On Tue, 8 Jun 1999, Daniel Chessel wrote:
> 3) En phytoécologie, deux modèles théoriques s'affrontent.
>
> Le premier, dit de l'école du Wisconsin, suppose que les variables du milieu physique ordonnent les relevés sur des gradients,
gradients sur lesquels s'ordonnent les espèces par leurs préférences et le jeu de la compétition. Le modèle du gradient fonde
la notion d'ordination, laquelle trouve dans la méthode de "reciprocal averaging" (AFC) de Hill (1974) son pendant statistique et
Ter Braak (1985) montre que cette relation modèle écologique/modèle statistique est profonde. Le second dit de l'école
sigmatiste voit dans l'assemblage d'espèces observé dans un relevé une réalisation (du type statistique) d'une unité abstraite dite "association" qui autorise une classification hiérarchique du type linnéen des communautés végétales, ce qui fonde la phytosociologie (Guinochet 1973). La même méthode statistique (AFC) est alors introduite pour représenter les partitions obtenues par une classification sur les cartes factorielles (Roux et Roux (1967)). Gounot (1969) en appellait à la cré!
> ation de modèles mixtes, mais l'entreprise est encore difficile.
>
> Le type de traitement "indiqué" dépend d'abord de la conception générale qu'on a du monde végétal.
>
> Autant le dire clairement.
>
> Daniel Chessel
I disagree (in part). Although it is true that the stat. analysis is
dependent upon scientific conceptions, it is not true that clustering
species using their abundances in relevees as descriptors necessarily
implies a "sigmatist" conception. Clustering, in this context, is much
more "neutral" than that: just finds sets of species that tend to be
found together in the same relevees. It is the explanation to this
observation which implies a conception of nature. In my own
point of view, this is just the consequence of (i) several gradients
introducing each their own ordination, (ii) second-order interactions
among species introducing complexity and non-linearity. These
2 reasons promote that the co-occurrence of some species be
more likely than expected under an independent and linear
ordering of each species to each gradient.
I also would like to add that a "flexible" classification
goes beyond the concept of fuzzy classification. A flexible classification
can be achieved using maximum likelihood but considering the
vector of likelihoods as well as the maximum one. That is,
we can define few, clear typical communities, and understand
that most individual relevees will be somehow
intermediate, according to their likelihood to each of the
models.
Agus
Dr. Agustin Lobo
Instituto de Ciencias de la Tierra (CSIC)
Lluis Sole Sabaris s/n
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