Patrick Giraudoux pose une question qui mérite bien une réponse en forme de petite histoire.
Il y a quelque temps, Marc Montadert m'a branché sur une méthode suisse de modélisation de la niche écologique d'une espèce qu'il aurait bien aimé voir dans ADE-4. La théorie est consigné en annexe dans Hausser, J. (1995) Säugetiere der Schweiz. Mammifères de la Suisse. Mammiferi della Svizzera. Birkhäuser Verlag, Basel, Boston, Berlin. 501 p. qui n'est pas un classique de la littérature statistique mais qui contient une idée géniale sur la notion d'amplitude d'habitat.
Je résume : avec un tableau de milieu sur n stations et l'abondance de l'espèce étudiée dns ces n stations on peut définir l'axe de marginalité qui relie l'origine (moyenne de tous les relevés) à la position moyenne de l'espèce. Sur cet axe l'espèce a une certaine amplitude. Dans l'espace orthogonal à cet axe, on a une propriété très intéressante de double centrage : l'ensemble des relevés est centré pour les variables de milieu (pondération uniforme) et pour la distribution de l'espèce (pondération de l'abondance). On peut se demander s'il existe un axe de cet espace sur lequel la niche de l'espèce ne serait pas particulièrement étroite.
J'ai pris contact avec le professeur Hausser qui m'a dit que cette idée venait entre autre de la thèse de
Perrin, Nicolas (1984): Contribution à l'écologie du genre Cepaea
(Gastropoda): approche descriptive et expérimentale de l'habitat et de la
niche écologique. Thèse Univ. Lausanne, 158 pp.
ça m'a ramené à une des plus belles c... de ma jeunesse. Nicolas Perrin avait soumis un article à ‘cologia génaralis qui croisait 3 espèces de gastéropodes avec un tableau de milieu en dupliquant chaque relevé de milieu autant de fois qu'il y avait d'espècs dedans et en faisant une analyse discriminante sur l'indicatrice des espèces. J'avais émis un avis négatif sur cette pratique et on a démontré dix ans plus tard que c'était exactement l'analyse canonique des correspondances. Ma position avait donc été absoluement lamentable.
Qu'est ce que ça à voir avec l'option Monte Carlo de Scatters ? Bonne question, on y vient !
On peut décomposer la niche du taxon dans la théorie d'Hausser en marginalité de l'espèce (distance de sa position moyenne à l'origine), amplitude de niche sur l'axe de marginalité et amplitude de niche résiduelle.
Il fallait un test de signification assez difficile car la première chose à savoir concerne l'amplitude sur l'axe de marginalité. Plus une espèce est excentrée dans l'espace mésologique moins son amplitude est grande par necessité, mais il est possible que l'étroitesse de la niche soit encore plus petite que par ce seul effet numérique. J'ai donc fait un test de Monte-Carlo à deux paramètres (marginalité et amplitude sur l'axe de marginalité) et j'ai eu besoin de la représentation bivariée équivalente à la représentation en histogramme qui est dans tous les tests de permutation à un seul paramètres. L'option que Patrick Giraudoux a déniché sans doc fait exactement cela.
Mais alors pourquoi on n'en a pas parlé ? Pour une raison simple. Quand j'ai eu fini le programme de la méthode de Hausser, j'ai cherché une illustration pour des utilisateurs éventuels, dont le demandeur du début. J'ai essayé tous mes exemples et n'en ai pas trouvé un seul de significatif. On ne peut quand même pas faire des illustrations d'un programme assez compliqué avec des exemples qui disent que ça ne marche pas. Surtout que j'avais étendu la méthode de Hausser dans tous les types de tableaux de milieu, comme c'est habituel dans ADE-4. Marc Montadert ne m'a jamais envoyé de données, un étudiant de J. Hausser qui m'avait fait la même demande devait partir trop vite en post-doc et je n'ai jamais pu faire d'illustrations convaincantes.
Il faut noter que cela est assez normal, car la méthode doit fonctionner sur les relevés d'Atlas de grande dimension très orientée sur l'étude d'une espèce (le Grand Tétras pour Marc Montadert) et qu'on trouve difficilement des publications contenant de telles données. La méthode d'Hausser est restée dans les cartons, le graphe de la méthode de Monte-Carlo a deux variables aléatoires n'est pas utile et la doc viendra plus tard. Il y a d'ailleurs beucoup d'arguments pour penser que le modèle linéaire généralisé est adapté à ce problème.
Par contre, l'extension multispécifique des idées de J. Hausser est fort utile. Elle fait l'objet du module Niche actuel qui fonctionne très bien et un article est soumis pour valider la méthode.
Tout ça pour dire que pour faire fonctionner les relations entre les disciplines il faut assurer les échanges dans les deux sens. Il faut aussi des données pour faire de la biostatistique.
Cordialement
>Dans le module scatters existe une option "Monte Carlo". La doc
>Scatter.card ne donne pas d'information sur cette dernière, et je reste
>donc sur ma faimŠ
>
>Serait-il possible de trouver quelque part quelques commentaires sur ses
>possibilités et limites (que représent les ellipses obtenues, les flèches,
>etc.?).
Daniel Chessel
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