difficile à concilier avec les résultats d'autres systèmes de laboratoire dans lesquels les interactions sont beaucoup plus stables (par exemple Utida 1957 ; Huffaker 1958 ; Huffaker et al. 1963 ; Fujii 1983 ; Bonsall & Hassell 1997, 1998 ; Shimada 1999) (et voir Fig. 2 ci-dessous) et, plus généralement, avec la persistance à long terme des systèmes naturels. Nicholson (1947), anticipant la mode actuelle pour les métapopulations, a suggéré un moyen par lequel les populations locales instables oscillatoires peuvent persister. En supposant que l'interaction se produit dans des zones distinctes et séparées, le « cycle d'augmentation des nombres, suivi de … extermination, se déroule indépendamment dans différentes parties du pays occupé ; ainsi à tout moment certains groupes augmentent et certains diminuent en nombres…. Par conséquent, lorsqu'on considère un grand tractus de pays, l'abondance [à la fois de l'hôte et du parasitoïde].. reste plus ou moins constante ; alors que dans toute petite zone du même pays, la fluctuation des nombres ….peut être violente. » Cette persistance de métapopulation est considérée plus en détail ci-dessous. Dynamique des populations du coléoptère bruchidé, Callosobruchus chinensis (●) se nourrissant de haricots à œil noir et son parasitoïde pteromalide, Anisopteromalus calandrae (○) dans un système de laboratoire (Hassell & May 1988). (a) Un système non patchy avec 50 haricots uniformément distribués sur le sol de l'arène. Les parasitoïdes sont introduits en semaine 19 et deviennent extincts en semaine 32, permettant aux hôtes d'augmenter jusqu'à être contrôlés par les ressources. (b) Un système patchy avec 50 haricots chacun dans un conteneur individuel avec accès restreint à la fois aux hôtes et aux parasitoïdes. (De Hassell 2000.) Il existe, cependant, plusieurs autres façons importantes dans lesquelles le modèle Nicholson–Bailey peut être modifié qui ajoutent à la réalité et permettent aux populations de persister (Hassell 2000). Beaucoup d'entre elles consistent à élaborer la fonction de parasitisme f(·). Par exemple, May (1978) a commencé de la prémisse que l'hypothèse selon laquelle les hôtes sont parasités au hasard est une proposition peu probable dans le monde réel où les individus hôtes sont inévitablement variables en termes de localisation spatiale, de phénotype et de stade de développement. Il est donc beaucoup plus probable que le risque de parasitisme varie au sein de la population hôte, conduisant à une distribution globale des attaques de parasitoïdes qui est plus agrégée que le hasard. Son modèle, au lieu d'être basé sur la distribution de Poisson, fait l'hypothèse spécifique que la survie face au parasitisme est décrite par le terme zéro de la distribution binomiale négative, de sorte que f dans l'éq. 1 est donné par : où k est l'indice définissant le degré auquel la distribution du parasitisme parmi la population hôte est agrégée (le plus agrégée lorsque k→ 0, devenant aléatoire (c'est-à-dire Poisson) lorsque k→∞). Les propriétés de ce modèle sont importantes différentes de celles du modèle de Nicholson − Bailey. Les équilibres sont localement stables à condition que la distribution du parasitisme soit suffisamment agrégée, ou, plus précisément, si et seulement si k < 1 (Fig. 1b). L'effet stabilisateur d'un petit k découle de la manière dont le parasitisme est distribué de manière hétérogène parmi la population hôte. Cela est exploré davantage dans la section suivante. Aucune étude n'a eu une plus grande influence dans la popularisation de la manière dont l'hétérogénéité peut affecter la dynamique des populations que les expériences classiques de C.B. Huffaker avec les acariens prédateurs et proies se nourrissant d'oranges (Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963). Bien que ces expériences nous disent peu sur les mécanismes détaillés par lesquels la hétérogénéité spatiale favorise la persistance, elles ont été l'inspiration pour le développement de nombreux modèles pour les systèmes prédateur–proie spatialement structurés (e.g. Hilborn 1975; Caswell 1978; Hastings 1978; Crowley 1979; Nisbet & Gurney 1982). Un exemple issu d'une expérience hôte–parasitoïde est montré dans la Fig. 2 ; l'interaction est instable dans un environnement plus ou moins homogène, mais persiste dans une interaction relativement stable lorsque les haricots, qui sont la ressource hôte, sont confinés dans de petites parcelles. Comme avec les acariens de Huffaker, une augmentation de la partition de l'environnement en parcelles discrètes a réduit les chances d'extinction et a permis aux populations de persister à des niveaux bien en dessous de la capacité de charge de l'hôte ou de la proie. Le terme « hétérogénéité » sera utilisé ici d'une manière spécifique. Suivant Chesson & Murdoch (1986), il est défini en termes de la variation du risque de parasitisme entre différents individus dans la population hôte. Par exemple, le modèle de Nicholson–Bailey est récupéré si le risque relatif de parasitisme est uniformément distribué par parcelle, tandis que le modèle binomial négatif de May (1978) est obtenu lorsque le risque est distribué selon une loi gamma. Dans cette terminologie, donc, un habitat n'est « hétérogène » que dans la mesure où il conduit à une « agrégation du risque » de parasitisme entre les individus hôtes. L'importance de cette mesure réside dans la manière dont elle peut être utilisée pour quantifier l'effet stabilisateur d'une distribution agrégée de parasitisme parmi les individus hôtes dans une population. L'une des manières les plus évidentes dont l'hétérogénéité du risque de parasitisme peut survenir est dans un environnement patchy où le niveau de parasitisme varie entre les parcelles. Mais elle peut aussi survenir de manières tout à fait différentes. Par exemple, les cycles de vie de l'hôte et du parasitoïde peuvent ne pas être correctement synchronisés de sorte que certains hôtes sont moins à risque de parasitisme, ou échappent complètement, en raison du décalage phénologique des cycles de vie qui ne coïncident pas. Ou, il peut y avoir une variation phénotypique entre les individus hôtes de sorte que certains hôtes sont capables de réduire leur risque de parasitisme en vertu de leur physiologie ou de leur comportement. L'hétérogénéité du risque est ainsi une caractéristique omniprésente des interactions naturelles. Une exposition très claire de la manière dont cette hétérogénéité aide à stabiliser les interactions hôte–parasitoïde de la forme du modèle est donnée par Taylor (1993). Considérons un environnement composé de parcelles discrètes de plantes alimentaires sur lesquelles une espèce d'insecte herbivore à générations discrètes se nourrit. L'herbivore est attaqué par une espèce de parasitoïde spécialiste dont les adultes coïncident temporellement avec le stade hôte susceptible. À l'émergence, les hôtes adultes et les parasitoïdes femelles se dispersent de leurs parcelles natales et se déplacent parmi les parcelles en pondant. Nous avons donc, des populations totales de Nt hôtes et Pt parasitoïdes femelles adultes distribués parmi les n parcelles de sorte que dans n'importe quelle parcelle il y a Pi parasitoïdes cherchant Ni hôtes. Supposons d'abord que les parasitoïdes se divisent équitablement parmi les parcelles, et que dans n'importe quelle parcelle ils ont une réponse fonctionnelle linéaire, une efficacité de recherche constante et rencontrent les hôtes au hasard. Le pourcentage de parasitisme est maintenant le même dans chaque parcelle dans une génération donnée, et le modèle de Nicholson–Bailey pour l'ensemble de la population est récupéré exactement. Tous les individus hôtes subissent donc le même risque de parasitisme. Un tel risque uniforme de parasitisme à travers les parcelles est contrecarré par une abondance de preuves empiriques. Les deux exemples de laboratoire dans la Fig. 3 sont des cas clairs où les parasitoïdes cherchant ont tendance à se rassembler dans les parcelles de haute densité d'hôtes. Dans un cas, le motif résultant de parasitisme est positivement dépendant de la densité, tandis que dans l'autre, c'est exactement le contraire – le parasitisme est inversement dépendant de la densité. Cette différence découle des réponses fonctionnelles différentes des deux espèces de la manière suivante. Trybliographa rapae a un temps de manipulation court donnant un taux d'attaque maximum relativement élevé par parasitoïde (c'est-à-dire des asymptotes supérieures élevées de leurs réponses fonctionnelles). Le motif de parasitisme reflète donc la distribution des parasitoïdes, et par conséquent les motifs dépendants de la densité dans la Fig. 3b. En contraste, le parasitoïde d'œufs, Trichogramma evanescens, a un temps de manipulation beaucoup plus long et donc un taux d'attaque maximum plus faible par femelle. Les individus paraLes sitoïdes sont donc limités dans leur capacité à exploiter les patches à forte densité d'hôtes, ce qui conduit à la dépendance inverse à la densité illustrée dans la Fig. 3d. Des exemples illustrant ce mécanisme sont présentés dans la Fig. 4. Motifs moyens d'allocation du temps (a, c) et de parasitisme (b, d) par patch en fonction de la densité d'hôtes par patch, issus de deux systèmes de laboratoire. (a, b) Dix femelles du parasitoïde cynipide, Trybliographa rapae, parasitant des larves de chou à différentes densités au sein de Hassell 1988). d) femelles du parasitoïde, Trichogramma, parasitant des œufs de l' sur à différentes densités. Contrairement à (a, b), le parasitisme est inversement dépendant de la densité, alors que pour les parasitoïdes, le sur les avec l'hôte (Hassell 1982). Exemples numériques montrant comment la de parasitoïdes et différents types de fonctionnels peuvent conduire à des motifs spatiaux de parasitisme à la fois dépendants et inversement dépendants de la densité. (a) Une distribution agrégée de parasitoïdes en recherche. (b) types de fonctionnels définissant le taux d'attaque par parasitoïde au sein d'un à partir d'un fonctionnel linéaire avec a = et = à partir d'un avec a = et = Le parasitisme global résultant par patch avec et correspondant à ceux dans que plus que pour la de parasitoïdes à provoquer une dépendance inverse à la densité (D'après Hassell 2000.) Bien que les données sur la distribution des parasitoïdes en recherche et les motifs résultants de parasitisme soient à collecter sur le terrain voir 1983; & il est relativement à quantifier les motifs de parasitisme sans sur la distribution des hôtes en recherche peuvent être d'une gamme de patches, ramenés au laboratoire et la de parasitisme est alors généralement par la génération suivante ou par les différents exemples dans la de & Murdoch et Hassell & des motifs de parasitisme directement dépendants de la densité, des motifs inverses et du parasitisme avec la densité d'hôtes par exemples sont présentés dans la Fig. la de et al. et Hassell et al. les motifs directement et inversement dépendants de la densité proviennent de et les motifs proviennent de Exemples d'études de terrain montrant différents motifs spatiaux de parasitisme. (a) parasitisme des larves de chou par le parasitoïde cynipide, Trybliographa rapae & Hassell 1988). (b) parasitisme dépendant de la densité des œufs par le parasitoïde, & parasitisme de la cochenille par le parasitoïde, et al. parasitisme des par le parasitoïde, pour une de la (D'après & Hassell Une grande partie de dans ces motifs différents a sur leur importance pour le travail théorique des populations avec des interactions à générations discrètes sur la façon dont les motifs dépendants de la densité (par exemple Hassell & May Murdoch & 1975; et al. ont que les motifs inverses et le peuvent être tout aussi importants pour (Hassell Chesson & Murdoch Hassell & May & Murdoch et al. Hassell et al. modèles sur ce Le cadre de modèle simple peut être à des interactions dans un environnement patchy tant que f(Nt,Pt) le à travers tous les patches, de la fraction d'hôtes échappant au parasitisme. La fonction f(Nt,Pt) dépend donc à la fois de la survie au parasitisme au sein des patches ainsi que des distributions spatiales des hôtes et des parasitoïdes entre les n patches. Considérons le simple d'un habitat avec n patches comme au sein de chacune desquelles le parasitisme est aléatoire et par un fonctionnel La distribution des hôtes et des parasitoïdes d'un patch à l'autre est définie par et la de l'ensemble des hôtes et des parasitoïdes en recherche totaux, respectivement, dans le patch, de sorte que f est donné par : où a est l'efficacité de recherche par patch et est le temps de manipulation (Hassell & May spécifiquement, cela signifie que les parasitoïdes dans les patches de haute densité d'hôtes suivant le simple où est un indice de parasitoïde et est une constante telle que les valeurs à (Hassell & May Le peut décrire une large gamme de distributions de parasitoïdes ; ils seront répartis uniformément à travers les patches si = 0, et tendront à dans les patches de haute densité d'hôtes comme dans le ils se rassembleront tous dans le unique patch de densité d'hôtes la comme complète si < la distribution du parasitoïde est avec leur abondance locale maintenant inversement avec la densité d'hôtes par La façon dont ces motifs différents peuvent pour un fonctionnel linéaire au sein est illustrée par l'exemple suivant dans lequel les hôtes sont agrégés selon une binomiale négative est la probabilité d'hôtes dans un patch issue de la distribution binomiale négative et sont le nombre de parasitoïdes dans un patch avec hôtes par l'éqn de ce modèle que suffisamment de distributions directement ou inversement dépendantes de la densité des parasitoïdes peuvent stabiliser les interactions (Fig. tandis que le parasitoïde conduit à une instabilité locale le taux d'augmentation de l'hôte est quelque une gamme de dynamiques peut se produire et al. de parasitoïde peut également avoir un effet sur les niveaux d'équilibre (Fig. Les parasitoïdes ont l'effet dans les équilibres d'hôtes lorsque leur distribution correspond le plus étroitement à celle des hôtes (c'est-à-dire = ou dans ce modèle conduit à l'hôte parce que les parasitoïdes, sont confinés à leurs patches, indépendamment du degré d'hôte Les effets du parasitoïde sur et l'équilibre (a) entre le degré de de parasitoïdes, dans l'éqn et la quantité d'hôte k une distribution binomiale négative d'hôtes par à partir du modèle avec survie au parasitisme, donnée par l'éqn nombre total de patches n = efficacité de recherche a = 1 et taux d'augmentation de l'hôte λ = (b) Exemples du niveau d'équilibre de l'hôte avec le degré de parasitoïde pour trois nombres différents de patches à partir du modèle avec donnée par et a = λ = 2 et n = n = et n = Hassell dans lesquels sont Il y a eu beaucoup plus sur les effets de que parce que de ce qu'il a été supposé avoir dans les populations et parce que doivent faire le entre et les dynamiques de population et al. et al. Godfray 1994). Il est maintenant cependant, que l'hétérogénéité peut être à un processus aussi important dans les populations Considérons un exemple spécifique où toute l'hétérogénéité dans le parasitisme est de la distribution spatiale des hôtes comme dans la Fig. et que cela est par la distribution des parasitoïdes en recherche étant indépendamment agrégée d'un patch à l'autre suivant une gamma Nous savons également que au sein de n'importe quel patch, les parasitoïdes exploitent les hôtes au hasard et ont une efficacité de recherche par capita constante (c'est-à-dire un fonctionnel La fraction d'hôtes échappant au parasitisme est maintenant donnée par by: quelle est la fonction de densité de probabilité gamma pour les parasitoïdes par parcelle avec une moyenne et est une constante de la densité et a est l'efficacité de recherche par individu habituelle des Dans chaque parcelle, par conséquent, la survie des hôtes par recherche aléatoire des parasitoïdes est donnée par le terme zéro d'une distribution de Poisson avec une moyenne et al. Chesson & Murdoch beaucoup la même chose étaient les parasitoïdes uniformément répartis à travers les parcelles mais leur efficacité de recherche, a, à une distribution gamma et al. Les propriétés du modèle sont les populations seront par l'hétérogénéé tant qu'il y a dans la distribution des parasitoïdes ou, plus spécifiquement, si < 1. eqn également à (1978) modèle binomial négatif. L'indice de est maintenant à la degré de de la recherche parasitoïdes & Murdoch et al. Hassell et al. Le k < 1 du modèle binomial négatif, correspond donc dans ce modèle spatial à < 1. propriétés stabilisantes ont également été de modèles avec parasitisme par Reeve et al. plus que les modèles de parasitisme sont importants comme un stabilisant Le parasitoïde décrit un dans lequel les individus sont répartis parmi les parcelles au début de chaque génération, où ils sont ensuite confinés indépendamment de la façon dont les hôtes deviennent et ou s'il y a plus de parcelles Les parasitoïdes dans ce sont beaucoup plus en étant en mesure de les meilleures parcelles Le grand corpus sur les parcelles provient du papier classique par dans lequel un une parcelle lorsque le taux de est réduit au taux maximum dans l'environnement dans son ensemble (par exemple. & & 1997). aux parasitoïdes, cela signifie une distribution de recherche des parasitoïdes que le taux de parasitisme pour les parasitoïdes individuels de recherche, selon la distribution spatiale des hôtes et toute et vie & & (1978) et & Hassell modèles pour une telle recherche parasitoïdes. Le modèle individus parasitoïdes parmi les parcelles, leur temps de recherche par rapport à la de la distribution des hôtes et la de l'efficacité de recherche des parasitoïdes et le temps de manipulation aussi le début

@article{doi101046j13652656200000445x,
    author = "Hassell, M. P.",
    title = "Host–parasitoid population dynamics*",
    year = "2000",
    journal = "Journal of Animal Ecology",
    abstract = "This address deals with just one kind of natural enemy, insect parasitoids, and illustrates some ways in which our understanding of their dynamical interaction with hosts has advanced over the past 25 years or so. Parasitoids comprise some 10\% or more of all metazoan species, and largely belong to two families, the Diptera (two-winged flies) and the Hymenoptera (sawflies, bees, wasps and ants). Excellent introductions to the biology of parasitoids can be found in Clausen (1940), Askew (1971) and Godfray (1994). Adult female parasitoids lay one or more of their eggs on, in or close to the body of their host, usually an immature stage of another insect, which is then consumed over a period of days or weeks by the feeding parasitoid larva or larvae. As in most true parasites, all the food necessary to complete development comes from a single host, but like true predators this almost always leads to the death of the host, albeit with a delay until the parasitoid larva is fully developed. Parasitoids have long been popular subjects for ecological study for several reasons. First, they are important for biological pest control and this has stimulated much empirical and theoretical work on the attributes that make parasitoids effective pest control agents. Secondly, parasitoids are ideal subjects for developing relatively simple population models. This is mainly because it is only the adult females that search for hosts, and because the act of finding a host is normally followed by oviposition. The success in finding and attacking hosts therefore closely defines parasitoid reproduction, which means that (i) host–parasitoid models can have a much simpler structure than corresponding predator–prey models in which all predator stages may attack prey with different effectiveness, and (ii) reproduction is less closely defined by prey consumption. Finally, many species of parasitoids and their hosts can readily be cultured in laboratory microcosms, and this has greatly increased the amount of empirical information on host–parasitoid interactions under controlled conditions. This experimental approach to population dynamics has rightly been extolled by Kareiva et al. (1989). Much of the work on the dynamics of host–parasitoid interactions has taken a mechanistic approach. Components of the interaction are investigated using simple experiments, and their dynamical effects examined in a step-wise way within population models. The overall objective is to have a detailed understanding of how the important processes operating in the host and parasitoid life cycles affect the dynamics of the populations. These components may be the fundamental demographic parameters, features of the life histories, effects of other interacting species or other features of the habitat such as patchiness of resources and variability of resource quality. In each case, empirical information is needed to describe the components and define their relationship with key variables such as population density. From this, a description is obtained of each component in an appropriate model framework. Finally, analysis of the parameterised model indicates the dynamical effects of that component. Such a mechanistic approach to population dynamics is demanding of data and requires a particularly close interaction between data and model development. This address illustrates how the dynamics of host–parasitoid interactions may be influenced by three major ecological processes: by spatial patchiness, by interactions with other species, and by metapopulation structure. A common underlying theme is that parasitism does not occur at random and that spatial and other processes lead to aggregated distributions of parasitism amongst the host population. The realisation of how important spatial processes are to population dynamics in general has led to a revolution in the subject (Wiens 1989), and as a result many of the earlier, simple host–parasitoid models are now viewed as rather special limiting cases. As is usually the case, developing the mathematical models has sometimes proved less of a challenge than designing and executing appropriate studies to collect the data. But it is encouraging that there are now several examples where empirical field studies and models have been drawn fairly close together (e.g. Hassell 1980; Jones et al. 1993; Reeve et al. 1994; Murdoch et al. 1996). But problems of spatial scale still pervade ecology (Levin 1992, 1994). The interactions discussed in this paper involve either a single host and parasitoid species interacting together or simple webs, and are discussed at two very different spatial scales. On the one hand, there are local populations characterised by more-or-less complete mixing of individuals at some point(s) during the generation period. On the other hand, there are metapopulations formed by collections of local populations linked by some degree of dispersal each generation between the individual local populations. But first a basic framework is outlined upon which many of the developments in modelling host–parasitoid interactions have been built. A modelling tradition, initiated mainly by entomologists with insect hosts and their parasitoids in mind (Thompson 1924; Nicholson 1933; Varley 1947), assumes that populations have discrete and synchronized generations. This is in contrast to Lotka–Volterra models (Lotka 1925; Volterra 1926), which start with the assumption that the generations of the interacting populations overlap completely and that birth and death processes are continuous. Discrete generations inevitably introduce a one-generation time lag between the act of parasitism and the resulting change in host populations, and it is the presence of these time lags that represent the fundamental difference between the two kinds of model. Although the discrete and continuous frameworks reflect fundamentally different kinds of life cycle, both classes of model have been used to demonstrate how a wide range of comparable features of host–parasitoid interactions influence population dynamics The usual framework for discrete-generation host–parasitoid models is given by N t + 1 = λNtf(Nt, Pt) P t + 1 = cNt[1 - f(Nt, Pt)]eqn 1 where P and N are the population sizes of the searching adult female parasitoids and the susceptible host stage, respectively, in successive generations t and t + 1. In the host equation, the parameter λ is the net finite rate of increase of hosts in the absence of the parasitoids, which may be density-dependent or assumed to be a constant. It depends on the hosts' fecundity, sex ratio, any immigration and emigration, and all host mortalities other than parasitism itself. The function f(Nt,Pt) defines the fraction of the Nt hosts escaping parasitism; one minus this term (within the square brackets in the parasitoid equation) therefore gives the fraction of hosts parasitized. All assumptions about the efficiency of parasitoids at finding and parasitizing hosts are thus contained within this term. Finally, c is the average number of adult female parasitoids emerging from each host parasitized (often assumed to be one, that corresponds to parasitoids with solitary larvae). It depends upon the sex ratio of the parasitoid progeny, any mortality suffered within hosts and any mortalities of the subsequent adult female parasitoids prior to searching for hosts in the next generation. Clearly, these simple equations subsume a huge amount of host and parasitoid biology, and the apparent simplicity of the model is deceptive: to be parameterized for a particular host–parasitoid system requires detailed life table information on both populations (e.g. Hassell 1980; Jones et al. 1993). The best known example of model 1 is that of Nicholson (1933) and Nicholson \& Bailey (1935) who explored in depth a model in which the following assumptions about parasitism were made. First, the parasitoids are never egg-limited and encounter hosts in direct proportion to host abundance. The total number of encounters with hosts is therefore given by Nenc=aNtPt, where a is the per capita searching efficiency which Nicholson called the ‘area of discovery’. Secondly, these Nenc encounters are distributed randomly amongst the population of equally susceptible hosts. There is thus either no avoidance of superparasitism or, if the parasitoids can avoid superparasitism, they do so instantaneously without affecting subsequent performance in any way. These two assumptions are at the core of Nicholson's so-called ‘competition curve’ in which the proportion of hosts escaping parasitism is given by the zero term of the Poisson distribution, exp(– aPt), where aPt are the mean encounters per host, Nenc/Nt = aPt. Thus, one minus this zero term is the probability of a host being attacked. Substituting into model 1 gives: N t + 1 = λNt exp(- aPt) P t + 1 = Na = cNt[1 - exp (- aPt)]eqn 2 where Na is the number of hosts that are parasitized irrespective of the number of times they have been encountered. The dynamical properties of the Nicholson–Bailey model are well known. A host–parasitoid equilibrium always exists depending on the values of a, c andλ, and this is always locally unstable with the slightest perturbation leading to oscillations of rapidly increasing amplitude (Fig. 1a). This instability, compared to the neutrally stable Lotka–Volterra model, arises from the one-generation time lags between cause and effect that are inherent in these difference equation models (May 1973) and which enhance the degree that parasitism acts as a delayed density-dependent, or second-order feedback process (Varley 1947; Berryman \& Turchin 1997). Numerical simulations showing host (○) and parasitoid (● population oscillations from: (a) the Nicholson–Bailey model with parasitoid searching efficiency, a = 0·068 and the host rate of increase, λ = 2; (b) the negative binomial model. The parameters are the same as in (a), except that parasitism is no longer random (k = 0·6 instead of k→∞). Although unstable oscillations have been observed in a few simple laboratory host–parasitoid and predator–prey experiments (e.g. Burnett 1958; Huffaker 1958; Hassell \& May 1988), such instability is hard to reconcile with the results from other laboratory systems in which the interactions are much more stable (e.g. Utida 1957; Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963; Fujii 1983; Bonsall \& Hassell 1997, 1998; Shimada 1999) (and see Fig. 2 below) and, more generally, with the long-term persistence of natural systems. Nicholson (1947), anticipating the current vogue for metapopulations, suggested one means by which oscillatorily unstable local populations may persist. Assuming that the interaction occurs in distinct and separated areas, the ‘cycle of increase in numbers, followed by … extermination, proceeds independently in different parts of the occupied country; so at all times some groups are increasing and some decreasing in numbers…. Consequently when one considers a large tract of country, the abundance [of both host and parasitoid].. remains more or less constant; whereas in any small area of the same country the fluctuation in numbers ….may be violent.’ Such metapopulation persistence is considered in more detail below. Population dynamics of the bruchid beetle, Callosobruchus chinensis (●) feeding on black eyed beans and its pteromalid parasitoid, Anisopteromalus calandrae (○) in a laboratory system (Hassell \& May 1988). (a) A non-patchy system with 50 beans uniformly distributed on the arena floor. The parasitoids are introduced in week 19 and become extinct in week 32, allowing the hosts to increase until checked by resources. (b) A patchy system with 50 beans each in an individual container with restricted access to both hosts and parasitoids. (From Hassell 2000.) There are, however, several other important ways in which the Nicholson–Bailey model can be modified that both add realism and allow the populations to persist (Hassell 2000). Many of these involve elaborating the parasitism function f(·). For example, May (1978) started from the premise that the assumption that hosts are parasitized at random is an unlikely proposition in the real world where host individuals are bound to vary in their spatial location, phenotype, and stage of development. It is much more likely, therefore, that the risk of being parasitized will vary within the host population, leading to an overall distribution of parasitoid attacks that is more aggregated than random. His model, instead of being based on the Poisson distribution, makes the specific assumption that survival from parasitism is described by the zero term of the negative binomial distribution so that f in eqn 1 is given by: where k is the index defining the degree to which the distribution of parasitism amongst the host population is aggregated (most aggregated as k→ 0, becoming random (i.e. Poisson) as k→∞). The properties of this model are importantly different from those of the Nicholson − Bailey model. The equilibria are locally stable provided that the distribution of parasitism is sufficiently aggregated, or, more specifically, if and only if k < 1 (Fig. 1b). The stabilizing effect of small k stems from the way that parasitism is heterogeneously distributed amongst the host population. This is further explored in the next section. No study has had a greater influence in publicising how heterogeneity can affect population dynamics than C.B. Huffaker's classic experiments with predatory and prey mites feeding on oranges (Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963). While these experiments tell us little about the detailed mechanisms by which spatial patchiness promotes persistence, they have been the inspiration for the development of many models for spatially structured predator–prey systems (e.g. Hilborn 1975; Caswell 1978; Hastings 1978; Crowley 1979; Nisbet \& Gurney 1982). An example from a host–parasitoid experiment is shown in Fig. 2; the interaction is unstable in a more-or-less homogeneous environment, but persists in a relatively stable interaction when the beans, which are the host resource, are confined within small patches. As with Huffaker's mites, increased partitioning of the environment into discrete patches reduced the chances of extinction and allowed the populations to persist at levels well below the host or prey's carrying capacity. The term ‘heterogeneity’ will be used here in a specific way. Following Chesson \& Murdoch (1986), it is defined in terms of the variation in risk of parasitism between different individuals in the host population. For example, the Nicholson–Bailey model is recovered if the relative risk of parasitism is uniformly distributed per patch, while the negative binomial model of May (1978) is obtained when the risk is gamma distributed. In this terminology, therefore, a habitat is only ‘heterogeneous’ in so far as it leads to ‘aggregation of risk’ of parasitism between host individuals. The importance of this measure lies in the way that it can be used to quantify the stabilizing effect of an aggregated distribution of parasitism amongst host individuals in a population. One of the most obvious ways in which heterogeneity of risk of parasitism can arise is in a patchy environment where the level of parasitism varies between patches. But it can also arise in quite different ways. For example, host and parasitoid life cycles may not be properly synchronized so that some hosts are less at risk from parasitism, or escape completely, due to the phenological mismatch of life cycles that do not coincide. Or, there may be phenotypic variation between host individuals such that some hosts are able to reduce their risk of parasitism by virtue of their physiology or behaviour. Heterogeneity of risk is thus a pervasive feature of natural interactions. A very clear exposition of how this heterogeneity helps to stabilize host–parasitoid interactions of the form of model is given by Taylor (1993). Let us consider an environment made up of discrete patches of food plants upon which an insect herbivore species with discrete generations feeds. The herbivore is attacked by a specialist parasitoid species whose adults coincide temporally with the susceptible host stage. On emergence, the adult hosts and female parasitoids disperse from their natal patches and move amongst the patches ovipositing. We have, therefore, total populations of Nt hosts and Pt adult female parasitoids distributed amongst the n patches such that within any one patch there are Pi parasitoids searching for Ni hosts. Suppose first that the parasitoids divide themselves evenly amongst the patches, and that within any patch they have a linear functional response, a constant searching efficiency and encounter hosts at random. Percentage parasitism is now the same in each patch in any one generation, and the Nicholson–Bailey model for the whole population is recovered exactly. All host individuals therefore suffer the same risk of parasitism. Such a uniform risk of parasitism across patches is countered by a wealth of empirical evidence. The two laboratory examples in Fig. 3 are clear cases where the searching parasitoids tend to congregate in the patches of high host density. In one case, the resulting pattern of parasitism is positively density-dependent, while in the other, it is just the opposite – parasitism is inversely density-dependent. This difference stems from the different functional responses of the two species in the following way. Trybliographa rapae has a short handling time giving a relatively high maximum attack rate per parasitoid (i.e. high upper asymptotes of their functional responses). The pattern of parasitism thus reflects the distribution of parasitoids, and hence the density-dependent patterns in Fig. 3b. In contrast, the egg parasitoid, Trichogramma evanescens, has a much longer handling time and hence a lower maximum attack rate per female. Individual parasitoids are therefore restricted in their ability to exploit high host density patches and this leads to the inverse density dependence in Fig. 3d. Examples illustrating this mechanism are shown in Fig. 4. Average patterns of time allocation (a, c) and parasitism (b, d) per patch in relation to host density per patch from two laboratory systems. (a, b) Ten females of the cynipid parasitoid, Trybliographa rapae, parasitizing larvae of the cabbage at different within of \& Hassell 1988). d) females of the parasitoid, Trichogramma parasitizing eggs of the on at different In contrast to (a, b) parasitism is inversely density-dependent, the for the parasitoids to on the with host (Hassell 1982). Numerical examples showing how the of parasitoids and different kinds of functional can lead to both density-dependent and inverse density-dependent spatial patterns of parasitism. (a) An aggregated distribution of searching parasitoids. (b) kinds of functional defining the attack rate per parasitoid within a from a linear functional with a = and = from a with a = and = The resulting overall parasitism per patch with and corresponding to those in that the more than for the of the parasitoids to cause inverse density (From Hassell 2000.) While data information on the distribution of searching parasitoids and the resulting patterns of parasitism are to collect from the field see 1983; \& it is relatively to quantify patterns of parasitism without about the distribution of searching hosts can be from a range of patches, taken to the laboratory and the of parasitism then usually by the next generation or by the different examples in the of \& Murdoch and Hassell \& direct density-dependent patterns of parasitism, inverse patterns and parasitism with host density per examples are shown in Fig. the of et al. and Hassell et al. the direct and inverse density-dependent patterns arise from and the patterns arise from Examples of field studies showing different spatial patterns of parasitism. (a) parasitism of the larvae of cabbage by the cynipid parasitoid, Trybliographa rapae \& Hassell 1988). (b) density-dependent parasitism of eggs by the parasitoid, \& parasitism of the scale by the parasitoid, et al. parasitism of the by the parasitoid, for a of the (From \& Hassell Much of the in these different patterns has on their importance to population theoretical work with discrete generation interactions to how density-dependent patterns (e.g. Hassell \& May Murdoch \& 1975; et al. have that both the inverse patterns and the can be equally important for (Hassell Chesson \& Murdoch Hassell \& May \& Murdoch et al. Hassell et al. models on this The simple model framework can be to interactions in an patchy environment as long as f(Nt,Pt) the across all patches, of the fraction of hosts escaping parasitism. The function f(Nt,Pt) therefore depends on both survival from parasitism within patches as well as the spatial distributions of hosts and parasitoids between the n patches. Let us consider the simple of a habitat with n patches as within each of which parasitism is random and by a functional The distribution of hosts and parasitoids from patch to patch is defined by and the of total hosts and total searching parasitoids, respectively, in the patch, so that f is given by: where a is the searching efficiency per patch and is the handling time (Hassell \& May specifically, will that the parasitoids in patches of high host density following the simple where is an index of parasitoid and is a constant such that the values to (Hassell \& May The can describe a wide range of parasitoid distribution they will be evenly distributed across patches if = 0, and tend to in patches of high host density as in the they will all congregate in the single patch of host density the as complete if < the parasitoid distribution is with their local abundance now inversely with host density per The way that these different patterns can for a linear functional within is shown by the following example in which the hosts are aggregated to a negative binomial is the probability of hosts in a patch from the negative binomial distribution and are the number of parasitoids in a patch with hosts by eqn of this model that sufficiently direct or inverse density-dependent distributions of parasitoids can stabilize the interactions (Fig. while parasitoid leads to local instability the host rate of increase is some a range of dynamics can occur et al. of parasitoid can also have a effect on equilibrium levels (Fig. Parasitoids have the effect in host equilibria when their distribution most closely that of the hosts (i.e. = or in this model leads to host because the parasitoids, are confined to their patches, irrespective of the degree of host The effects of parasitoid on and equilibrium (a) between the degree of of parasitoids, in eqn and the amount of host k a negative binomial distribution of hosts per from model with survival from parasitism, given by eqn total number of patches n = searching efficiency a = 1 and host rate of increase λ = (b) Examples of the host equilibrium level with the degree of parasitoid for three different numbers of patches from model with given by and a = λ = 2 and n = n = and n = Hassell in which are There has been much more on the effects of than because of the it has been assumed to have in population and because have to make the between and population dynamics et al. et al. Godfray 1994). It is now however, that heterogeneity can be at as important a process in population Let us consider a specific example where all the heterogeneity in parasitism is of the spatial distribution of hosts as in Fig. and that this is by the distribution of searching parasitoids being independently aggregated from patch to patch following a gamma We also that within any one patch the parasitoids exploit hosts at random and have a constant per capita searching efficiency (i.e. a linear functional The fraction of hosts escaping parasitism is now given by: where is the gamma probability density function for parasitoids per patch with mean and is a constant the of the density and a is the usual per capita searching efficiency of the In each patch, therefore, host survival by randomly searching parasitoids is given by the zero term of a Poisson distribution with mean et al. Chesson \& Murdoch much the same were the parasitoids uniformly distributed across patches but their searching efficiency, a, to a gamma distribution et al. The properties of the model are the populations will be by the heterogeneity as long as there is in the distribution of parasitoids or, more specifically, if < 1. eqn also to (1978) negative binomial model. The index of is now to the degree of of the searching parasitoids \& Murdoch et al. Hassell et al. The k < 1 from the negative binomial model, therefore corresponds in this spatially model to < 1. stabilizing properties have also been from models with parasitism by Reeve et al. further that patterns of parasitism are important as a stabilizing The parasitoid described an in which individuals are distributed amongst the patches at the start of each generation, where they then confined irrespective of how the hosts become and or not there are more patches The parasitoids in this are much more in being able to the best patches The large body of on patch stems from the classic paper by in which a a patch when the rate of is reduced to the maximum rate in the environment as a whole (e.g. \& \& 1997). to parasitoids, this means an distribution of parasitoid searching that the rate of parasitism for the individual searching parasitoids, depending on the spatial distribution of hosts and any and life \& \& (1978) and \& Hassell models for such searching parasitoids. The model individual parasitoids amongst patches, their searching time in relation to the of the host distribution and the of the parasitoid searching efficiency and handling time also the start",
    url = "https://doi.org/10.1046/j.1365-2656.2000.00445.x",
    doi = "10.1046/j.1365-2656.2000.00445.x",
    openalex = "W2082296409",
    references = "doi101016004058097690040x, doi101086282400, doi101093besa153237, doi101093oso97801985406630010001, doi1015159780691206912, doi1015159780691209418, doi1023071941447, doi1023072389612, doi1023075530, doi102307jctvx5wbbh"
}

Les guêpes de galles de chêne (Hymenoptera: Cynipidae, Cynipini) se caractérisent par des cycles de vie parthénogénétiques cycliques complexes et la capacité d'induire une grande diversité de galles hautement complexes, spécifiques de l'espèce et de la génération, sur les chênes et autres Fagaceae. Les galles abritent des communautés fermées et riches en espèces d'inquilines et de parasitoïdes qui sont devenues un système modèle en écologie des communautés. Nous passons en revue les avancées récentes en écologie des cynipides de chêne, en mettant l'accent particulier sur les caractéristiques du cycle de vie et la dynamique des interactions entre les plantes hôtes, les guêpes de galles et les ennemis naturels. Nous évaluons l'importance des traits des galles dans la structuration des communautés de cynipides de chêne et résumons les preuves des effets du bas vers le haut et du haut vers le bas à travers les niveaux trophiques. Nous identifions les grandes questions sans réponse et suggérons des approches pour l'avenir.

@article{doi101146annurevento47091201145247,
    author = "Stone, Graham N. et Schönrogge, Karsten et Atkinson, Rachel et Bellido, David et Pujade‐Villar, Juli",
    title = "The Population Biology of Oak Gall Wasps (Hymenoptera: Cynipidae)",
    year = "2002",
    journal = "Annual Review of Entomology",
    abstract = "Oak gall wasps (Hymenoptera: Cynipidae, Cynipini) are characterized by possession of complex cyclically parthenogenetic life cycles and the ability to induce a wide diversity of highly complex species- and generation-specific galls on oaks and other Fagaceae. The galls support species-rich, closed communities of inquilines and parasitoids that have become a model system in community ecology. We review recent advances in the ecology of oak cynipids, with particular emphasis on life cycle characteristics and the dynamics of the interactions between host plants, gall wasps, and natural enemies. We assess the importance of gall traits in structuring oak cynipid communities and summarize the evidence for bottom-up and top-down effects across trophic levels. We identify major unanswered questions and suggest approaches for the future.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ento.47.091201.145247",
    doi = "10.1146/annurev.ento.47.091201.145247",
    openalex = "W2114831299",
    references = "doi101006mpev19990614, doi1010160092867494902178, doi101046j13652656199900288x, doi101046j13652656200000445x, doi101093aesa861122, doi101093ee16115, doi101146annureven37010192001541, doi101146annureves11110180000353, doi1023072261636, doi1023072409571, doi107208chicago97802267976700010001"
}

Le projet LandScan Global Population a produit une base de données mondiale de la population de 1998 à une résolution de 30 secondes par 30 secondes pour estimer les populations ambiantes à risque. Les recensements les plus récents disponibles ont été répartis dans les cellules en fonction de coefficients de probabilité qui, à leur tour, étaient basés sur la proximité des routes, la pente, la couverture terrestre et les lumières nocturnes. LandScan 1998 a été achevé pour l'ensemble du monde. Des études de vérification et de validation (V&V) ont été menées régulièrement pour toutes les régions et plus étendument pour Israël, l'Allemagne et l'ouest des États-Unis. Les systèmes d'information géographique (SIG) ont été essentiels pour la fusion de variables d'entrée diverses, le calcul des coefficients de probabilité, l'allocation de la population aux cellules et la réconciliation des totaux cellulaires avec les totaux de contrôle agrégés (généralement provinciaux). La télédétection était une source essentielle de deux variables d'entrée - la couverture terrestre et les lumières nocturnes - et d'une base de données annexes - des images panchromatiques haute résolution - utilisées dans la V&V du modèle de population et de la base de données LandScan résultante.

@incollection{doi101201978148226467824,
    title = "LandScan : une base de données mondiale de la population pour estimer les populations à risque",
    year = "2003",
    abstract = "Le projet LandScan Global Population a produit une base de données mondiale de la population de 1998 à une résolution de 30 secondes par 30 secondes pour estimer les populations ambiantes à risque. Les recensements les plus récents disponibles ont été répartis dans les cellules en fonction de coefficients de probabilité qui, à leur tour, étaient basés sur la proximité des routes, la pente, la couverture terrestre et les lumières nocturnes. LandScan 1998 a été achevé pour l'ensemble du monde. Des études de vérification et de validation (V\&V) ont été menées régulièrement pour toutes les régions et plus étendument pour Israël, l'Allemagne et l'ouest des États-Unis. Les systèmes d'information géographique (SIG) ont été essentiels pour la fusion de variables d'entrée diverses, le calcul des coefficients de probabilité, l'allocation de la population aux cellules et la réconciliation des totaux cellulaires avec les totaux de contrôle agrégés (généralement provinciaux). La télédétection était une source essentielle de deux variables d'entrée - la couverture terrestre et les lumières nocturnes - et d'une base de données annexes - des images panchromatiques haute résolution - utilisées dans la V\&V du modèle de population et de la base de données LandScan résultante.",
    url = "https://doi.org/10.1201/9781482264678-24",
    doi = "10.1201/9781482264678-24",
    openalex = "W1541771177"
}

▪ Résumé La synchronie spatiale fait référence à des changements simultanés dans l'abondance ou d'autres caractéristiques variables dans le temps de populations géographiquement disjointes. Ce phénomène a été documenté dans la dynamique d'espèces représentant une variété de taxons et de rôles écologiques. La synchronie peut survenir à partir de trois mécanismes principaux : (a) la dispersion entre les populations, réduisant la taille des populations relativement grandes et augmentant celles qui sont relativement petites ; (b) la dépendance congruente de la dynamique des populations à un facteur exogène aléatoire synchronisé tel que la température ou les précipitations, un phénomène connu sous le nom d'« effet Moran » ; et (c) les interactions trophiques avec des populations d'autres espèces qui sont elles-mêmes spatialement synchrones ou mobiles. L'identification des causes de la synchronie est souvent difficile. En plus de la synchronie intraspécifique, il existe de nombreux exemples de synchronie entre des populations d'espèces différentes, dont les causes sont également complexes et difficiles à identifier. De plus, certaines populations peuvent présenter des dynamiques spatiales complexes telles que des ondes spirales et le chaos. Des tests statistiques basés sur la cohérence de phase et/ou la corrélation spatiale à retard temporel sont nécessaires pour caractériser pleinement ces modèles plus complexes de dynamique spatiale.

@article{doi101146annurevecolsys34011802132516,
    author = "Liebhold, Andrew M. et Koenig, Walter D. et Bjørnstad, Ottar N.",
    title = "Spatial Synchrony in Population Dynamics",
    year = "2004",
    journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
    abstract = "▪ Résumé La synchronie spatiale fait référence à des changements simultanés dans l'abondance ou d'autres caractéristiques variables dans le temps de populations géographiquement disjointes. Ce phénomène a été documenté dans la dynamique d'espèces représentant une variété de taxons et de rôles écologiques. La synchronie peut survenir à partir de trois mécanismes principaux : (a) la dispersion entre les populations, réduisant la taille des populations relativement grandes et augmentant celles qui sont relativement petites ; (b) la dépendance congruente de la dynamique des populations à un facteur exogène aléatoire synchronisé tel que la température ou les précipitations, un phénomène connu sous le nom d'« effet Moran » ; et (c) les interactions trophiques avec des populations d'autres espèces qui sont elles-mêmes spatialement synchrones ou mobiles. L'identification des causes de la synchronie est souvent difficile. En plus de la synchronie intraspécifique, il existe de nombreux exemples de synchronie entre des populations d'espèces différentes, dont les causes sont également complexes et difficiles à identifier. De plus, certaines populations peuvent présenter des dynamiques spatiales complexes telles que des ondes spirales et le chaos. Des tests statistiques basés sur la cohérence de phase et/ou la corrélation spatiale à retard temporel sont nécessaires pour caractériser pleinement ces modèles plus complexes de dynamique spatiale.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.34.011802.132516",
    doi = "10.1146/annurev.ecolsys.34.011802.132516",
    openalex = "W2101968928",
    references = "doi101007b98869"
}

Ces deux dernières décennies, l'intérêt pour les modèles de distribution des espèces (MDE) des plantes et des animaux a considérablement augmenté. Les récentes avancées dans les MDE nous permettent de potentiellement prévoir les effets anthropiques sur les modèles de biodiversité à différentes échelles spatiales. Cependant, certaines limitations empêchent encore l'utilisation des MDE dans de nombreuses applications théoriques et pratiques. Ici, nous fournissons un aperçu des récentes avancées dans ce domaine, discutons des principes écologiques et des hypothèses sous-jacents aux MDE, et mettons en évidence les limitations et décisions critiques inhérentes à la construction et à l'évaluation des MDE. Une attention particulière est portée à l'utilisation des MDE pour l'évaluation des impacts du changement climatique et des questions de gestion de la conservation. Nous suggérons de nouvelles voies pour intégrer la migration des espèces, la dynamique des populations, les interactions biotiques et l'écologie des communautés dans les MDE à plusieurs échelles spatiales. Aborder tous ces problèmes nécessite une meilleure intégration des MDE avec la théorie écologique.

@article{doi101111j14610248200500792x,
    author = "Guisan, Antoine et Thuiller, Wilfried",
    title = "Prédire la distribution des espèces : offrir plus que de simples modèles d'habitat",
    year = "2005",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Ces deux dernières décennies, l'intérêt pour les modèles de distribution des espèces (MDE) des plantes et des animaux a considérablement augmenté. Les récentes avancées dans les MDE nous permettent de potentiellement prévoir les effets anthropiques sur les modèles de biodiversité à différentes échelles spatiales. Cependant, certaines limitations empêchent encore l'utilisation des MDE dans de nombreuses applications théoriques et pratiques. Ici, nous fournissons un aperçu des récentes avancées dans ce domaine, discutons des principes écologiques et des hypothèses sous-jacents aux MDE, et mettons en évidence les limitations et décisions critiques inhérentes à la construction et à l'évaluation des MDE. Une attention particulière est portée à l'utilisation des MDE pour l'évaluation des impacts du changement climatique et des questions de gestion de la conservation. Nous suggérons de nouvelles voies pour intégrer la migration des espèces, la dynamique des populations, les interactions biotiques et l'écologie des communautés dans les MDE à plusieurs échelles spatiales. Aborder tous ces problèmes nécessite une meilleure intégration des MDE avec la théorie écologique.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x",
    doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x",
    openalex = "W2123337039",
    references = "doi101016jtree200310013, doi101016jtree200409003, doi101038nature02121, doi101111j001438202004tb00461x, doi101146annurevecolsys271597, doi1023073071998"
}

Une caractéristique commune des ensembles de données écologiques est leur tendance à contenir de nombreuses valeurs nulles. L'inférence statistique basée sur de telles données est susceptible d'être inefficace ou erronée à moins que l'on ne prenne soin de réfléchir à la manière dont ces zéros sont apparus et à la meilleure façon de les modéliser. Dans cet article, nous proposons un cadre pour comprendre comment les ensembles de données à inflation de zéros se forment et décider comment les modéliser le mieux. Nous définissons et classifions les différents types de zéros qui se produisent dans les données écologiques et décrivons comment ils apparaissent : soit à partir d'observations de « zéro vrai » ou de « zéro faux ». Après avoir passé en revue les développements récents dans la modélisation des ensembles de données à inflation de zéros, nous utilisons des exemples pratiques pour démontrer comment l'omission de la source de l'inflation de zéros peut réduire notre capacité à détecter des relations dans les données écologiques et, dans le pire des cas, conduire à une inférence incorrecte. L'adoption de méthodes qui modélisent explicitement les sources des observations nulles affinera les insights et améliorera la robustesse des analyses écologiques.

@article{doi101111j14610248200500826x,
    author = "Martin, Tara G. and Wintle, Brendan A. and Rhodes, Jonathan R. and Kuhnert, Petra and Field, Scott A. and Low‐Choy, Samantha and Tyre, Andrew J. and Possingham, Hugh P.",
    title = "Zero tolerance ecology: improving ecological inference by modelling the source of zero observations",
    year = "2005",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Une caractéristique commune des ensembles de données écologiques est leur tendance à contenir de nombreuses valeurs nulles. L'inférence statistique basée sur de telles données est susceptible d'être inefficace ou erronée à moins que l'on ne prenne soin de réfléchir à la manière dont ces zéros sont apparus et à la meilleure façon de les modéliser. Dans cet article, nous proposons un cadre pour comprendre comment les ensembles de données à inflation de zéros se forment et décider comment les modéliser le mieux. Nous définissons et classifions les différents types de zéros qui se produisent dans les données écologiques et décrivons comment ils apparaissent : soit à partir d'observations de « zéro vrai » ou de « zéro faux ». Après avoir passé en revue les développements récents dans la modélisation des ensembles de données à inflation de zéros, nous utilisons des exemples pratiques pour démontrer comment l'omission de la source de l'inflation de zéros peut réduire notre capacité à détecter des relations dans les données écologiques et, dans le pire des cas, conduire à une inférence incorrecte. L'adoption de méthodes qui modélisent explicitement les sources des observations nulles affinera les insights et améliorera la robustesse des analyses écologiques.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00826.x",
    doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00826.x",
    openalex = "W2149914006",
    references = "doi1018900012965820020831131scmise20co2"
}

Résumé Ces dernières années, l'utilisation de modèles de distribution d'espèces par les écologistes et les gestionnaires de la conservation a considérablement augmenté, de même que la prise de conscience de la nécessité d'évaluer la précision des prédictions de ces modèles. La statistique kappa est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer la performance des modèles générant des prédictions de présence-absence, mais plusieurs études l'ont critiquée pour sa dépendance inhérente à la prévalence, et ont soutenu que cette dépendance introduit des artefacts statistiques dans les estimations de la précision prédictive. Cette critique a été récemment étayée par des simulations informatiques montrant que kappa réagit à la prévalence de l'espèce modélisée de manière unimodale. Dans cet article, nous fournissons une explication théorique de la dépendance observée de kappa à la prévalence, et introduisons en écologie une mesure alternative de précision, la statistique de compétence réelle (TSS), qui corrige cette dépendance tout en conservant tous les avantages de kappa. Nous comparons également les réactions de kappa et de TSS à la prévalence en utilisant des données empiriques, en modélisant les motifs de distribution de 128 espèces de plantes ligneuses en Israël. L'analyse théorique montre que kappa réagit de manière unimodale aux variations de prévalence et que le niveau de prévalence qui maximise kappa dépend du rapport entre la sensibilité (la proportion de présences correctement prédites) et la spécificité (la proportion d'absences correctement prédites). En revanche, TSS est indépendante de la prévalence. Lorsque les deux mesures de précision ont été comparées en utilisant des données empiriques, kappa a montré une réponse unimodale à la prévalence, en accord avec l'analyse théorique. TSS a montré une réponse linéaire décroissante à la prévalence, un résultat que nous interprétons comme reflétant de véritables phénomènes écologiques plutôt qu'un artefact statistique. Cette interprétation est étayée par le fait qu'un motif similaire a été trouvé pour la surface sous la courbe ROC, une mesure connue pour être indépendante de la prévalence. Synthèse et applications. Nos résultats fournissent des preuves théoriques et empiriques que kappa, l'une des mesures les plus couramment utilisées de la performance des modèles en écologie, présente des limitations sérieuses qui la rendent inadaptée à de telles applications. L'alternative que nous suggérons, TSS, compense les lacunes de kappa tout en conservant tous ses avantages. Nous recommandons donc la TSS comme une mesure simple et intuitive pour la performance des modèles de distribution d'espèces lorsque les prédictions sont exprimées sous forme de cartes de présence-absence.

@article{doi101111j13652664200601214x,
    author = "Allouche, Omri et Tsoar, Asaf et Kadmon, Ronen",
    title = "Évaluation de la précision des modèles de distribution d'espèces : prévalence, kappa et la statistique de compétence réelle (TSS)",
    year = "2006",
    journal = "Journal of Applied Ecology",
    abstract = "Résumé Ces dernières années, l'utilisation de modèles de distribution d'espèces par les écologistes et les gestionnaires de la conservation a considérablement augmenté, de même que la prise de conscience de la nécessité d'évaluer la précision des prédictions de ces modèles. La statistique kappa est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer la performance des modèles générant des prédictions de présence-absence, mais plusieurs études l'ont critiquée pour sa dépendance inhérente à la prévalence, et ont soutenu que cette dépendance introduit des artefacts statistiques dans les estimations de la précision prédictive. Cette critique a été récemment étayée par des simulations informatiques montrant que kappa réagit à la prévalence de l'espèce modélisée de manière unimodale. Dans cet article, nous fournissons une explication théorique de la dépendance observée de kappa à la prévalence, et introduisons en écologie une mesure alternative de précision, la statistique de compétence réelle (TSS), qui corrige cette dépendance tout en conservant tous les avantages de kappa. Nous comparons également les réactions de kappa et de TSS à la prévalence en utilisant des données empiriques, en modélisant les motifs de distribution de 128 espèces de plantes ligneuses en Israël. L'analyse théorique montre que kappa réagit de manière unimodale aux variations de prévalence et que le niveau de prévalence qui maximise kappa dépend du rapport entre la sensibilité (la proportion de présences correctement prédites) et la spécificité (la proportion d'absences correctement prédites). En revanche, TSS est indépendante de la prévalence. Lorsque les deux mesures de précision ont été comparées en utilisant des données empiriques, kappa a montré une réponse unimodale à la prévalence, en accord avec l'analyse théorique. TSS a montré une réponse linéaire décroissante à la prévalence, un résultat que nous interprétons comme reflétant de véritables phénomènes écologiques plutôt qu'un artefact statistique. Cette interprétation est étayée par le fait qu'un motif similaire a été trouvé pour la surface sous la courbe ROC, une mesure connue pour être indépendante de la prévalence. Synthèse et applications. Nos résultats fournissent des preuves théoriques et empiriques que kappa, l'une des mesures les plus couramment utilisées de la performance des modèles en écologie, présente des limitations sérieuses qui la rendent inadaptée à de telles applications. L'alternative que nous suggérons, TSS, compense les lacunes de kappa tout en conservant tous ses avantages. Nous recommandons donc la TSS comme une mesure simple et intuitive pour la performance des modèles de distribution d'espèces lorsque les prédictions sont exprimées sous forme de cartes de présence-absence.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x",
    doi = "10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x",
    openalex = "W1541774929",
    references = "doi101111j09067590200503957x"
}

Les procédures de classification sont parmi les méthodes statistiques les plus utilisées en écologie. Les forêts aléatoires (RF) sont un nouveau classificateur statistique puissant bien établi dans d'autres disciplines, mais relativement inconnu en écologie. Les avantages des RF par rapport à d'autres classificateurs statistiques incluent (1) une très haute précision de classification ; (2) une méthode novatrice pour déterminer l'importance des variables ; (3) la capacité de modéliser des interactions complexes entre les variables prédictives ; (4) la flexibilité pour effectuer plusieurs types d'analyse statistique des données, y compris la régression, la classification, l'analyse de survie et l'apprentissage non supervisé ; et (5) un algorithme pour imputer les valeurs manquantes. Nous avons comparé les précisions des RF et de quatre autres classificateurs statistiques couramment utilisés en utilisant des données sur la présence d'espèces végétales envahissantes dans le monument national Lava Beds, en Californie, États-Unis, la présence d'espèces de lichens rares dans l'Ouest du Pacifique, États-Unis, et les sites de nidification pour les oiseaux nichant dans des cavités dans les montagnes Uinta, Utah, États-Unis. Nous avons observé une haute précision de classification dans toutes les applications, mesurée par validation croisée et, dans le cas des données sur les lichens, par des données de test indépendantes, lors de la comparaison des RF à d'autres méthodes de classification courantes. Nous avons également observé que les variables que les RF ont identifiées comme les plus importantes pour classifier les espèces végétales envahissantes coïncidaient avec les attentes basées sur la littérature.

@article{doi1018900705391,
    author = "Cutler, D. Richard et Edwards, Thomas C. et Beard, Karen H. et Cutler, Adele et Hess, Kyle T. et Gibson, Jacob et Lawler, Joshua J.",
    title = "RANDOM FORESTS FOR CLASSIFICATION IN ECOLOGY",
    year = "2007",
    journal = "Ecology",
    abstract = "Les procédures de classification sont parmi les méthodes statistiques les plus utilisées en écologie. Les forêts aléatoires (RF) sont un nouveau classificateur statistique puissant bien établi dans d'autres disciplines, mais relativement inconnu en écologie. Les avantages des RF par rapport à d'autres classificateurs statistiques incluent (1) une très haute précision de classification ; (2) une méthode novatrice pour déterminer l'importance des variables ; (3) la capacité de modéliser des interactions complexes entre les variables prédictives ; (4) la flexibilité pour effectuer plusieurs types d'analyse statistique des données, y compris la régression, la classification, l'analyse de survie et l'apprentissage non supervisé ; et (5) un algorithme pour imputer les valeurs manquantes. Nous avons comparé les précisions des RF et de quatre autres classificateurs statistiques couramment utilisés en utilisant des données sur la présence d'espèces végétales envahissantes dans le monument national Lava Beds, en Californie, États-Unis, la présence d'espèces de lichens rares dans l'Ouest du Pacifique, États-Unis, et les sites de nidification pour les oiseaux nichant dans des cavités dans les montagnes Uinta, Utah, États-Unis. Nous avons observé une haute précision de classification dans toutes les applications, mesurée par validation croisée et, dans le cas des données sur les lichens, par des données de test indépendantes, lors de la comparaison des RF à d'autres méthodes de classification courantes. Nous avons également observé que les variables que les RF ont identifiées comme les plus importantes pour classifier les espèces végétales envahissantes coïncidaient avec les attentes basées sur la littérature.",
    url = "https://doi.org/10.1890/07-0539.1",
    doi = "10.1890/07-0539.1",
    openalex = "W2139086914",
    references = "openalexw273955616"
}

La connectivité, ou l'échange d'individus entre les populations marines, est un sujet central en écologie marine. Pour la plupart des espèces marines benthiques à cycles de vie complexes, cet échange se produit principalement au stade larvaire pélagique. La petite taille des larves couplée à l'environnement fluide vaste et complexe qu'elles occupent entrave notre capacité à quantifier la dispersion et la connectivité. Les preuves provenant d'approches directes et indirectes utilisant des techniques géochimiques et génétiques suggèrent que les populations varient de totalement ouvertes à totalement fermées. La compréhension des processus biophysiques qui contribuent aux modèles de dispersion observés nécessite des approches interdisciplinaires intégrées qui incorporent une modélisation biophysique à haute résolution et des données empiriques. De plus, la survie différentielle post-fixation des larves peut ajouter de la complexité aux mesures de connectivité. Le degré auquel les populations se recrutent elles-mêmes ou reçoivent un subside d'autres populations a des conséquences pour un certain nombre de processus écologiques fondamentaux qui affectent la régulation et la persistance des populations. Enfin, une compréhension complète de la connectivité des populations a des applications importantes pour la gestion et la conservation.

@article{doi101146annurevmarine010908163757,
    author = "Cowen, Robert K. and Sponaugle, Su",
    title = "Larval Dispersal and Marine Population Connectivity",
    year = "2008",
    journal = "Annual Review of Marine Science",
    abstract = "Connectivity, or the exchange of individuals among marine populations, is a central topic in marine ecology. For most benthic marine species with complex life cycles, this exchange occurs primarily during the pelagic larval stage. The small size of larvae coupled with the vast and complex fluid environment they occupy hamper our ability to quantify dispersal and connectivity. Evidence from direct and indirect approaches using geochemical and genetic techniques suggests that populations range from fully open to fully closed. Understanding the biophysical processes that contribute to observed dispersal patterns requires integrated interdisciplinary approaches that incorporate high-resolution biophysical modeling and empirical data. Further, differential postsettlement survival of larvae may add complexity to measurements of connectivity. The degree to which populations self recruit or receive subsidy from other populations has consequences for a number of fundamental ecological processes that affect population regulation and persistence. Finally, a full understanding of population connectivity has important applications for management and conservation.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.marine.010908.163757",
    doi = "10.1146/annurev.marine.010908.163757",
    openalex = "W2140618008",
    references = "doi1010160169534789900086, doi101046j14610248200300530x, doi101073pnas82113707, doi101093icbicj028, doi101126science11538249, doi101146annurevecolsys271477, doi101146annurevmarine010908163708, doi1018900012965820020831490prhcac20co2"
}

La connectivité entre les populations et les habitats est importante pour une large gamme de processus écologiques. La compréhension, la préservation et la restauration de la connectivité dans des paysages complexes nécessitent des modèles et des indicateurs de connectivité fiables, efficaces et basés sur les processus. Nous présentons une nouvelle classe de modèles de connectivité écologique fondée sur la théorie des circuits électriques. Bien qu'ils aient été appliqués dans d'autres disciplines, les modèles de connectivité théoriques des circuits sont nouveaux en écologie. Ils offrent des avantages distincts par rapport aux modèles analytiques de connectivité courants, notamment une base théorique dans la théorie de la marche aléatoire et la capacité d'évaluer les contributions de multiples voies de dispersion. La résistance, le courant et la tension calculés sur des graphes ou des grilles raster peuvent être reliés à des processus écologiques (tel que le mouvement individuel et le flux génique) qui se produisent à travers de grands réseaux de populations ou des paysages. Des algorithmes efficaces peuvent résoudre rapidement des réseaux avec des millions de nœuds, ou des paysages avec des millions de cellules raster. Ici, nous passons en revue la théorie de base des circuits, discutons des relations entre la théorie des circuits et la théorie de la marche aléatoire, et décrivons les applications en écologie, évolution et conservation. Nous fournissons des exemples de la manière dont les modèles de circuits peuvent être utilisés pour prédire les modèles de mouvement et les destins des marcheurs aléatoires dans des paysages complexes et pour identifier les patches d'habitat importants et les corridors de mouvement pour la planification de la conservation.

@article{doi1018900718611,
    author = "McRae, Brad H. et Dickson, Brett G. et Keitt, Timothy H. et Shah, Viral B.",
    title = "UTILISER LA THÉORIE DES CIRCUITS POUR MODÉLISER LA CONNECTIVITÉ EN ÉCOLOGIE, ÉVOLUTION ET CONSERVATION",
    year = "2008",
    journal = "Ecology",
    abstract = "La connectivité entre les populations et les habitats est importante pour une large gamme de processus écologiques. La compréhension, la préservation et la restauration de la connectivité dans des paysages complexes nécessitent des modèles et des indicateurs de connectivité fiables, efficaces et basés sur les processus. Nous présentons une nouvelle classe de modèles de connectivité écologique fondée sur la théorie des circuits électriques. Bien qu'ils aient été appliqués dans d'autres disciplines, les modèles de connectivité théoriques des circuits sont nouveaux en écologie. Ils offrent des avantages distincts par rapport aux modèles analytiques de connectivité courants, notamment une base théorique dans la théorie de la marche aléatoire et la capacité d'évaluer les contributions de multiples voies de dispersion. La résistance, le courant et la tension calculés sur des graphes ou des grilles raster peuvent être reliés à des processus écologiques (tel que le mouvement individuel et le flux génique) qui se produisent à travers de grands réseaux de populations ou des paysages. Des algorithmes efficaces peuvent résoudre rapidement des réseaux avec des millions de nœuds, ou des paysages avec des millions de cellules raster. Ici, nous passons en revue la théorie de base des circuits, discutons des relations entre la théorie des circuits et la théorie de la marche aléatoire, et décrivons les applications en écologie, évolution et conservation. Nous fournissons des exemples de la manière dont les modèles de circuits peuvent être utilisés pour prédire les modèles de mouvement et les destins des marcheurs aléatoires dans des paysages complexes et pour identifier les patches d'habitat importants et les corridors de mouvement pour la planification de la conservation.",
    url = "https://doi.org/10.1890/07-1861.1",
    doi = "10.1890/07-1861.1",
    openalex = "W2091202128",
    references = "doi1018900012965820020831131scmise20co2"
}

Résumé Objectif Évaluer un ensemble de modèles de distribution des espèces pour leur utilité en tant que prédicteurs d'habitats favorables et en tant qu'outils de découverte de nouvelles populations de six espèces de plantes rares qui ont à la fois des gammes géographiques étroites et des exigences d'habitat spécialisées. Localisation Le Terrane de la Rattlesnake Creek (RCT) de la forêt nationale Shasta-Trinity dans la chaîne côtière du nord de la Californie, aux États-Unis. Méthodes Nous avons utilisé des enregistrements d'occurrence provenant de 25 ans de relevés botaniques du US Forest Service, des données environnementales et climatiques par télédétection pour modéliser les distributions des espèces cibles à travers la RCT. Les modèles incluaient des modèles linéaires généralisés (GLM), des réseaux de neurones artificiels (ANN), des forêts aléatoires (RF) et l'entropie maximale (ME). À partir des résultats, nous avons généré des cartes prédictives utilisées pour identifier les zones de forte probabilité d'occurrence. Nous avons effectué des visites sur le terrain dans les sites classés en tête pour rechercher de nouvelles populations des espèces cibles. Résultats Les forêts aléatoires ont donné les meilleurs résultats selon l'aire sous la courbe et les statistiques de Kappa, bien que l'entropie maximale soit en accord étroit. Bien que les modèles GLM et ANN aient également donné de bons résultats, ils étaient moins restrictifs et plus variés que les RF et la ME. Les corrélations inter-modèles étaient les plus élevées pour les espèces ayant le plus d'enregistrements et diminuaient avec le nombre d'enregistrements. L'évaluation du modèle à l'aide d'un ensemble de données séparé a confirmé que les RF fournissaient les meilleures prédictions d'habitats appropriés. L'utilisation des sorties des RF pour prioriser les zones de recherche a conduit à la découverte de 16 nouvelles populations des espèces cibles. Conclusions principales Les modèles de distribution des espèces, tels que les RF et la ME, qui utilisent des données de présence et des informations sur la matrice de fond où les espèces n'ont pas lieu, peuvent être un outil efficace pour la découverte de nouvelles populations d'espèces de plantes rares, mais il semble bien y avoir un seuil inférieur dans le nombre d'occurrences requis pour construire un bon modèle.

@article{doi101111j14724642200900567x,
    author = "Williams, John et Seo, Changwan et Thorne, James H. et Nelson, Julie К. et Erwin, Susan A. et O'Brien, Joshua et Schwartz, Mark W.",
    title = "Utilisation des modèles de distribution des espèces pour prédire de nouvelles occurrences chez les plantes rares",
    year = "2009",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Résumé Objectif Évaluer un ensemble de modèles de distribution des espèces pour leur utilité en tant que prédicteurs d'habitats favorables et en tant qu'outils de découverte de nouvelles populations de six espèces de plantes rares qui ont à la fois des gammes géographiques étroites et des exigences d'habitat spécialisées. Localisation Le Terrane de la Rattlesnake Creek (RCT) de la forêt nationale Shasta-Trinity dans la chaîne côtière du nord de la Californie, aux États-Unis. Méthodes Nous avons utilisé des enregistrements d'occurrence provenant de 25 ans de relevés botaniques du US Forest Service, des données environnementales et climatiques par télédétection pour modéliser les distributions des espèces cibles à travers la RCT. Les modèles incluaient des modèles linéaires généralisés (GLM), des réseaux de neurones artificiels (ANN), des forêts aléatoires (RF) et l'entropie maximale (ME). À partir des résultats, nous avons généré des cartes prédictives utilisées pour identifier les zones de forte probabilité d'occurrence. Nous avons effectué des visites sur le terrain dans les sites classés en tête pour rechercher de nouvelles populations des espèces cibles. Résultats Les forêts aléatoires ont donné les meilleurs résultats selon l'aire sous la courbe et les statistiques de Kappa, bien que l'entropie maximale soit en accord étroit. Bien que les modèles GLM et ANN aient également donné de bons résultats, ils étaient moins restrictifs et plus variés que les RF et la ME. Les corrélations inter-modèles étaient les plus élevées pour les espèces ayant le plus d'enregistrements et diminuaient avec le nombre d'enregistrements. L'évaluation du modèle à l'aide d'un ensemble de données séparé a confirmé que les RF fournissaient les meilleures prédictions d'habitats appropriés. L'utilisation des sorties des RF pour prioriser les zones de recherche a conduit à la découverte de 16 nouvelles populations des espèces cibles. Conclusions principales Les modèles de distribution des espèces, tels que les RF et la ME, qui utilisent des données de présence et des informations sur la matrice de fond où les espèces n'ont pas lieu, peuvent être un outil efficace pour la découverte de nouvelles populations d'espèces de plantes rares, mais il semble bien y avoir un seuil inférieur dans le nombre d'occurrences requis pour construire un bon modèle.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2009.00567.x",
    doi = "10.1111/j.1472-4642.2009.00567.x",
    openalex = "W2113965979"
}

Il est largement reconnu que les espèces répondent aux changements climatiques par des déplacements de leur aire de répartition. Des prévisions robustes de ces changements dans les distributions des espèces sont essentielles pour la planification de la conservation et l'élaboration des politiques, et constituent ainsi des défis majeurs dans la recherche écologique. Les modèles statistiques de distribution d'espèces (SDM) ont été largement appliqués dans ce contexte, bien qu'ils restent sujets à la critique car ils supposent implicitement un équilibre et n'incorporent ni la dispersion, ni les processus démographiques, ni les interactions biotiques de manière explicite. Dans cette étude, les effets des dynamiques transitoires et des propriétés et processus écologiques sur la précision prédictive des SDM pour les projections de changement climatique ont été testés. Un modèle dynamique de population multi-espèces explicite spatialement a été construit, incorporant des processus écologiques spécifiques aux espèces et interspécifiques, la stochasticité environnementale et le changement climatique. Les distributions des espèces ont été échantillonnées dans différents scénarios, et les SDM ont été estimés en appliquant des modèles linéaires généralisés (MLG) et des arbres de régression boostés (ARB). Les performances des modèles résultantes ont été liées aux processus écologiques dominants et aux dynamiques temporelles. La performance des SDM a varié selon les dynamiques de répartition. Les précisions prédictives ont diminué lorsque des déplacements de répartition abrupts se sont produits car les espèces ont été dépassées par le taux de changement climatique, et ont augmenté à nouveau lorsqu'une nouvelle situation d'équilibre a été réalisée. Lorsque les aires de répartition se sont contractées, les précisions prédictives ont augmenté car les absences ont été bien prédites. Les espèces à grande dispersion ont été plus rapides à suivre le changement climatique et ont été prédites plus précisément par les SDM que les espèces à courte dispersion. Les ARB ont surtout surpassé les MLG. La présence d'un prédateur, et l'inclusion de son incidence comme prédicteur environnemental, a fait que les ARB et les MLG performaient de manière similaire. Les résultats sont discutés à la lumière d'autres études traitant des effets des traits et processus écologiques sur la performance des SDM. Des perspectives sont données sur les avancées futures des SDM et sur les interfaces possibles avec des approches plus mécanistes afin d'améliorer les prévisions sous changement environnemental.

@article{doi101111j16000587200905810x,
    author = "Zurell, Damaris and Jeltsch, Florian and Dormann, Carsten F. and Schröder, Boris",
    title = "Static species distribution models in dynamically changing systems: how good can predictions really be?",
    year = "2009",
    journal = "Ecography",
    abstract = "Il est largement reconnu que les espèces répondent aux changements climatiques par des déplacements de leur aire de répartition. Des prévisions robustes de ces changements dans les distributions des espèces sont essentielles pour la planification de la conservation et l'élaboration des politiques, et constituent ainsi des défis majeurs dans la recherche écologique. Les modèles statistiques de distribution d'espèces (SDM) ont été largement appliqués dans ce contexte, bien qu'ils restent sujets à la critique car ils supposent implicitement un équilibre et n'incorporent ni la dispersion, ni les processus démographiques, ni les interactions biotiques de manière explicite. Dans cette étude, les effets des dynamiques transitoires et des propriétés et processus écologiques sur la précision prédictive des SDM pour les projections de changement climatique ont été testés. Un modèle dynamique de population multi-espèces explicite spatialement a été construit, incorporant des processus écologiques spécifiques aux espèces et interspécifiques, la stochasticité environnementale et le changement climatique. Les distributions des espèces ont été échantillonnées dans différents scénarios, et les SDM ont été estimés en appliquant des modèles linéaires généralisés (MLG) et des arbres de régression boostés (ARB). Les performances des modèles résultantes ont été liées aux processus écologiques dominants et aux dynamiques temporelles. La performance des SDM a varié selon les dynamiques de répartition. Les précisions prédictives ont diminué lorsque des déplacements de répartition abrupts se sont produits car les espèces ont été dépassées par le taux de changement climatique, et ont augmenté à nouveau lorsqu'une nouvelle situation d'équilibre a été réalisée. Lorsque les aires de répartition se sont contractées, les précisions prédictives ont augmenté car les absences ont été bien prédites. Les espèces à grande dispersion ont été plus rapides à suivre le changement climatique et ont été prédites plus précisément par les SDM que les espèces à courte dispersion. Les ARB ont surtout surpassé les MLG. La présence d'un prédateur, et l'inclusion de son incidence comme prédicteur environnemental, a fait que les ARB et les MLG performaient de manière similaire. Les résultats sont discutés à la lumière d'autres études traitant des effets des traits et processus écologiques sur la performance des SDM. Des perspectives sont données sur les avancées futures des SDM et sur les interfaces possibles avec des approches plus mécanistes afin d'améliorer les prévisions sous changement environnemental.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2009.05810.x",
    doi = "10.1111/j.1600-0587.2009.05810.x",
    openalex = "W1965759024",
    references = "doi1010020471722146, doi1010079781475734621, doi1010079783319194257, doi101017cbo9780511790942, doi101017s0376892997000088, doi101038nature02121, doi101046j13652656200000445x, doi101109tac19741100705, doi101111j13652656200801390x, doi101111j14610248200500792x, doi105860choice273338"
}

Les modèles de distribution des espèces (MDE) sont des outils numériques qui combinent des observations de l'occurrence ou de l'abondance des espèces avec des estimations environnementales. Ils sont utilisés pour acquérir des connaissances écologiques et évolutives et pour prédire les distributions à travers les paysages, nécessant parfois une extrapolation dans l'espace et le temps. Les MDE sont maintenant largement utilisés dans les milieux terrestres, d'eau douce et marins. Les différences de méthodes entre disciplines reflètent à la fois des différences de mobilité des espèces et d'« usage établi ». Le réalisme et la robustesse des modèles sont influencés par le choix de prédicteurs pertinents et de la méthode de modélisation, la prise en compte de l'échelle, la manière dont l'interaction entre les facteurs environnementaux et géographiques est traitée, et l'étendue de l'extrapolation. Les liens actuels entre la pratique des MDE et la théorie écologique sont souvent faibles, entravant les progrès. Les défis restants incluent : l'amélioration des méthodes pour modéliser les données de présence uniquement et pour la sélection et l'évaluation des modèles ; la prise en compte des interactions biotiques ; et l'évaluation de l'incertitude du modèle.

@article{doi101146annurevecolsys110308120159,
    author = "Elith, Jane et Leathwick, John R.",
    title = "Modèles de distribution des espèces : Explication écologique et prédiction à travers l'espace et le temps",
    year = "2009",
    journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
    abstract = "Les modèles de distribution des espèces (MDE) sont des outils numériques qui combinent des observations de l'occurrence ou de l'abondance des espèces avec des estimations environnementales. Ils sont utilisés pour acquérir des connaissances écologiques et évolutives et pour prédire les distributions à travers les paysages, nécessant parfois une extrapolation dans l'espace et le temps. Les MDE sont maintenant largement utilisés dans les milieux terrestres, d'eau douce et marins. Les différences de méthodes entre disciplines reflètent à la fois des différences de mobilité des espèces et d'« usage établi ». Le réalisme et la robustesse des modèles sont influencés par le choix de prédicteurs pertinents et de la méthode de modélisation, la prise en compte de l'échelle, la manière dont l'interaction entre les facteurs environnementaux et géographiques est traitée, et l'étendue de l'extrapolation. Les liens actuels entre la pratique des MDE et la théorie écologique sont souvent faibles, entravant les progrès. Les défis restants incluent : l'amélioration des méthodes pour modéliser les données de présence uniquement et pour la sélection et l'évaluation des modèles ; la prise en compte des interactions biotiques ; et l'évaluation de l'incertitude du modèle.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159",
    doi = "10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159",
    openalex = "W2097601813",
    references = "doi1010079780387848587, doi101016jecolmodel200503026, doi101016s0304380000003549, doi101111j001438202004tb00461x, doi101111j13652656200801390x, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14610248200801277x, doi101111j20060906759004596x, doi101146annurevecolsys39110707173430, doi1018900012965820020832248esorwd20co2, doi1023071931600, doi1023071941447, doi1023071943577, doi1023072669574, doi1023073802723, doi1023073803117"
}

L'hypothèse du syndrome du rythme de vie (POLS) stipule que des espèces ou des populations étroitement apparentées vivant dans des conditions écologiques différentes devraient différer par un ensemble de traits métaboliques, hormonaux et immunitaires qui ont coévolué avec les particularités de l'histoire de vie liées à ces conditions. Étonnamment, deux dimensions importantes du concept de POLS ont été négligées : (i) malgré des preuves croissantes de nombreuses connexions entre les traits comportementaux, physiologiques et de l'histoire de vie, les comportements ont rarement été pris en compte dans le POLS jusqu'à présent ; (ii) le POLS pourrait facilement être appliqué à l'étude de la covariation entre les traits chez les individus au sein d'une population. Dans cet article, nous proposons que les différences comportementales cohérentes entre les individus, ou la personnalité, covarient avec les différences d'histoire de vie et physiologiques aux niveaux intra-population, inter-population et interspécifique. Nous discutons de la manière dont le POLS fournit un cadre heuristique dans lequel les études sur la personnalité peuvent être intégrées pour aborder la façon dont la variation des traits de personnalité est maintenue au sein des populations.

@article{doi101098rstb20100208,
    author = "Réale, Denis et Garant, Dany et Humphries, Murray M. et Bergeron, Patrick et Careau, Vincent et Montiglio, Pierre‐Olivier",
    title = "Personnalité et émergence du concept de syndrome du rythme de vie au niveau de la population",
    year = "2010",
    journal = "Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences",
    abstract = "L'hypothèse du syndrome du rythme de vie (POLS) stipule que des espèces ou des populations étroitement apparentées vivant dans des conditions écologiques différentes devraient différer par un ensemble de traits métaboliques, hormonaux et immunitaires qui ont coévolué avec les particularités de l'histoire de vie liées à ces conditions. Étonnamment, deux dimensions importantes du concept de POLS ont été négligées : (i) malgré des preuves croissantes de nombreuses connexions entre les traits comportementaux, physiologiques et de l'histoire de vie, les comportements ont rarement été pris en compte dans le POLS jusqu'à présent ; (ii) le POLS pourrait facilement être appliqué à l'étude de la covariation entre les traits chez les individus au sein d'une population. Dans cet article, nous proposons que les différences comportementales cohérentes entre les individus, ou la personnalité, covarient avec les différences d'histoire de vie et physiologiques aux niveaux intra-population, inter-population et interspécifique. Nous discutons de la manière dont le POLS fournit un cadre heuristique dans lequel les études sur la personnalité peuvent être intégrées pour aborder la façon dont la variation des traits de personnalité est maintenue au sein des populations.",
    url = "https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0208",
    doi = "10.1098/rstb.2010.0208",
    openalex = "W2102429818",
    references = "doi101086282461, doi101093oso97801985406630010001, doi101126science1070315, doi101126science3576198"
}

Les modèles statistiques de distribution des espèces (SDM) sont largement utilisés pour prédire les changements potentiels dans les distributions des espèces sous des scénarios de changement climatique. Nous suggérons qu'il faut revoir le cadre conceptuel et les hypothèses écologiques sur lesquelles repose la relation entre les distributions des espèces et l'environnement. Nous présentons un cadre conceptuel simple pour examiner la sélection des prédicteurs environnementaux et les échelles de résolution des données. Ces derniers varient considérablement dans les articles récents, avec la lumière incluse de manière inconsistante dans les modèles. En nous concentrant sur la lumière en tant que composante nécessaire des SDM végétales, nous passons en revue brièvement sa dépendance à l'aspect et à la pente ainsi que les connaissances existantes sur son influence sur la distribution des plantes. Les différences de régimes lumineux entre les aspects orientés nord et sud aux latitudes tempérées peuvent produire des différences de température équivalentes à des déplacements de 200 km vers les pôles. La topographie locale peut créer des refuges qui ne sont pas reconnus dans de nombreux SDM de changement climatique utilisant des données à grande échelle. Nous soutenons que les hypothèses actuelles concernant la sélection des prédicteurs et la résolution des données nécessitent davantage de tests. L'application de ces idées peut clarifier de nombreuses questions relatives à l'échelle, à l'étendue et au choix des prédicteurs, et potentiellement améliorer l'utilisation des SDM pour la modélisation du changement climatique de la biodiversité.

@article{doi101111j13652699201002416x,
    author = "Austin, Mike P. et Niel, Kimberly P. Van",
    title = "Amélioration des modèles de distribution des espèces pour les études sur les changements climatiques : sélection de variables et échelle",
    year = "2010",
    journal = "Journal of Biogeography",
    abstract = "Les modèles statistiques de distribution des espèces (SDM) sont largement utilisés pour prédire les changements potentiels dans les distributions des espèces sous des scénarios de changement climatique. Nous suggérons qu'il faut revoir le cadre conceptuel et les hypothèses écologiques sur lesquelles repose la relation entre les distributions des espèces et l'environnement. Nous présentons un cadre conceptuel simple pour examiner la sélection des prédicteurs environnementaux et les échelles de résolution des données. Ces derniers varient considérablement dans les articles récents, avec la lumière incluse de manière inconsistante dans les modèles. En nous concentrant sur la lumière en tant que composante nécessaire des SDM végétales, nous passons en revue brièvement sa dépendance à l'aspect et à la pente ainsi que les connaissances existantes sur son influence sur la distribution des plantes. Les différences de régimes lumineux entre les aspects orientés nord et sud aux latitudes tempérées peuvent produire des différences de température équivalentes à des déplacements de 200 km vers les pôles. La topographie locale peut créer des refuges qui ne sont pas reconnus dans de nombreux SDM de changement climatique utilisant des données à grande échelle. Nous soutenons que les hypothèses actuelles concernant la sélection des prédicteurs et la résolution des données nécessitent davantage de tests. L'application de ces idées peut clarifier de nombreuses questions relatives à l'échelle, à l'étendue et au choix des prédicteurs, et potentiellement améliorer l'utilisation des SDM pour la modélisation du changement climatique de la biodiversité.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2010.02416.x",
    doi = "10.1111/j.1365-2699.2010.02416.x",
    openalex = "W1496467185",
    references = "doi101016s0304380000003549, doi101016s0925857400001786, doi101017cbo9780511810602, doi101017cbo9780511845727, doi101046j1466822x200300042x, doi1010970001069419411100000009, doi101111j13652699200601584x, doi101111j14668238200700359x, doi101146annurevecolsys110308120159, doi102307211491"
}

Résumé Objectif Démontrer que les méthodes de modélisation multi‐modèles ont été efficacement utilisées pour combiner des modèles de répartition des espèces statiques (SDM), prédisant le motif géographique de l'habitat convenable, avec des modèles dynamiques de paysage et de population pour prévoir les impacts du changement environnemental sur le statut des espèces, un objectif important de la biogéographie de la conservation. Méthodes Trois approches ont été envisagées : (1) incorporer des modèles de migration des espèces pour comprendre la capacité d'une espèce à occuper un habitat convenable dans de nouveaux emplacements ; (2) lier des modèles de perturbation du paysage et de succession à des modèles de convenance de l'habitat ; et (3) lier pleinement des modèles de convenance de l'habitat, de dynamique de l'habitat et de dynamique de population explicite spatialement. Résultats Lier les relations espèce‐environnement, la dynamique du paysage et la dynamique de population dans un cadre de modélisation multi‐modèle permet de prédire les impacts combinés du changement climatique (affectant la répartition des espèces et les taux vitaux) et de la dynamique de la couverture terrestre (changement d'utilisation des terres, régimes de perturbation modifiés) sur les espèces. Cette approche n'est réalisable que si les paramètres d'histoire de vie et les exigences d'habitat des espèces sont bien compris. Conclusions principales Les prévisions des impacts du changement global sur les espèces peuvent être améliorées en considérant plusieurs causes. Une gamme de méthodes est disponible pour traiter les interactions entre la convenance de l'habitat changeante, la dynamique de l'habitat et la réponse de la population, qui varient en termes de complexité, de réalisme et de besoins en données.

@article{doi101111j14724642201000641x,
    author = "Franklin, Janet",
    title = "Moving beyond static species distribution models in support of conservation biogeography",
    year = "2010",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Résumé Objectif Démontrer que les méthodes de modélisation multi‐modèles ont été efficacement utilisées pour combiner des modèles de répartition des espèces statiques (SDM), prédisant le motif géographique de l'habitat convenable, avec des modèles dynamiques de paysage et de population pour prévoir les impacts du changement environnemental sur le statut des espèces, un objectif important de la biogéographie de la conservation. Méthodes Trois approches ont été envisagées : (1) incorporer des modèles de migration des espèces pour comprendre la capacité d'une espèce à occuper un habitat convenable dans de nouveaux emplacements ; (2) lier des modèles de perturbation du paysage et de succession à des modèles de convenance de l'habitat ; et (3) lier pleinement des modèles de convenance de l'habitat, de dynamique de l'habitat et de dynamique de population explicite spatialement. Résultats Lier les relations espèce‐environnement, la dynamique du paysage et la dynamique de population dans un cadre de modélisation multi‐modèle permet de prédire les impacts combinés du changement climatique (affectant la répartition des espèces et les taux vitaux) et de la dynamique de la couverture terrestre (changement d'utilisation des terres, régimes de perturbation modifiés) sur les espèces. Cette approche n'est réalisable que si les paramètres d'histoire de vie et les exigences d'habitat des espèces sont bien compris. Conclusions principales Les prévisions des impacts du changement global sur les espèces peuvent être améliorées en considérant plusieurs causes. Une gamme de méthodes est disponible pour traiter les interactions entre la convenance de l'habitat changeante, la dynamique de l'habitat et la réponse de la population, qui varient en termes de complexité, de réalisme et de besoins en données.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2010.00641.x",
    doi = "10.1111/j.1472-4642.2010.00641.x",
    openalex = "W1555708599",
    references = "doi101111j16000587200905810x"
}

Afin de contrôler les ravageurs, une stratégie de gestion spécifique appelée politique de seuil est proposée, qui peut être décrite par des systèmes de Filippov (ou systèmes à pièces lisses). L'objectif de ce travail est d'étudier divers phénomènes de bifurcation des équilibres et des cycles glissants de modèles de population structurés à deux étapes de Filippov avec des taux de natalité par individu dépendants de la densité et des taux de transition de la classe juvénile vers la classe adulte. Il est montré que la seule compétition interadulte peut donner naissance à plusieurs segments glissants et plusieurs pseudo-équilibres, tandis que la compétition interadulte et interjuvénile ensemble peuvent entraîner des bifurcations glissantes riches. À mesure que la valeur du seuil varie, des bifurcations glissantes locales incluant les nœuds de bordure (col), la tangence et les bifurcations pseudo--selle-nœud se produisent séquentiellement, et des bifurcations glissantes globales incluant les bifurcations de flambage des cycles glissants, les bifurcations de croisement glissants et les bifurcations pseudohomoclines peuvent être présentes. Le contrôle par politique de seuil s'est avéré facilement mis en œuvre et utile dans la gestion des ravageurs, ce qui peut être utilisé pour prévenir la possibilité de multiples épidémies de ravageurs ou pour faire stabiliser la densité des ravageurs à un niveau souhaité tel qu'un seuil économique.

@article{doi101137110847020,
    author = "Tang, Sanyi et Liang, Juhua et Xiao, Yanni et Cheke, Robert",
    title = "Bifurcations glissantes de modèles de contrôle des ravageurs à deux étapes de Filippov avec seuils économiques",
    year = "2012",
    journal = "SIAM Journal on Applied Mathematics",
    abstract = "Afin de contrôler les ravageurs, une stratégie de gestion spécifique appelée politique de seuil est proposée, qui peut être décrite par des systèmes de Filippov (ou systèmes à pièces lisses). L'objectif de ce travail est d'étudier divers phénomènes de bifurcation des équilibres et des cycles glissants de modèles de population structurés à deux étapes de Filippov avec des taux de natalité par individu dépendants de la densité et des taux de transition de la classe juvénile vers la classe adulte. Il est montré que la seule compétition interadulte peut donner naissance à plusieurs segments glissants et plusieurs pseudo-équilibres, tandis que la compétition interadulte et interjuvénile ensemble peuvent entraîner des bifurcations glissantes riches. À mesure que la valeur du seuil varie, des bifurcations glissantes locales incluant les nœuds de bordure (col), la tangence et les bifurcations pseudo--selle-nœud se produisent séquentiellement, et des bifurcations glissantes globales incluant les bifurcations de flambage des cycles glissants, les bifurcations de croisement glissants et les bifurcations pseudohomoclines peuvent être présentes. Le contrôle par politique de seuil s'est avéré facilement mis en œuvre et utile dans la gestion des ravageurs, ce qui peut être utilisé pour prévenir la possibilité de multiples épidémies de ravageurs ou pour faire stabiliser la densité des ravageurs à un niveau souhaité tel qu'un seuil économique.",
    url = "https://doi.org/10.1137/110847020",
    doi = "10.1137/110847020",
    openalex = "W2065242464",
    references = "doi101016jmbs200806008"
}

Résumé Objectif L'avancement des méthodes écologiques prédisant les distributions d'espèces est une condition préalable cruciale pour élaborer des actions de gestion solides. Les modèles à entropie maximale (MaxEnt) sont un outil populaire pour prédire les distributions d'espèces, car ils sont considérés comme capables de bien gérer des données rares, irrégulièrement échantillonnées et de petites erreurs de localisation. Bien qu'une hypothèse fondamentale de MaxEnt soit que l'ensemble de la zone d'intérêt ait été systématiquement échantillonné, en pratique, les modèles MaxEnt sont généralement construits à partir d'enregistrements d'occurrence spatialement biaisés vers des zones mieux enquêtées. Deux stratégies courantes, mais non comparées, pour gérer un effort d'échantillonnage inégal sont le filtrage spatial des données d'occurrence et la manipulation du fond en utilisant des données environnementales présentant le même biais spatial que les données d'occurrence. Nous avons testé ces stratégies en utilisant des données simulées et un jeu de données récemment compilé sur le civette malais Viverra tangalunga en Bornéo. Localisation Bornéo, Asie du Sud-Est. Méthodes Nous avons compilé 504 enregistrements d'occurrence de civettes malaises de Bornéo, dont 291 enregistrements datant de 2001 à 2011, et les avons utilisés dans l'analyse MaxEnt (scénario de référence) conjointement avec 25 variables d'entrée environnementales. Nous avons simulé des ensembles de données pour deux espèces virtuelles (similaires à une espèce de haute montagne à répartition restreinte et une espèce de plaine) en utilisant le même nombre d'enregistrements pour la construction du modèle. Comme les enregistrements d'occurrence étaient biaisés vers le nord-est de la Bornéo, nous avons étudié l'efficacité du filtrage spatial par rapport à la manipulation du fond pour réduire les surprédictions ou sous-prédictions dans des zones spécifiques. Résultats Le filtrage spatial a minimisé les erreurs d'omission (faux négatifs) et les erreurs de commission (faux positifs). Nous recommandons que lorsque la taille de l'échantillon est insuffisante pour permettre le filtrage spatial, la manipulation de l'ensemble de données de fond est préférable à ne pas corriger le biais d'échantillonnage, bien que les prédictions aient été relativement faibles et que les erreurs de commission aient augmenté. Conclusions principales Nous concluons qu'une amélioration substantielle de la qualité des prédictions du modèle peut être obtenue si l'effort d'échantillonnage inégal est pris en compte, améliorant ainsi l'efficacité de la planification de la conservation des espèces.

@article{doi101111ddi12096,
    author = "Kramer‐Schadt, Stephanie and Niedballa, Jürgen and Pilgrim, John D. and Schröder, Boris and Lindenborn, Jana and Reinfelder, Vanessa and Stillfried, Milena and Heckmann, Ilja and Scharf, Anne K. and Augeri, Dave M. and Cheyne, Susan M. and Hearn, Andrew J. and Ross, Joanna and Macdonald, David W. and Mathai, John and Eaton, James A. and Marshall, Andrew J. and Semiadi, Gono and Rustam, Rustam and Bernard, Henry and Alfred, Raymond and Samejima, Hiromitsu and Duckworth, J. W. and Breitenmoser‐Würsten, Christine and Belant, Jerrold L. and Hofer, Heribert and Wilting, Andreas",
    title = "The importance of correcting for sampling bias in MaxEnt species distribution models",
    year = "2013",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Résumé Objectif L'avancement des méthodes écologiques prédisant les distributions d'espèces est une condition préalable cruciale pour élaborer des actions de gestion solides. Les modèles à entropie maximale (MaxEnt) sont un outil populaire pour prédire les distributions d'espèces, car ils sont considérés comme capables de bien gérer des données rares, irrégulièrement échantillonnées et de petites erreurs de localisation. Bien qu'une hypothèse fondamentale de MaxEnt soit que l'ensemble de la zone d'intérêt ait été systématiquement échantillonné, en pratique, les modèles MaxEnt sont généralement construits à partir d'enregistrements d'occurrence spatialement biaisés vers des zones mieux enquêtées. Deux stratégies courantes, mais non comparées, pour gérer un effort d'échantillonnage inégal sont le filtrage spatial des données d'occurrence et la manipulation du fond en utilisant des données environnementales présentant le même biais spatial que les données d'occurrence. Nous avons testé ces stratégies en utilisant des données simulées et un jeu de données récemment compilé sur le civette malais Viverra tangalunga en Bornéo. Localisation Bornéo, Asie du Sud-Est. Méthodes Nous avons compilé 504 enregistrements d'occurrence de civettes malaises de Bornéo, dont 291 enregistrements datant de 2001 à 2011, et les avons utilisés dans l'analyse MaxEnt (scénario de référence) conjointement avec 25 variables d'entrée environnementales. Nous avons simulé des ensembles de données pour deux espèces virtuelles (similaires à une espèce de haute montagne à répartition restreinte et une espèce de plaine) en utilisant le même nombre d'enregistrements pour la construction du modèle. Comme les enregistrements d'occurrence étaient biaisés vers le nord-est de la Bornéo, nous avons étudié l'efficacité du filtrage spatial par rapport à la manipulation du fond pour réduire les surprédictions ou sous-prédictions dans des zones spécifiques. Résultats Le filtrage spatial a minimisé les erreurs d'omission (faux négatifs) et les erreurs de commission (faux positifs). Nous recommandons que lorsque la taille de l'échantillon est insuffisante pour permettre le filtrage spatial, la manipulation de l'ensemble de données de fond est préférable à ne pas corriger le biais d'échantillonnage, bien que les prédictions aient été relativement faibles et que les erreurs de commission aient augmenté. Conclusions principales Nous concluons qu'une amélioration substantielle de la qualité des prédictions du modèle peut être obtenue si l'effort d'échantillonnage inégal est pris en compte, améliorant ainsi l'efficacité de la planification de la conservation des espèces.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ddi.12096",
    doi = "10.1111/ddi.12096",
    openalex = "W2109735604",
    references = "doi101111j09067590200503957x, doi101146annurevecolsys110308120159"
}

Les suggestions d'un effondrement des cycles des petits herbivores depuis les années 1980 ont soulevé des inquiétudes quant à la perte de fonctions écosystémiques essentielles. Il est actuellement inconnu si de tels phénomènes sont généraux et résultent de changements environnementaux extrinsèques ou de la stochastique des processus intrinsèques. En utilisant une grande compilation de séries temporelles d'abondances de campagnols, nous démontrons un amortissement cohérent de l'amplitude des cycles associé à une réduction de la croissance démographique hivernale, bien que les processus de régulation responsables de la cyclicité n'aient pas été perdus. Le syndrome sous-jacent de changement à travers l'Europe et les espèces de campagnols herbivores suggère un facteur climatique commun. Des intervalles croissants de fluctuations de faible amplitude des populations de petits herbivores sont attendus à l'avenir, et ceux-ci peuvent avoir des impacts en cascade sur les réseaux trophiques à travers les écosystèmes.

@article{doi101126science1228992,
    author = "Cornulier, Thomas et Yoccoz, Nigel G. et Bretagnolle, Vincent et Brommer, Jon E. et Butet, Alain et Ecke, Frauke et Elston, David A. et Framstad, Erik et Henttonen, Heikki et Hörnfeldt, Birger et Huitu, Otso et Imholt, Christian et Ims, Rolf A. et Jacob, Jens et Jędrzejewska, Bogumiła et Millon, Alexandre et Petty, Steve J. et Pietiäinen, Hannu et Tkadlec, Emil et Zub, Karol et Lambin, Xavier",
    title = "Europe-Wide Dampening of Population Cycles in Keystone Herbivores",
    year = "2013",
    journal = "Science",
    abstract = "Suggestions of collapse in small herbivore cycles since the 1980s have raised concerns about the loss of essential ecosystem functions. Whether such phenomena are general and result from extrinsic environmental changes or from intrinsic process stochasticity is currently unknown. Using a large compilation of time series of vole abundances, we demonstrate consistent cycle amplitude dampening associated with a reduction in winter population growth, although regulatory processes responsible for cyclicity have not been lost. The underlying syndrome of change throughout Europe and grass-eating vole species suggests a common climatic driver. Increasing intervals of low-amplitude small herbivore population fluctuations are expected in the future, and these may have cascading impacts on trophic webs across ecosystems.",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.1228992",
    doi = "10.1126/science.1228992",
    openalex = "W2081019150",
    references = "doi1023073546809"
}

Pour investiguer les capacités comparatives de six modèles bioclimatiques différents dans une zone indépendante, en utilisant la répartition de huit espèces différentes disponibles à l'échelle mondiale et en Australie. Échelle mondiale et Australie. Nous avons testé une variété de modèles bioclimatiques pour huit espèces végétales différentes en employant cinq modèles corrélatifs discriminants de répartition des espèces (SDM) incluant le modèle linéaire généralisé (GLM), MaxEnt, la forêt aléatoire (RF), l'arbre de régression boostée (BRT), Bioclim, ainsi que CLIMEX (CL) en tant que modèle de niche mécanistique. Ces modèles ont été ajustés en utilisant un ensemble de données d'apprentissage de données mondiales disponibles, mais en excluant les emplacements australiens. Les capacités de ces techniques pour projeter un climat approprié, basé sur des enregistrements indépendants pour ces espèces en Australie, ont été comparées. Ainsi, l'Australie n'est pas utilisée pour calibrer les modèles et donc elle est considérée comme une zone indépendante en ce qui concerne les emplacements géographiques. Pour évaluer et comparer les performances, nous avons utilisé la surface sous les courbes de caractéristique opérationnelle du récepteur (ROC) (AUC), la statistique de compétence vraie (TSS), et les surfaces prédites fractionnelles pour tous les SDM. En outre, nous avons évalué les accords satisfaisants entre les sorties des six modèles bioclimatiques différents, pour les huit espèces en Australie. La méthode de modélisation a impacté les prédictions de répartition potentielle sous le climat actuel. Cependant, l'utilisation de la sensibilité et des surfaces prédites fractionnelles a montré que GLM, MaxEnt, Bioclim, et CL avaient la sensibilité la plus élevée pour les conditions climatiques australiennes. Bioclim a calculé la plus grande surface prédite fractionnelle d'une zone indépendante, tandis que RF et BRT étaient médiocres. Pour de nombreuses applications, il est difficile de décider quel modèle bioclimatique utiliser. Cette recherche montre que des résultats variables sont obtenus en utilisant différents SDM dans une zone indépendante. Cette recherche montre également que les SDM produisent des résultats différents pour différentes espèces ; par exemple, Bioclim peut ne pas être bon pour une espèce mais fonctionne mieux pour d'autres espèces. De plus, lorsqu'on projette un « grand » nombre d'espèces dans des environnements nouveaux ou dans une zone indépendante, la sélection du « meilleur » modèle/technique est souvent moins fiable qu'une approche de modélisation par ensemble. En outre, il est vital de comprendre la précision des prédictions des SDM. Par ailleurs, tandis que TSS, ainsi que les surfaces prédites fractionnelles, sont des outils appropriés pour la mesure de la précision entre les résultats de modèles, particulièrement lorsqu'on entreprend des projections sur une zone indépendante, l'AUC s'est avéré ne pas l'être. Notre étude met en évidence que chacun de ces modèles (CL, Bioclim, GLM, MaxEnt, BRT, et RF) fournit des résultats légèrement différents sur les projections et qu'il peut être plus sûr d'utiliser un ensemble de modèles.

@article{doi101002ece32332,
    author = "Shabani, Farzin et Kumar, Lalit et Ahmadi, Mohsen",
    title = "Comparaison des performances absolues de différents modèles de distribution d'espèces corrélatifs et mécanistes dans une zone indépendante",
    year = "2016",
    journal = "Ecology and Evolution",
    abstract = {Pour investiguer les capacités comparatives de six modèles bioclimatiques différents dans une zone indépendante, en utilisant la distribution de huit espèces différentes disponibles à l'échelle mondiale et en Australie. Échelle mondiale et Australie. Nous avons testé une variété de modèles bioclimatiques pour huit espèces végétales différentes en employant cinq modèles corrélatifs de distribution d'espèces (SDM) discriminants, notamment le modèle linéaire généralisé (GLM), MaxEnt, la forêt aléatoire (RF), l'arbre de régression boostée (BRT), Bioclim, ainsi que CLIMEX (CL) en tant que modèle de niche mécaniste. Ces modèles ont été ajustés à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage de données mondiales disponibles, mais en excluant les emplacements australiens. Les capacités de ces techniques à projeter un climat approprié, basé sur des enregistrements indépendants pour ces espèces en Australie, ont été comparées. Ainsi, l'Australie n'est pas utilisée pour calibrer les modèles et constitue donc une zone indépendante en ce qui concerne les emplacements géographiques. Pour évaluer et comparer les performances, nous avons utilisé la surface sous les courbes de caractéristique opérationnelle du récepteur (ROC) (AUC), la statistique de compétence vraie (TSS), et les surfaces prédites fractionnelles pour tous les SDM. De plus, nous avons évalué les accords satisfaisants entre les sorties des six modèles bioclimatiques différents, pour les huit espèces en Australie. La méthode de modélisation a eu un impact sur les prédictions de distribution potentielle sous le climat actuel. Cependant, l'utilisation de la sensibilité et des surfaces prédites fractionnelles a montré que GLM, MaxEnt, Bioclim et CL avaient la sensibilité la plus élevée pour les conditions climatiques australiennes. Bioclim a calculé la plus grande surface prédite fractionnelle d'une zone indépendante, tandis que RF et BRT étaient médiocres. Pour de nombreuses applications, il est difficile de décider quel modèle bioclimatique utiliser. Cette recherche montre que des résultats variables sont obtenus en utilisant différents SDM dans une zone indépendante. Cette recherche montre également que les SDM produisent des résultats différents pour différentes espèces ; par exemple, Bioclim peut ne pas être bon pour une espèce mais fonctionne mieux pour d'autres espèces. De plus, lorsqu'on projette un « grand » nombre d'espèces dans des environnements nouveaux ou dans une zone indépendante, la sélection du « meilleur » modèle/technique est souvent moins fiable qu'une approche de modélisation par ensemble. En outre, il est vital de comprendre la précision des prédictions des SDM. Par ailleurs, bien que la TSS, ainsi que les surfaces prédites fractionnelles, soient des outils appropriés pour la mesure de la précision entre les résultats des modèles, en particulier lorsqu'on effectue des projections sur une zone indépendante, l'AUC s'est avérée ne pas l'être. Notre étude met en évidence que chacun de ces modèles (CL, Bioclim, GLM, MaxEnt, BRT et RF) fournit des résultats légèrement différents sur les projections et qu'il peut être plus sûr d'utiliser un ensemble de modèles.},
    url = "https://doi.org/10.1002/ece3.2332",
    doi = "10.1002/ece3.2332",
    openalex = "W2476764914",
    references = "doi101111j13652699201002416x"
}

La modélisation de la distribution des espèces est un outil précieux avec de nombreuses applications en écologie et en biologie évolutive. Le choix de variables environnementales biologiquement significatives qui déterminent l'adéquation relative de l'habitat est un aspect crucial de la chaîne de modélisation. Les 19 variables bioclimatiques de WorldClim sont fréquemment utilisées, principalement parce qu'elles sont facilement accessibles et disponibles mondialement pour les scénarios climatiques passés, présents et futurs. Pourtant, la disponibilité de relativement peu d'autres ensembles de données environnementales comparables limite potentiellement notre capacité à sélectionner des variables appropriées qui caractériseront le plus efficacement la distribution d'une espèce. Nous avons identifié un ensemble de 16 variables climatiques et deux variables topographiques dans la littérature, que nous appelons l'ensemble de données ENVIREM, dont beaucoup sont susceptibles d'avoir une pertinence directe pour les processus écologiques ou physiologiques déterminant les distributions des espèces. Nous avons généré cet ensemble de variables à la même résolution que WorldClim, pour le présent, le Holocène moyen et le Maximum Glaciaire Dernier (MGD). Pour 20 espèces de vertébrés nord-américains, nous avons ensuite évalué si l'inclusion des variables ENVIREM conduisait à des modèles de distribution des espèces améliorés par rapport aux modèles utilisant uniquement les variables existantes de WorldClim. Nous avons constaté que l'inclusion de l'ensemble de données ENVIREM dans le pool de variables à sélectionner a conduit à des améliorations substantielles des performances de la modélisation des niches chez 13 des 20 espèces. Nous montrons également que, lors de la comparaison de modèles construits avec différentes variables environnementales, les différences dans les distributions projetées étaient souvent plus grandes au MGD qu'au présent. Ces variables méritent d'être prises en compte dans les applications de modélisation de la distribution des espèces, surtout car beaucoup de ces variables ont des liens directs avec des processus importants pour l'écologie des espèces. Nous fournissons ces variables pour téléchargement à plusieurs résolutions et pour plusieurs périodes de temps sur envirem.github.io. De plus, nous avons écrit le package R 'envirem' pour faciliter la génération de ces variables à partir d'autres ensembles de données d'entrée.

@article{doi101111ecog02880,
    author = "Title, Pascal O. et Bemmels, Jordan B.",
    title = "ENVIREM : un ensemble élargi de variables bioclimatiques et topographiques augmente la flexibilité et améliore les performances de la modélisation des niches écologiques",
    year = "2017",
    journal = "Ecography",
    abstract = "La modélisation de la distribution des espèces est un outil précieux avec de nombreuses applications en écologie et en biologie évolutive. Le choix de variables environnementales biologiquement significatives qui déterminent l'adéquation relative de l'habitat est un aspect crucial de la chaîne de modélisation. Les 19 variables bioclimatiques de WorldClim sont fréquemment utilisées, principalement parce qu'elles sont facilement accessibles et disponibles mondialement pour les scénarios climatiques passés, présents et futurs. Pourtant, la disponibilité de relativement peu d'autres ensembles de données environnementales comparables limite potentiellement notre capacité à sélectionner des variables appropriées qui caractériseront le plus efficacement la distribution d'une espèce. Nous avons identifié un ensemble de 16 variables climatiques et deux variables topographiques dans la littérature, que nous appelons l'ensemble de données ENVIREM, dont beaucoup sont susceptibles d'avoir une pertinence directe pour les processus écologiques ou physiologiques déterminant les distributions des espèces. Nous avons généré cet ensemble de variables à la même résolution que WorldClim, pour le présent, le Holocène moyen et le Maximum Glaciaire Dernier (MGD). Pour 20 espèces de vertébrés nord-américains, nous avons ensuite évalué si l'inclusion des variables ENVIREM conduisait à des modèles de distribution des espèces améliorés par rapport aux modèles utilisant uniquement les variables existantes de WorldClim. Nous avons constaté que l'inclusion de l'ensemble de données ENVIREM dans le pool de variables à sélectionner a conduit à des améliorations substantielles des performances de la modélisation des niches chez 13 des 20 espèces. Nous montrons également que, lors de la comparaison de modèles construits avec différentes variables environnementales, les différences dans les distributions projetées étaient souvent plus grandes au MGD qu'au présent. Ces variables méritent d'être prises en compte dans les applications de modélisation de la distribution des espèces, surtout car beaucoup de ces variables ont des liens directs avec des processus importants pour l'écologie des espèces. Nous fournissons ces variables pour téléchargement à plusieurs résolutions et pour plusieurs périodes de temps sur envirem.github.io. De plus, nous avons écrit le package R 'envirem' pour faciliter la génération de ces variables à partir d'autres ensembles de données d'entrée.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ecog.02880",
    doi = "10.1111/ecog.02880",
    openalex = "W2953259387",
    references = "doi101111j13652699201002416x"
}

Une évaluation critique de l'adéquation des modèles écologiques est urgentement nécessaire pour améliorer leur utilité dans le développement de la théorie et permettre aux gestionnaires de l'environnement et aux décideurs politiques de prendre des décisions éclairées. Une gestion mal étayée peut avoir des impacts néfastes, coûteux ou irréversibles sur l'environnement et la société. Ici, nous examinons les problèmes courants dans la modélisation écologique et suggérons des critères pour améliorer les cadres de modélisation. Un niveau approprié de description des processus est crucial pour construire le meilleur modèle possible, compte tenu des données disponibles et de la compréhension des structures écologiques. Les détails du modèle non étayés par les données conduisent généralement à une surparamétrisation et à de mauvaises performances du modèle. À l'inverse, un manque de détails mécanistiques peut limiter la capacité d'un modèle à prédire les réponses des systèmes écologiques à la gestion. Les études écologiques qui emploient des modèles devraient suivre un ensemble de protocoles d'évaluation de l'adéquation des modèles qui incluent : poser une série de questions critiques concernant la sélection des variables d'état et de contrôle, la déterminabilité des données, et la sensibilité et la validité des analyses. Nous devons également améliorer les procédures d'élaboration, d'affinement et de grossissement des modèles pour mieux comprendre la pertinence et l'adéquation de nos modèles et le rôle qu'ils jouent dans l'avancement de la théorie, l'amélioration de la rétrospection et de la prévision, et la résolution de problèmes et la gestion.

@article{doi101111ele12893,
    author = "Getz, Wayne M. et Marshall, Charles R. et Carlson, Colin J. et Giuggioli, Luca et Ryan, Sadie J. et Romañach, Stephanie S. et Boettiger, Carl et Chamberlain, Samuel D. et Larsen, Laurel G. et D’Odorico, Paolo et O’Sullivan, David",
    title = "Rendre les modèles écologiques adéquats",
    year = "2017",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Une évaluation critique de l'adéquation des modèles écologiques est urgentement nécessaire pour améliorer leur utilité dans le développement de la théorie et permettre aux gestionnaires de l'environnement et aux décideurs politiques de prendre des décisions éclairées. Une gestion mal étayée peut avoir des impacts néfastes, coûteux ou irréversibles sur l'environnement et la société. Ici, nous examinons les problèmes courants dans la modélisation écologique et suggérons des critères pour améliorer les cadres de modélisation. Un niveau approprié de description des processus est crucial pour construire le meilleur modèle possible, compte tenu des données disponibles et de la compréhension des structures écologiques. Les détails du modèle non étayés par les données conduisent généralement à une surparamétrisation et à de mauvaises performances du modèle. À l'inverse, un manque de détails mécanistiques peut limiter la capacité d'un modèle à prédire les réponses des systèmes écologiques à la gestion. Les études écologiques qui emploient des modèles devraient suivre un ensemble de protocoles d'évaluation de l'adéquation des modèles qui incluent : poser une série de questions critiques concernant la sélection des variables d'état et de contrôle, la déterminabilité des données, et la sensibilité et la validité des analyses. Nous devons également améliorer les procédures d'élaboration, d'affinement et de grossissement des modèles pour mieux comprendre la pertinence et l'adéquation de nos modèles et le rôle qu'ils jouent dans l'avancement de la théorie, l'amélioration de la rétrospection et de la prévision, et la résolution de problèmes et la gestion.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ele.12893",
    doi = "10.1111/ele.12893",
    openalex = "W2778023581",
    references = "doi1010160021999176900413, doi101016jecolmodel200503026, doi101021j100540a008, doi101038nature02121, doi101046j13652656200000445x, doi101111j14610248200400608x, doi101137s0036144500371907, doi101143ptp33423, doi101214ss1009213726, doi1023071941447, doi107551mitpress32060010001"
}

Nous formulons un modèle général d'équation de réaction-diffusion impulsif pour décrire la dynamique des populations d'espèces avec des stades reproductifs et de dispersion distincts. La reproduction saisonnière est modélisée par une carte à temps discret, tandis que la dispersion est modélisée par une équation aux dérivées partielles de type réaction-diffusion. L'étude de ce modèle nécessite une analyse simultanée de l'équation différentielle et de la relation de récurrence. Lorsque les conditions aux limites sont hostiles, nous fournissons des résultats sur le domaine critique montrant comment l'extinction ou la persistance de l'espèce survient, selon la taille et la géométrie du domaine. Nous montrons qu'il existe une taille de volume extrême telle que si $|\Omega|$ tombe en dessous de cette taille, l'espèce est entraînée à l'extinction, indépendamment de la géométrie du domaine. Pour construire de telles tailles de volume extrêmes et de domaines critiques, nous appliquons des arguments de symétrisation par réarrangement de Schwarz, l'inégalité classique de Rayleigh--Faber--Krahn et le spectre des opérateurs elliptiques uniformes. Les résultats sur le domaine critique fournissent une compréhension qualitative des dynamiques à long terme pour le modèle. Enfin, nous fournissons des applications de nos principaux résultats à certains modèles biologiques de réaction-diffusion concernant les réserves marines, les réserves terrestres, les épidémies de ravageurs d'insectes et les populations soumises au changement climatique.

@article{doi10113715m1046666,
    author = "Fazly, Mostafa and Lewis, Mark A. and Wang, Hao",
    title = "On Impulsive Reaction-Diffusion Models in Higher Dimensions",
    year = "2017",
    journal = "SIAM Journal on Applied Mathematics",
    abstract = "We formulate a general impulsive reaction-diffusion equation model to describe the population dynamics of species with distinct reproductive and dispersal stages. The seasonal reproduction is modeled by a discrete-time map, while the dispersal is modeled by a reaction-diffusion partial differential equation. Study of this model requires a simultaneous analysis of the differential equation and the recurrence relation. When boundary conditions are hostile we provide critical domain results showing how extinction versus persistence of the species arises, depending on the size and geometry of the domain. We show that there exists an extreme volume size such that if $|\Omega|$ falls below this size the species is driven extinct, regardless of the geometry of the domain. To construct such extreme volume sizes and critical domain sizes, we apply Schwarz symmetrization rearrangement arguments, the classical Rayleigh--Faber--Krahn inequality, and the spectrum of uniformly elliptic operators. The critical domain results provide qualitative insight regarding long-term dynamics for the model. Last, we provide applications of our main results to certain biological reaction-diffusion models regarding marine reserve, terrestrial reserve, insect pest outbreak, and population subject to climate change.",
    url = "https://doi.org/10.1137/15m1046666",
    doi = "10.1137/15m1046666",
    openalex = "W2963089269",
    references = "doi101016jmbs200806008"
}

@article{doi101016jtree201808001,
    author = "Yates, Katherine L. et Bouchet, Phil J. et Caley, M. Julian et Mengersen, Kerrie et Randin, Christophe F. et Parnell, Stephen et Fielding, Alan H. et Bamford, Andrew J. et Ban, Stephen S. et Barbosa, A. Márcia et Dormann, Carsten F. et Elith, Jane et Embling, Clare B. et Ervin, Gary N. et Fisher, Rebecca et Gould, Susan et Graf, Roland Felix et Gregr, Edward J. et Halpin, Patrick N. et Heikkinen, Risto K. et Heinänen, Stefan et Jones, Alice R. et Krishnakumar, P K et Lauria, Valentina et Lozano‐Montes, Hector et Mannocci, Laura et Mellin, Camille et Mesgaran, Mohsen B. et Amat, Elena Moreno et Mormede, Sophie et Novaczek, Emilie et Oppel, Steffen et Crespo, Guillermo Ortuño et Peterson, A. Townsend et Rapacciuolo, Giovanni et Roberts, Jason J. et Ross, Rebecca E. et Scales, Kylie L. et Schoeman, David S. et Snelgrove, Paul V. R. et Sundblad, Göran et Thuiller, Wilfried et Torres, Leigh G. et Verbruggen, Heroen et Wang, Lifei et Wenger, Seth J. et Whittingham, Mark J. et Zharikov, Yuri et Zurell, Damaris et Sequeira, Ana M. M.",
    title = "Outstanding Challenges in the Transferability of Ecological Models",
    year = "2018",
    journal = "Trends in Ecology \& Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.tree.2018.08.001",
    doi = "10.1016/j.tree.2018.08.001",
    openalex = "W2889489537",
    references = "doi101016jpalaeo201107021, doi101111j16000587200905810x"
}

Les modèles de distribution des espèces (MDE) ont rapidement évolué pour devenir l'un des outils les plus largement utilisés afin de répondre à une large gamme de questions écologiques, des effets du changement climatique aux défis de la gestion des espèces. Les MDE actuels et leurs prévisions sous le changement climatique anthropique reposent, cependant, souvent sur des conditions de température en libre air ou synoptiques à une résolution grossière, et échouent ainsi à capturer la température apparente (cf. microclimat) vécue par les organismes vivants au sein de leurs habitats. Pourtant, le microclimat opère dès qu'un habitat peut être caractérisé par une composante verticale (par exemple, forêts, montagnes ou villes) ou par une variation horizontale de la couverture de surface. Le décalage entre la manière dont nous exprimons généralement le climat (cf. conditions en libre air à grain grossier) et les conditions microclimatiques apparentes vécues par les organismes vivants n'a été reconnu dans les MDE que récemment, alors que plusieurs études ont déjà fait des progrès considérables pour aborder ce problème sous différents angles. Dans cette revue, nous résumons les méthodes actuellement disponibles pour obtenir des données microclimatiques significatives à utiliser dans la modélisation de la distribution. Nous discutons de la question de l'étendue et de la résolution, et proposons un cadre intégré utilisant une sélection de capteurs placés de manière appropriée en combinaison avec à la fois les mesures détaillées de la structure 3D de l'habitat, par exemple dérivées de modèles d'élévation numérique ou de la télédétection par laser aéroporté, et les enregistrements à long terme des conditions en libre air provenant des stations météorologiques. De cette manière, nous pouvons obtenir des données microclimatiques avec une résolution spatiale et temporelle pertinente et une étendue suffisante pour modéliser dynamiquement les distributions actuelles et futures des espèces.

@article{doi101111ecog03947,
    author = "Lembrechts, Jonas J. and Nijs, Ivan and Lenoir, Jonathan",
    title = "Incorporating microclimate into species distribution models",
    year = "2018",
    journal = "Ecography",
    abstract = "Les modèles de distribution des espèces (MDE) ont rapidement évolué pour devenir l'un des outils les plus largement utilisés afin de répondre à une large gamme de questions écologiques, des effets du changement climatique aux défis de la gestion des espèces. Les MDE actuels et leurs prévisions sous le changement climatique anthropique reposent, cependant, souvent sur des conditions de température en libre air ou synoptiques à une résolution grossière, et échouent ainsi à capturer la température apparente (cf. microclimat) vécue par les organismes vivants au sein de leurs habitats. Pourtant, le microclimat opère dès qu'un habitat peut être caractérisé par une composante verticale (par exemple, forêts, montagnes ou villes) ou par une variation horizontale de la couverture de surface. Le décalage entre la manière dont nous exprimons généralement le climat (cf. conditions en libre air à grain grossier) et les conditions microclimatiques apparentes vécues par les organismes vivants n'a été reconnu dans les MDE que récemment, alors que plusieurs études ont déjà fait des progrès considérables pour aborder ce problème sous différents angles. Dans cette revue, nous résumons les méthodes actuellement disponibles pour obtenir des données microclimatiques significatives à utiliser dans la modélisation de la distribution. Nous discutons de la question de l'étendue et de la résolution, et proposons un cadre intégré utilisant une sélection de capteurs placés de manière appropriée en combinaison avec à la fois les mesures détaillées de la structure 3D de l'habitat, par exemple dérivées de modèles d'élévation numérique ou de la télédétection par laser aéroporté, et les enregistrements à long terme des conditions en libre air provenant des stations météorologiques. De cette manière, nous pouvons obtenir des données microclimatiques avec une résolution spatiale et temporelle pertinente et une étendue suffisante pour modéliser dynamiquement les distributions actuelles et futures des espèces.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ecog.03947",
    doi = "10.1111/ecog.03947",
    openalex = "W2892846357",
    references = "doi101002joc1276, doi101002joc5086, doi101038sdata2017122, doi101038sdata2017191, doi101109jproc20102043918, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14668238201100686x, doi101126science1150195, doi101146annurevecolsys110308120159, doi101146annureves15110184002141, doi105167uzh139381, lenoir2017climatic"
}

Comprendre et prédire les conséquences écologiques de différentes alternatives de gestion devient de plus en plus important pour soutenir les décisions de gestion environnementale. Les modèles écologiques pourraient contribuer à de telles prédictions, mais ce n'était souvent pas le cas par le passé. Les modèles écologiques sont souvent développés dans le cadre de projets de recherche, mais rarement utilisés pour des applications pratiques. Dans ce papier de synthèse, nous discutons de la manière de renforcer le rôle de la modélisation écologique dans le soutien aux décisions de gestion environnementale, en mettant l'accent sur les aspects méthodologiques. Nous visons principalement les modélisateurs écologiques, mais aussi les utilisateurs potentiels des résultats de modélisation. Diverses approches de modélisation peuvent être utilisées pour prédire la réponse des écosystèmes aux interventions anthropiques, y compris les modèles mécanistiques, les modèles statistiques et les approches d'apprentissage automatique. Quelle que soit l'approche choisie, nous décrivons comment mieux aligner la modélisation sur le processus de prise de décision, et identifions six exigences que nous considérons comme importantes pour augmenter l'utilité des modèles écologiques pour le soutien à la gestion, en particulier si les décisions de gestion doivent être justifiées au public. Ces exigences couvrent : (i) une compréhension mécanistique concernant la causalité, (ii) l'alignement des entrées et sorties du modèle avec la décision de gestion, (iii) des résolutions spatiales et temporelles appropriées, (iv) la quantification de l'incertitude, (v) une performance prédictive suffisante, et (vi) une communication transparente. Nous discutons des défis et synthétisons des suggestions pour aborder ces points.

@article{doi101016jecolmodel2019108784,
    author = "Schuwirth, Nele et Borgwardt, Florian et Domisch, Sami et Friedrichs‐Manthey, Martin et Kattwinkel, Mira et Kneis, David et Kuemmerlen, Mathias et Langhans, Simone D. et Martínez‐López, Javier et Vermeiren, Peter",
    title = "Comment rendre les modèles écologiques utiles pour la gestion environnementale",
    year = "2019",
    journal = "Ecological Modelling",
    abstract = "Comprendre et prédire les conséquences écologiques de différentes alternatives de gestion devient de plus en plus important pour soutenir les décisions de gestion environnementale. Les modèles écologiques pourraient contribuer à de telles prédictions, mais ce n'était souvent pas le cas par le passé. Les modèles écologiques sont souvent développés dans le cadre de projets de recherche, mais rarement utilisés pour des applications pratiques. Dans ce papier de synthèse, nous discutons de la manière de renforcer le rôle de la modélisation écologique dans le soutien aux décisions de gestion environnementale, en mettant l'accent sur les aspects méthodologiques. Nous visons principalement les modélisateurs écologiques, mais aussi les utilisateurs potentiels des résultats de modélisation. Diverses approches de modélisation peuvent être utilisées pour prédire la réponse des écosystèmes aux interventions anthropiques, y compris les modèles mécanistiques, les modèles statistiques et les approches d'apprentissage automatique. Quelle que soit l'approche choisie, nous décrivons comment mieux aligner la modélisation sur le processus de prise de décision, et identifions six exigences que nous considérons comme importantes pour augmenter l'utilité des modèles écologiques pour le soutien à la gestion, en particulier si les décisions de gestion doivent être justifiées au public. Ces exigences couvrent : (i) une compréhension mécanistique concernant la causalité, (ii) l'alignement des entrées et sorties du modèle avec la décision de gestion, (iii) des résolutions spatiales et temporelles appropriées, (iv) la quantification de l'incertitude, (v) une performance prédictive suffisante, et (vi) une communication transparente. Nous discutons des défis et synthétisons des suggestions pour aborder ces points.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108784",
    doi = "10.1016/j.ecolmodel.2019.108784",
    openalex = "W2971429758",
    references = "doi101111ele12893"
}

@article{doi101016jeswa201905028,
    author = "Speiser, Jaime L. et Miller, Michael E. et Tooze, Janet A. et Ip, Edward H.",
    title = "A comparison of random forest variable selection methods for classification prediction modeling",
    year = "2019",
    journal = "Expert Systems with Applications",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.05.028",
    doi = "10.1016/j.eswa.2019.05.028",
    openalex = "W2944954104",
    references = "doi1018637jssv036i11"
}

Résumé. L'évapotranspiration (ET) est essentielle pour relier les cycles mondiaux de l'eau, du carbone et de l'énergie. Cependant, la mesure directe de l'ET terrestre globale n'est pas réalisable. Ici, nous avons d'abord examiné la théorie de base et les approches de pointe pour estimer l'ET terrestre globale, y compris les modèles physiques basés sur la télédétection, les algorithmes d'apprentissage automatique et les modèles de surface terrestre (MST). Nous avons ensuite utilisé 4 modèles physiques basés sur la télédétection, 2 algorithmes d'apprentissage automatique et 14 MST pour analyser les variations spatiales et temporelles de l'ET terrestre globale. Les résultats ont montré que les moyennes d'ensemble de l'ET terrestre globale annuelle estimée par ces trois catégories d'approches étaient en bon accord, avec des valeurs allant de 589,6 mm yr−1 (6,56×104 km3 yr−1) à 617,1 mm yr−1 (6,87×104 km3 yr−1). Pour la période allant de 1982 à 2011, à la fois les ensembles de modèles physiques basés sur la télédétection et les algorithmes d'apprentissage automatique ont suggéré des tendances croissantes de l'ET terrestre globale (0,62 mm yr−2 avec un niveau de significativité de p 0,05), bien que de nombreux MST individuels aient reproduit une tendance croissante. Néanmoins, les 20 modèles utilisés dans cette étude ont montré que le vertissement anthropique de la Terre avait un rôle positif dans l'augmentation de l'ET terrestre. La faible variabilité interannuelle concomitante, c'est-à-dire la stabilité relative, observée dans toutes les estimations de l'ET terrestre globale, suggère qu'une frontière planétaire potentielle existe pour réguler l'ET terrestre globale, avec une valeur de cette frontière d'environ 600 mm yr−1. Des incertitudes entre les approches ont été identifiées dans des régions spécifiques, en particulier dans le bassin de l'Amazonie et les régions arides/semi-arides. Les améliorations dans la paramétrisation du stress hydrique et de la dynamique du couvert végétal, l'utilisation de nouvelles données satellitaires disponibles et des méthodes d'apprentissage profond, ainsi que la fusion modèle–données, permettront d'avancer notre compréhension prédictive de l'ET terrestre globale.

@article{doi105194hess2414852020,
    author = "Pan, Shufen et Pan, Naiqing et Tian, Hanqin et Friedlingstein, Pierre et Sitch, Stephen et Shi, Hao et Arora, Vivek K. et Haverd, Vanessa et Jain, Atul K. et Kato, Etsushi et Lienert, Sebastian et Lombardozzi, Danica et Nabel, Julia E. M. S. et Ottlé, Catherine et Poulter, Benjamin et Zaehle, Sönke et Running, Steven W.",
    title = "Évaluation de l'évapotranspiration terrestre globale à l'aide d'approches de pointe en télédétection, apprentissage automatique et modélisation de la surface terrestre",
    year = "2020",
    journal = "Hydrology and earth system sciences",
    abstract = "Résumé. L'évapotranspiration (ET) est essentielle pour relier les cycles mondiaux de l'eau, du carbone et de l'énergie. Cependant, la mesure directe de l'ET terrestre globale n'est pas réalisable. Ici, nous avons d'abord examiné la théorie de base et les approches de pointe pour estimer l'ET terrestre globale, y compris les modèles physiques basés sur la télédétection, les algorithmes d'apprentissage automatique et les modèles de surface terrestre (MST). Nous avons ensuite utilisé 4 modèles physiques basés sur la télédétection, 2 algorithmes d'apprentissage automatique et 14 MST pour analyser les variations spatiales et temporelles de l'ET terrestre globale. Les résultats ont montré que les moyennes d'ensemble de l'ET terrestre globale annuelle estimée par ces trois catégories d'approches étaient en bon accord, avec des valeurs allant de 589,6 mm yr−1 (6,56×104 km3 yr−1) à 617,1 mm yr−1 (6,87×104 km3 yr−1). Pour la période allant de 1982 à 2011, à la fois les ensembles de modèles physiques basés sur la télédétection et les algorithmes d'apprentissage automatique ont suggéré des tendances croissantes de l'ET terrestre globale (0,62 mm yr−2 avec un niveau de significativité de p 0,05), bien que de nombreux MST individuels aient reproduit une tendance croissante. Néanmoins, les 20 modèles utilisés dans cette étude ont montré que le vertissement anthropique de la Terre avait un rôle positif dans l'augmentation de l'ET terrestre. La faible variabilité interannuelle concomitante, c'est-à-dire la stabilité relative, observée dans toutes les estimations de l'ET terrestre globale, suggère qu'une frontière planétaire potentielle existe pour réguler l'ET terrestre globale, avec une valeur de cette frontière d'environ 600 mm yr−1. Des incertitudes entre les approches ont été identifiées dans des régions spécifiques, en particulier dans le bassin de l'Amazonie et les régions arides/semi-arides. Les améliorations dans la paramétrisation du stress hydrique et de la dynamique du couvert végétal, l'utilisation de nouvelles données satellitaires disponibles et des méthodes d'apprentissage profond, ainsi que la fusion modèle–données, permettront d'avancer notre compréhension prédictive de l'ET terrestre globale.",
    url = "https://doi.org/10.5194/hess-24-1485-2020",
    doi = "10.5194/hess-24-1485-2020",
    openalex = "W2969713210"
}

@article{doi101007s00477021021524,
    author = "Alnahit, Ali O. et Mishra, Ashok K. et Khan, Abdul A.",
    title = "Prédiction de la qualité de l'eau de rivière en utilisant des modèles de régression arborescente boostée et de forêt aléatoire",
    year = "2022",
    journal = "Stochastic Environmental Research and Risk Assessment",
    url = "https://doi.org/10.1007/s00477-021-02152-4",
    doi = "10.1007/s00477-021-02152-4",
    openalex = "W4205243560"
}

Les progrès réalisés dans l'imagerie par télédétection et les applications de l'apprentissage automatique ouvrent la voie au développement d'algorithmes de classification des espèces au niveau des couronnes individuelles des arbres à des échelles sans précédent. Cependant, la plupart des approches à ce jour se concentrent sur des applications spécifiques à un site et sur un petit nombre de groupes taxonomiques. Peu de choses sont connues sur la manière dont ces approches se généralisent à travers des zones géographiques plus vastes et des écosystèmes. En s'appuyant sur des enquêtes de terrain et des données de télédétection hyperspectrale provenant du National Ecological Observatory Network (NEON), nous avons développé un modèle à l'échelle continentale pour la classification des espèces d'arbres qui peut être appliqué au réseau, y compris une large gamme d'écosystèmes terrestres des États-Unis. Nous avons comparé les performances d'un modèle entraîné avec des données provenant de 27 sites NEON à des modèles entraînés avec des données provenant de chaque site individuel, en évaluant les avantages et les défis posés par l'entraînement de classificateurs d'espèces à l'échelle des États-Unis. Nous avons évalué l'effet de l'emplacement géographique, de la topographie et des conditions écologiques sur la précision et la justesse des prédictions d'espèces (72 sur 77 espèces). En moyenne, le modèle général a entraîné une bonne précision globale de classification (score micro-F1), avec une meilleure précision que les classificateurs spécifiques au site (précision moyenne au niveau de l'arbre individuel de 0,77 pour le modèle général et 0,70 pour les modèles spécifiques au site). L'agrégation des espèces au niveau du genre a augmenté la précision à 0,83. Les régions avec plus d'espèces ont présenté une précision de classification plus faible. Les espèces prédites étaient plus susceptibles d'être confondues avec des espèces congeneric et co-occurent, et la confusion était la plus élevée pour les arbres présentant des dommages structurels et dans les forêts à couvert fermé complexes. Le modèle a produit des estimations précises de l'incertitude, identifiant correctement les arbres où la confusion était probable. En utilisant uniquement des données provenant de NEON, ce classificateur intégré unique peut effectuer des prédictions pour 20 % de toutes les espèces d'arbres trouvées dans les écosystèmes forestiers à travers l'ensemble des États-Unis, qui constituent jusqu'à environ 90 % du couvert supérieur des écosystèmes étudiés. Cela suggère le potentiel d'intégrer des informations provenant de plusieurs ensembles de données et d'emplacements pour développer des modèles généraux à grande échelle pour la classification des espèces à partir d'imagerie hyperspectrale.

@article{doi101016jrse2022113264,
    author = "Marconi, Sergio et Weinstein, Ben et Zou, Sheng et Bohlman, Stephanie et Zare, Alina et Singh, Aditya et Stewart, Dylan et Harmon, Ira et Steinkraus, Ashley et White, Ethan P.",
    title = "Classification des espèces d'arbres à échelle continentale par imagerie hyperspectrale dans le Réseau national d'observation écologique des États-Unis",
    year = "2022",
    journal = "Remote Sensing of Environment",
    abstract = "Les progrès réalisés dans l'imagerie par télédétection et les applications de l'apprentissage automatique ouvrent la voie au développement d'algorithmes de classification des espèces au niveau des couronnes individuelles des arbres à des échelles sans précédent. Cependant, la plupart des approches à ce jour se concentrent sur des applications spécifiques à un site et sur un petit nombre de groupes taxonomiques. Peu de choses sont connues sur la manière dont ces approches se généralisent à travers des zones géographiques plus vastes et des écosystèmes. En s'appuyant sur des enquêtes de terrain et des données de télédétection hyperspectrale provenant du National Ecological Observatory Network (NEON), nous avons développé un modèle à l'échelle continentale pour la classification des espèces d'arbres qui peut être appliqué au réseau, y compris une large gamme d'écosystèmes terrestres des États-Unis. Nous avons comparé les performances d'un modèle entraîné avec des données provenant de 27 sites NEON à des modèles entraînés avec des données provenant de chaque site individuel, en évaluant les avantages et les défis posés par l'entraînement de classificateurs d'espèces à l'échelle des États-Unis. Nous avons évalué l'effet de l'emplacement géographique, de la topographie et des conditions écologiques sur la précision et la justesse des prédictions d'espèces (72 sur 77 espèces). En moyenne, le modèle général a entraîné une bonne précision globale de classification (score micro-F1), avec une meilleure précision que les classificateurs spécifiques au site (précision moyenne au niveau de l'arbre individuel de 0,77 pour le modèle général et 0,70 pour les modèles spécifiques au site). L'agrégation des espèces au niveau du genre a augmenté la précision à 0,83. Les régions avec plus d'espèces ont présenté une précision de classification plus faible. Les espèces prédites étaient plus susceptibles d'être confondues avec des espèces congeneric et co-occurent, et la confusion était la plus élevée pour les arbres présentant des dommages structurels et dans les forêts à couvert fermé complexes. Le modèle a produit des estimations précises de l'incertitude, identifiant correctement les arbres où la confusion était probable. En utilisant uniquement des données provenant de NEON, ce classificateur intégré unique peut effectuer des prédictions pour 20 % de toutes les espèces d'arbres trouvées dans les écosystèmes forestiers à travers l'ensemble des États-Unis, qui constituent jusqu'à environ 90 % du couvert supérieur des écosystèmes étudiés. Cela suggère le potentiel d'intégrer des informations provenant de plusieurs ensembles de données et d'emplacements pour développer des modèles généraux à grande échelle pour la classification des espèces à partir d'imagerie hyperspectrale.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113264",
    doi = "10.1016/j.rse.2022.113264",
    openalex = "W4297920830"
}

OBJECTIF : Examiner si les aspects structurels des unités de soins primaires (USP) et les processus de travail des équipes de soins primaires sont associés au taux d'hospitalisations pour des conditions sensibles aux soins primaires (HPCSC) chez les enfants de moins de 5 ans au Brésil. MÉTHODE : Pour cette étude écologique longitudinale, des données secondaires ont été obtenues auprès du Système d'information hospitalier brésilien et de trois cycles du Programme national d'accès et d'amélioration de la qualité des soins primaires (PMAQ-AB) (2012, 2014, 2017/2018). L'analyse a inclus 42 916 USP. Un modèle à intercepts aléatoires multiniveaux avec pente fixe a été utilisé. Au premier niveau, le résultat (taux d'HPCSC) et les variables explicatives (indicateurs de structure et de processus) agrégés par USP ont été analysés. Les déterminants sociaux (représentés par un critère de stratification combinant la population municipale et les indicateurs de gestion des soins de santé) ont été introduits au deuxième niveau. Le test t avec correction de Bonferroni a été utilisé pour comparer les moyennes des indicateurs entre les régions, et la régression linéaire multiniveau a été utilisée pour estimer les coefficients de corrélation. RÉSULTATS : Le taux d'HPCSC chez les enfants de moins de 5 ans était de 62,78/100 000 habitants par zone de couverture estimée d'USP. Une association directe avec le résultat a été observée pour : la participation à un ou plusieurs cycles du PMAQ-AB ; la planification d'équipe ; les heures spéciales ; la zone de soins pédiatriques dédiée ; et la disponibilité des vaccins. Les équipements, les matériaux, les fournitures et le fait d'être une petite ou moyenne municipalité étaient inversement associés aux HPCSC. CONCLUSIONS : Les taux d'HPCSC chez les enfants de moins de 5 ans peuvent potentiellement être réduits grâce à l'amélioration des indicateurs de structure et de processus des USP et des déterminants sociaux municipaux.

@article{doi1026633rpsp202263,
    author = "Dos Santos, Danilo Marcelo Araujo et Alves, Cláudia Maria Coelho et Rocha, Thiago Augusto Hernandes et da Silva, Núbia Cristina et Queiroz, Rejane Christine de Sousa et Pinho, Judith Rafaelle Oliveira et Lopes, Clarissa Galvão da Silva et Thomaz, Erika Barbara Abreu Fonseca",
    title = "[Facteurs associés aux hospitalisations pour des conditions sensibles aux soins primaires au Brésil : une étude écologiqueFactores asociados a las hospitalizaciones infantiles por afecciones que podrían tratarse en la atención primaria en Brasil: estudio ecológico].",
    year = "2022",
    journal = "Revista panamericana de salud publica = Pan American journal of public health",
    abstract = "OBJECTIF : Examiner si les aspects structurels des unités de soins primaires (USP) et les processus de travail des équipes de soins primaires sont associés au taux d'hospitalisations pour des conditions sensibles aux soins primaires (HPCSC) chez les enfants de moins de 5 ans au Brésil. MÉTHODE : Pour cette étude écologique longitudinale, des données secondaires ont été obtenues auprès du Système d'information hospitalier brésilien et de trois cycles du Programme national d'accès et d'amélioration de la qualité des soins primaires (PMAQ-AB) (2012, 2014, 2017/2018). L'analyse a inclus 42 916 USP. Un modèle à intercepts aléatoires multiniveaux avec pente fixe a été utilisé. Au premier niveau, le résultat (taux d'HPCSC) et les variables explicatives (indicateurs de structure et de processus) agrégés par USP ont été analysés. Les déterminants sociaux (représentés par un critère de stratification combinant la population municipale et les indicateurs de gestion des soins de santé) ont été introduits au deuxième niveau. Le test t avec correction de Bonferroni a été utilisé pour comparer les moyennes des indicateurs entre les régions, et la régression linéaire multiniveau a été utilisée pour estimer les coefficients de corrélation. RÉSULTATS : Le taux d'HPCSC chez les enfants de moins de 5 ans était de 62,78/100 000 habitants par zone de couverture estimée d'USP. Une association directe avec le résultat a été observée pour : la participation à un ou plusieurs cycles du PMAQ-AB ; la planification d'équipe ; les heures spéciales ; la zone de soins pédiatriques dédiée ; et la disponibilité des vaccins. Les équipements, les matériaux, les fournitures et le fait d'être une petite ou moyenne municipalité étaient inversement associés aux HPCSC. CONCLUSIONS : Les taux d'HPCSC chez les enfants de moins de 5 ans peuvent potentiellement être réduits grâce à l'amélioration des indicateurs de structure et de processus des USP et des déterminants sociaux municipaux.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9426956/",
    doi = "10.26633/RPSP.2022.63",
    openalex = "W4293579593",
    pmcid = "PMC9426956",
    pmid = "36060205",
    references = "doi101001jama260121743, doi101136jech568588, doi101186s129130194098x, doi101371journalpone0251905, doi101590010311042018s104, doi10159014138123201521925002015, doi101590141381232018231232122016, doi105123s167949742016000400010, doi105123s167949742017000100018, doi105123s167949742017000200006"
}

Les espèces de petits mammifères jouent un rôle important dans l'influence de la productivité primaire de la végétation et de la composition des espèces végétales, de la dispersion des graines, de la structure du sol, et en tant qu'espèces prédatrices et/ou proies. Les espèces qui connaissent des cycles de dynamique de population peuvent, lors des phases de forte population, impacter lourdement les secteurs agricoles et favoriser la transmission de maladies transmises par les rongeurs. Pour mieux comprendre les facteurs derrière les distributions et abondances des petits mammifères, et comment celles-ci diffèrent pour les espèces individuelles, il est nécessaire de caractériser les variables du paysage importantes pour les cycles de vie des espèces en question. Dans cette étude, une série de métriques dérivées de l'observation de la Terre quantifiant les caractéristiques et dynamiques du paysage, ainsi que des données de terrain provenant de lignes de pièges et de relevés par transect pour petits mammifères, sont utilisées pour générer des modèles de distribution d'espèces par forêt aléatoire pour neuf espèces de petits mammifères sur des sites d'étude à Narati, en Chine, et à Sary Mogul, au Kirghizistan. Ces modèles de distribution d'espèces identifient les variables proxy du paysage importantes qui conduisent à l'abondance et aux distributions des espèces, identifiant ainsi les conditions optimales pour chaque espèce. Les relations observées ont varié entre les espèces, le nombre de variables proxy du paysage identifiées comme importantes pour chaque espèce allant de 3 pour Microtus gregalis à Sary Mogul, à 26 pour Ellobius tancrei à Narati. Les résultats indiquent que les prairies sont prédites pour contenir des abondances plus élevées de Microtus obscurus, E. tancrei et Marmota baibacina, les zones forestières contiennent des abondances plus élevées de Myodes centralis et Sorex asper, avec des zones de lisière forêt-prairie mixte et des zones proches des cours d'eau prédites pour contenir des abondances plus élevées de Apodemus uralensis et Sicista tianshanica. La variabilité localisée des conditions de végétation et d'humidité, ainsi que la présence de certains types d'habitats, sont également montrées comme influençant ces abondances d'espèces de petits mammifères. L'application prédictive des modèles de forêt aléatoire (RF) a identifié des points chauds spatiaux d'abondance élevée, avec une validation du modèle produisant des valeurs de R2 comprises entre 0,670 pour les données de transect de M. gregalis à Sary Mogul et 0,939 pour les données de transect de E. tancrei à Narati. Cela améliore les travaux précédents où l'habitat optimal était défini simplement comme la présence d'un type donné de couverture terrestre, et définit plutôt l'habitat optimal via une combinaison de variables dynamiques du paysage importantes, passant d'une perspective humaine définie à une perspective d'habitat optimal définie par l'espèce. Les modèles de distribution d'espèces démontrent des distributions et abondances différentes des espèces hôtes à travers les zones d'étude, utilisant les forces des données d'observation de la Terre pour améliorer notre compréhension des liens paysagers et écologiques aux distributions et abondances des petits mammifères.

@article{doi101371journalpone0289209,
    author = "Marston, Christopher et al.",
    title = "Cartographie des habitats optimaux des petits mammifères à l'aide de variables dérivées par satellite et de modèles de distribution des espèces.",
    year = "2023",
    journal = "PloS one",
    abstract = "Les espèces de petits mammifères jouent un rôle important dans l'influence de la productivité primaire de la végétation et de la composition des espèces végétales, de la dispersion des graines, de la structure du sol, et en tant qu'espèces prédatrices et/ou proies. Les espèces qui subissent des cycles de dynamique de population peuvent, lors des phases de forte population, impacter lourdement les secteurs agricoles et favoriser la transmission de maladies transmises par les rongeurs. Pour mieux comprendre les facteurs à l'origine des distributions et abondances des petits mammifères, et comment celles-ci diffèrent pour les espèces individuelles, il est nécessaire de caractériser les variables du paysage importantes pour les cycles de vie des espèces en question. Dans cette étude, une série de métriques dérivées de l'observation de la Terre quantifiant les caractéristiques et dynamiques du paysage, ainsi que des données de terrain provenant de lignes de pièges et de relevés par transect de petits mammifères, sont utilisées pour générer des modèles de distribution des espèces par forêt aléatoire pour neuf espèces de petits mammifères sur des sites d'étude à Narati, en Chine, et à Sary Mogul, au Kirghizistan. Ces modèles de distribution des espèces identifient les variables proxy du paysage importantes qui pilotent l'abondance et les distributions des espèces, identifiant ainsi les conditions optimales pour chaque espèce. Les relations observées ont varié entre les espèces, le nombre de variables proxy du paysage identifiées comme importantes pour chaque espèce allant de 3 pour Microtus gregalis à Sary Mogul, à 26 pour Ellobius tancrei à Narati. Les résultats indiquent que les prairies sont prédites pour contenir des abondances plus élevées de Microtus obscurus, E. tancrei et Marmota baibacina, les zones forestières contiennent des abondances plus élevées de Myodes centralis et Sorex asper, tandis que les zones de lisière mixte forêt-prairie et les zones proches des cours d'eau sont prédites pour contenir des abondances plus élevées d'Apodemus uralensis et Sicista tianshanica. La variabilité localisée des conditions de végétation et d'humidité, ainsi que la présence de certains types d'habitats, influencent également les abondances de ces espèces de petits mammifères. L'application prédictive des modèles de forêt aléatoire (RF) a identifié des points chauds spatiaux d'abondance élevée, la validation du modèle produisant des valeurs de R2 comprises entre 0,670 pour les données de transect de M. gregalis à Sary Mogul et 0,939 pour les données de transect de E. tancrei à Narati. Cela améliore les travaux précédents où l'habitat optimal était défini simplement par la présence d'un type de couverture terrestre donné, et définit désormais l'habitat optimal via une combinaison de variables dynamiques du paysage importantes, passant d'une perspective humaine à une perspective définie par l'espèce de l'habitat optimal. Les modèles de distribution des espèces démontrent des distributions et abondances différentes des espèces hôtes à travers les zones d'étude, en utilisant les forces des données d'observation de la Terre pour améliorer notre compréhension des liens paysagers et écologiques aux distributions et abondances des petits mammifères.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10434852/",
    doi = "10.1371/journal.pone.0289209",
    openalex = "W4385945117",
    pmcid = "PMC10434852",
    pmid = "37590218",
    references = "doi101016jtree200505011, doi101023a1010933404324, doi101111j09067590200503957x, doi101111j13652699201002416x, doi1018637jssv036i11, doi1023073235884, doi103390rs12030426, doi10560219780801882210, lenoir2017climatic, openalexw273955616"
}

Le campagnol commun est l'un des ravageurs mammifères causant les plus importants dommages agricoles en Europe. Depuis la fin des années 1970, cette espèce a envahi la vallée du Duero dans le nord-ouest de l'Espagne, colonisant environ 5 millions d'hectares de zones agricoles de la vallée en environ 20 ans. Une fois installée dans les paysages agricoles, l'espèce a connu des épidémies cycliques de populations causant des dommages aux cultures. La majeure épidémie de population de campagnols de 2006–2007 a été gérée par le gouvernement régional (Junta de Castilla y León, JCYL) principalement par une application à grande échelle de rodenticides anticoagulants (RA) et une destruction généralisée des bordures de champs, des patches de végétation naturelle et des résidus de cultures par brûlage. Ces actions ont causé des dommages graves à la biodiversité agraire régionale, y compris les espèces de gibier de petite taille. L'action coordonnée des institutions scientifiques et des ONG environnementales, avec le soutien de la principale association de chasse espagnole à un moment critique, a conduit à un changement progressif des stratégies de gestion des ravageurs lors des épidémies ultérieures, favorisant l'adoption du contrôle biologique et d'autres techniques de gestion causant moins de dommages environnementaux. Enfin, la JCYL a mis en œuvre un programme de GIR principalement basé sur le contrôle biologique, les bonnes pratiques agricoles et la gestion de l'habitat. Ce programme a été de plus en plus adopté ces dernières années, conduisant à une réduction marquée du contrôle chimique et à l'élimination complète du brûlage en tant qu'outil de gestion. Au cours de cette période, les connaissances scientifiques sur l'écologie de l'espèce se sont considérablement étendues, fournissant des aperçus clés pour le développement et l'affinement des stratégies de GIR. Ici, nous synthétisons cet ensemble de connaissances et fournissons des recommandations supplémentaires pour améliorer davantage le programme actuel de GIR, qui peut servir de modèle pour la gestion des ravageurs rongeurs dans d'autres régions du monde.

@article{doi103390agriculture16050577,
    author = "Viñuela, Javier et Cuéllar-Basterrechea, Carlos et Báscones-Reina, Miriam et Olea, Pedro P et Fernando, Jubete et Domínguez, Julio C. et Jareño, Daniel et Santamaría, Ana Esther et Hernández-Garavís, Lorena et Calero-Riestra, María et Blanca, Fernando et González-Simón, Paula et Paz, Alfonso et García, Jesús T. et Garcés, Fernando",
    title = "Quatre décennies d'épidémies de populations de campagnol commun (Microtus arvalis Pallas 1778) dans le nord-ouest de l'Espagne : Transition des pratiques nocives pour l'environnement vers une gestion intégrée des ravageurs (GIR)",
    year = "2026",
    journal = "Agriculture",
    abstract = "Le campagnol commun est l'un des ravageurs mammifères causant les plus importants dommages agricoles en Europe. Depuis la fin des années 1970, cette espèce a envahi la vallée du Duero dans le nord-ouest de l'Espagne, colonisant environ 5 millions d'hectares de zones agricoles de la vallée en environ 20 ans. Une fois installée dans les paysages agricoles, l'espèce a connu des épidémies cycliques de populations causant des dommages aux cultures. La majeure épidémie de population de campagnols de 2006–2007 a été gérée par le gouvernement régional (Junta de Castilla y León, JCYL) principalement par une application à grande échelle de rodenticides anticoagulants (RA) et une destruction généralisée des bordures de champs, des patches de végétation naturelle et des résidus de cultures par brûlage. Ces actions ont causé des dommages graves à la biodiversité agraire régionale, y compris les espèces de gibier de petite taille. L'action coordonnée des institutions scientifiques et des ONG environnementales, avec le soutien de la principale association de chasse espagnole à un moment critique, a conduit à un changement progressif des stratégies de gestion des ravageurs lors des épidémies ultérieures, favorisant l'adoption du contrôle biologique et d'autres techniques de gestion causant moins de dommages environnementaux. Enfin, la JCYL a mis en œuvre un programme de GIR principalement basé sur le contrôle biologique, les bonnes pratiques agricoles et la gestion de l'habitat. Ce programme a été de plus en plus adopté ces dernières années, conduisant à une réduction marquée du contrôle chimique et à l'élimination complète du brûlage en tant qu'outil de gestion. Au cours de cette période, les connaissances scientifiques sur l'écologie de l'espèce se sont considérablement étendues, fournissant des aperçus clés pour le développement et l'affinement des stratégies de GIR. Ici, nous synthétisons cet ensemble de connaissances et fournissons des recommandations supplémentaires pour améliorer davantage le programme actuel de GIR, qui peut servir de modèle pour la gestion des ravageurs rongeurs dans d'autres régions du monde.",
    url = "https://doi.org/10.3390/agriculture16050577",
    doi = "10.3390/agriculture16050577",
    openalex = "W7133347975",
    references = "doi101016jlanplh2025101300"
}