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Les effets Allee démographiques :évidence empirique & détection
Stephen Gregory
ExaminateurChargé de recherche, INRAM. Xavier Fauvergue
DirecteurDirecteur de recherche, CNRSM. Franck Courchamp
ExaminateurProfesseur, Université Paris-SudM. Paul Leadley
JURY:
ExaminatriceProfesseur, Imperial College LondonMme. EJ Milner-Gulland
RapporteurProfesseur, USDAM. Andrew LiebholdRapporteurDirecteur de recherche, CNRSM. Jean-Michel Gaillard
Contexte
I. Qu’est-ce qu’un effet Allee démographique ?
II. Sont-ils fréquents dans la nature ?
III. Comment mieux les détecter ?
IV. L’effet Allee & les chauves-souris
Discussion
Contexte
I. Qu’est-ce qu’un effet Allee démographique ?
II. Sont-ils fréquents dans la nature ?
III. Comment mieux les détecter ?
IV. L’effet Allee & les chauves-souris
Discussion
Con
text
eLa morue Gadus morhua (Canada)
La pêcheindustrielle
La pêcheartisanale
Con
text
eLa morue Gadus morhua (Canada)
Population disparue en 1992
La pêcheindustrielle
La pêcheartisanale
Con
text
eRoselin Carpodacus mexicanus (USA)
Expansion
Etablissement
Con
text
eRoselin Carpodacus mexicanus (USA)
Explosion démographique en 1960
Expansion
Etablissement
Con
text
eL’effet Allee peut faire chuter ou exploser les populations
Con
text
e
Un effet Allee est caractérisé par:
>> L’effet Allee est vu dans deux sens
Une « fitness » réduite dans une population diminuée
L’effet Allee peut faire chuter ou exploser les populations
Con
text
eLa « fitness » augmente lorsque la population augmente…
La « fitness » augmente lorsque la population augmente…B
ackg
roun
d Espèces invasives
Con
text
eLa « fitness » diminue lorsque la population diminue…
Con
text
e
Espèces menacées
La « fitness » diminue lorsque la population diminue…
Contexte
I. Qu’est-ce qu’un effet Allee démographique ?
II. Sont-ils fréquents dans la nature ?
III. Comment mieux les détecter ?
IV. L’effet Allee & les chauves-souris
Discussion
Deux types d’effet Allee : la définition de « fitness »
L’effet Allee élémentaire
L’effet Allee démographique
Qu’
est-c
e qu
’un
dAE
?
Deux types d’effet Allee : la définition de « fitness »
L’effet Allee élémentaire• La fitness individuelle• e.x. nombre des œufs
L’effet Allee démographique
Qu’
est-c
e qu
’un
dAE
?
Deux types d’effet Allee : la définition de « fitness »
L’effet Allee élémentaire• La fitness individuelle• e.x. nombre des œufs
L’effet Allee démographique• La fitness de la population• e.x. taux de croissance• dAE
Qu’
est-c
e qu
’un
dAE
?
L’effet Allee faible
L’effet Allee fort
Qu’
est-c
e qu
’un
dAE
?La puissance d’un effet Allee : dAE
L’effet Allee faible• Taux de croissance
positif à petite N
L’effet Allee fort
Qu’
est-c
e qu
’un
dAE
?La puissance d’un effet Allee : dAE
L’effet Allee faible• Taux de croissance
positif à petite N
L’effet Allee fort• Taux de croissance
négatif à petite N
Qu’
est-c
e qu
’un
dAE
?La puissance d’un effet Allee : dAE
L’effet Allee démographique et fort (dAE)Q
u’es
t-ce
qu’u
n dA
E ?
• dAE fort peut induire un taux de croissance négatif et conduire àune spirale d’extinction
Objectif de la thèseQ
u’es
t-ce
qu’u
n dA
E ?
Objectif de la thèse
D’évaluer la fréquence de l’effet Allee démographique dans lespopulations naturelles…
… et de voir si cette fréquence estaffectée par les méthodes et donnés utilisés.
Qu’
est-c
e qu
’un
dAE
?
Contexte
I. Qu’est-ce qu’un effet Allee démographique ?
II. Sont-ils fréquents dans la nature ?
III. Comment mieux les détecter ?
IV. L’effet Allee & les chauves-souris
Discussion
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Etudes précédentes sur les dAEs
dAEs dans 20 populations< 1 %3269PlusieursdAEs dans toutes les populations100 %11Plantes
Petites populationsNon14PoissionsdAEs dans 112 stocks34 %330PoissionsPetites populationsNon25PhoquesdAE "possible” dans plusieurs stocks?128PoissonsPetites populationsNon11OiseauxdAEs dans 3 stocks commerciaux< 3 %128Poissons
DétailsdAE ?# PopsTaxa
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Etudes précédentes sur les dAEs
• La plupart des études focalisées sur 1 taxon
dAEs dans 20 populations< 1 %3269PlusieursdAEs dans toutes les populations100 %11Plantes
Petites populationsNon14PoissionsdAEs dans 112 stocks34 %330PoissionsPetites populationsNon25PhoquesdAE "possible” dans plusieurs stocks?128PoissonsPetites populationsNon11OiseauxdAEs dans 3 stocks commerciaux< 3 %128Poissons
DétailsdAE ?# PopsTaxa
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Etudes précédentes sur les dAEs
• La plupart des études focalisée sur 1 taxon
• >5% dAEs avec des méthodes « différentes »
dAEs dans 20 populations< 1 %3269PlusieursdAEs dans toutes les populations100 %11Plantes
Petites populationsNon14PoissionsdAEs dans 112 stocks34 %330PoissionsPetites populationsNon25PhoquesdAE "possible” dans plusieurs stocks?128PoissonsPetites populationsNon11OiseauxdAEs dans 3 stocks commerciaux< 3 %128Poissons
DétailsdAE ?# PopsTaxa
Les
dAE
s so
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s ré
pand
us ?
Etudes précédentes sur les dAEs
• La plupart des études focalisée sur 1 taxon
• >5% dAEs avec des méthodes « différentes »
>>> But : améliorer les taxa et les méthodes
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
dAEs dans 20 populations< 1 %3269PlusieursdAEs dans toutes les populations100 %11Plantes
Petites populationsNon14PoissionsdAEs dans 112 stocks34 %330PoissionsPetites populationsNon25PhoquesdAE "possible” dans plusieurs stocks?128PoissonsPetites populationsNon11OiseauxdAEs dans 3 stocks commerciaux< 3 %128Poissons
DétailsdAE ?# PopsTaxa
Etudes précédentes sur les dAEs
« Théorie générale » développée par Alan Berryman - quatredynamiques de populations principales :
Sélection des modèles : « Théorie générale » de lacroissance d’une population
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
« Théorie générale » développée par Alan Berryman - quatredynamiques de populations principales :
= Pas de croissanceMarchealéatoire
Sélection des modèles : « Théorie générale » de lacroissance d’une population
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
« Théorie générale » développée par Alan Berryman - quatredynamiques de populations principales :
= Pas de croissance
= Croissance constante
Marchealéatoire
Exponentiel
Sélection des modèles : « Théorie générale » de lacroissance d’une population
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
« Théorie générale » développée par Alan Berryman - quatredynamiques de populations principales :
= Pas de croissance
= Croissance constante
= Croissance réduite lorsque la population est grande
Marchealéatoire
Densité dépendancenégative
Exponentiel
Sélection des modèles : « Théorie générale » de lacroissance d’une population
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
« Théorie générale » développée par Alan Berryman -quatre dynamiques de populations principales :
= Pas de croissance
= Croissance constante
= Croissance réduite lorsque la population est grande
= Croissance réduite lorsque la population est petite
Marchealéatoire
Densité dépendancenégative
Exponentiel
L’effet Allee
Sélection des modèles : « Théorie générale » de lacroissance d’une population
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Mesure des preuves dAE
« Théorie générale » adaptée : modèles simples + l’effet Allee =modelès …
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
« Théorie générale » adaptée : modèles simples + l’effet Allee =modelès …
+ l’effet Allee
Densité dépendancenégative
Exponentiel ExponentielAllee
Densité dépendancenégative Allee
MarchealéatoireLe
s dA
Es
sont
-ils
répa
ndus
?Mesure des preuves dAE
« non-Allee » « Allee »
Densité dépendancenégative
Exponentiel ExponentielAllee
Densité dépendancenégative Allee
Marchealéatoire
Modèle nul =Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Mesure des preuves dAE
« Théorie générale » adaptée : modèles simples + l’effet Allee =modelès …
Comparer l’évidence pour les modèles ‘non-Allee’ vs ‘Allee’ du tauxde croissance de 1198 plantes & animaux :
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
GPDD
Comparer l’évidence pour les modèles ‘non-Allee’ vs ‘Allee’ du tauxde croissance de 1198 plantes & animaux :
• Séries temporelles tirées d’une grande base de donnéess’appelée « Global Population Dynamics Database »
Les
dAE
s so
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s ré
pand
us ?
GPDD
Comparer l’évidence pour les modèles ‘non-Allee’ vs ‘Allee’ du tauxde croissance de 1198 plantes & animaux :
• Séries temporelles tirées d’une grande base de donnéess’appelée « Global Population Dynamics Database »
• 1198 espèces différentes (une série temporelle par espèces)
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
GPDD
Comparer l’évidence pour les modèles ‘non-Allee’ vs ‘Allee’ du tauxde croissance de 1198 plantes & animaux :
• Séries temporelles tirées d’une grande base de donnéess’appelée « Global Population Dynamics Database »
• 1198 espèces différentes (une série temporelle par espèces)
• La durée moyenne des séries : 22 ans
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
GPDD
Comparer l’évidence pour les modèles ‘non-Allee’ vs ‘Allee’ du tauxde croissance de 1198 plantes & animaux :
• Séries temporelles tirées d’une grande base de donnéess’appelée « Global Population Dynamics Database »
• 1198 espèces différentes (une série temporelle par espèces)
• La durée moyenne des séries : 22 ans
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
GPDD
36 3037115152255603
2 mesures d’évidence :
Les
dAE
s so
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s ré
pand
us ?
Mesure des preuves dAE
2 mesures d’évidence :
• Évidence empirique (wAICc) = log vraisemblance ajusté et relatifaux autres modèles• mesure relative (%)
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Mesure des preuves dAE
2 mesures d’évidence :
• Évidence empirique (wAICc) = log vraisemblance ajusté et relatifaux autres modèles• mesure relative (%)
• meilleur modèle (n) = modèle avec le plus de wAICc• mesure absolue
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Mesure des preuves dAE
2 mesures d’évidence :
• Évidence empirique (wAICc) = log vraisemblance ajusté et relatifaux autres modèles• mesure relative (%)
• meilleur modèle (n) = modèle avec le plus de wAICc• mesure absolue
e.x.
*
55
Densitédépendance
négative
15
Densitédépendance
négative Allee
n
1005520wAICc
TotaleExponentiel
AlleeExponentielMarche aléatoire
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Mesure des preuves dAE
Résultats : 3 exemples d’espèces
Apeirasyringaria
Ovibosmoschatus
Taux
de
croi
ssan
ce d
e la
pop
ulat
ion
Taille de la population
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Légende :Marche aléatoireExponentielExponentiel AlleeDensité dépendance négativeDensité dépendance négative Allee
Cupidominimus
Résultats : résumé
RW EX EXAE ND NDAE
Évidence empirique
Légende :Marche aléatoireExponentielExponentiel AlleeDensité dépendance négativeDensité dépendance négative Allee
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Résultats : résumé
Évidence empirique
Légende :Marche aléatoireExponentielExponentiel AlleeDensité dépendance négativeDensité dépendance négative Allee
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Résultats : résumé
Évidence empirique
RW EX EXAE ND NDAE
Meilleur modèle
Légende :Marche aléatoireExponentielExponentiel AlleeDensité dépendance négativeDensité dépendance négative Allee
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Résultats : résumé
Légende :Marche aléatoireExponentielExponentiel AlleeDensité dépendance négativeDensité dépendance négative Allee
Évidence empirique
Meilleur modèle
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
12 %
<1 %
Conclusion : dAEs sont raresLe
s dA
Es
sont
-ils
répa
ndus
?
Conclusion : dAEs sont rares
• dAEs sont rares, peut-être à cause de :
– mécanismes « contre-dAE » comme compétition réduite– les populations n’ont pas montré un dAE pendant la période
observée
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Conclusion : dAEs sont rares
• dAEs sont rares, peut-être à cause de :
– mécanismes « contre-dAE » comme compétition réduite– les populations n’ont pas montré un dAE pendant la période
observée
• D’autres analyses suggèrent d’autres raisons :
– sources d’erreurs peuvent augmenter la variabilité– les méthodes statistiques utilisées n’ont pas pu détecter un dAE
dans une série temporelle de forte variabilité
Les
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Conclusion : dAEs sont rares
• dAEs sont rares, peut-être à cause de :
– mécanismes « contre-dAE » comme compétition réduite– les populations n’ont pas montré un dAE pendant la période
observée
• D’autres analyses suggèrent d’autres raisons :
– sources d’erreurs peuvent augmenter la variabilité– les méthodes statistiques utilisées n’ont pas pu détecter un dAE
dans une série temporelle de forte variabilité
• Un dAE a été détecté dans 13 espèces qui n’en présentaientpas auparavant, mais :
– les modèles étaient choisis pour leur généralité– les modèles étaient les mauvais descripteurs de la croissance de
ces populationsLes
dAE
s so
nt-il
s ré
pand
us ?
Contexte
I. Qu’est-ce qu’un effet Allee démographique ?
II. Sont-ils fréquents dans la nature ?
III. Comment mieux les détecter ?
IV. L’effet Allee & les chauves-souris
Discussion
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ? Les dAEs génèrent de la variabilité
Les dAEs génèrent de la variabilité
• L’étude précédente montre que dAEs sont rares à cause d’une fortevariabilité dans les séries temporelles analysées
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Les dAEs génèrent de la variabilité
• L’étude précédente montre que dAEs sont rares à cause d’une fortevariabilité dans les séries temporelles analysées
• dAEs se manifestent dans les populations dont la taille diminue (ouaugmente)
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Les dAEs génèrent de la variabilité
• L’étude précédente montre que dAEs sont rares à cause d’une fortevariabilité dans les séries temporelles analysées
• dAEs se manifestent dans les populations dont la taille diminue (ouaugmente)
• Séries temporelles qui présentent un dAE possèdent des tailles depopulations très différentes & donc une forte variabilité
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Une forte variabilité masque la détection d’un dAEC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Série temporelle de faible variabilité montredensité dépendance négative
Une forte variabilité masque la détection d’un dAEC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Série temporelle de variabilité moyennemontre un dAE
Une forte variabilité masque la détection d’un dAEC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Série temporelle de forte variabilité montremarche aléatoire
Une forte variabilité masque la détection d’un dAEC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Questions & méthodesC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Questions & méthodes
• La forte variabilité peut-elle masquer un dAE ?
1. Simuler des séries temporelles à partir d’un modèle dAEavec des valeurs de variabilité variées
2. Essayer de détecter dAE en utilisant les modèles decroissance précédents
3. Mesurer l’évidence empirique pour chaque modèle
• Peut-on surmonter ce problème en combinantplusieurs séries temporelles ?
1. Combiner plusieurs séries temporelles simulées et répéterles étapes 2. & 3.
2. Tester cette méthode avec les données réellesCom
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Questions & méthodes
• La forte variabilité peut-elle masquer un dAE ?
1. Simuler des séries temporelles à partir d’un modèle dAEavec des valeurs de variabilité variées
2. Essayer de détecter dAE en utilisant les modèles decroissance précédents
3. Mesurer l’évidence empirique pour chaque modèle
• Peut-on surmonter ce problème en combinantplusieurs séries temporelles ?
1. Combiner plusieurs séries temporelles simulées et répéterles étapes 2. & 3.
2. Tester cette méthode avec les données réellesCom
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Questions & méthodes
• La forte variabilité peut-elle masquer un dAE ?
1. Simuler des séries temporelles à partir d’un modèle dAEavec des valeurs de variabilité variées
2. Essayer de détecter dAE en utilisant les modèles decroissance précédents
3. Mesurer l’évidence empirique pour chaque modèle
• Peut-on surmonter ce problème en combinantplusieurs séries temporelles ?
1. Combiner plusieurs séries temporelles simulées et répéterles étapes 2. & 3.
2. Tester cette méthode avec les données réellesCom
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Méthodes : comment calculer RC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Pour chaque ST*, comparecomptage en année t et
t+1. A-il augmente ?
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ? Méthodes : comment calculer R
* ST = série temporelle
Pour chaque ST*, comparecomptage en année t et
t+1. A-il augmente ?
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ? Méthodes : comment calculer R
Tracer le % de comptagesqui ont augmentés en
fonctionne de leur taille enannée t
* ST = série temporelle
Les données réelles : les chauves-sourisC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Les données réelles : les chauves-souris
• 2 espèces de pipistrelle très proches :
– Pipistrelle pygmée– Pipistrelle commune
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Les données réelles : les chauves-souris
• 2 espèces de pipistrelle très proches :
– Pipistrelle pygmée– Pipistrelle commune
• La pygmée pourrait être sensible à un dAE (par rapport à la commune) :
– elles se rassemblent dans de grands groupes– elles sont philopatriques (elles restent dans le même nid)
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Les données réelles : les chauves-souris
• 2 espèces de pipistrelle très proches :
– Pipistrelle pygmée– Pipistrelle commune
• La pygmée pourrait être sensible à un dAE (par rapport à la commune) :
– elles se rassemblent dans de grands groupes– elles sont philopatriques (elles restent dans le même nid)
• Hypothèses
dAE dans r ?(ST individuelle)
Commune Pipistrellus pipistrellusDonnées simulées
Pygmée Pipistrellus pygmaeus
dAE dans R ?(ST combinée)
Espèces de chauves-souris
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Résultats : meilleur détection des dAEs avec RC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
RWEXNDAE
Donnéessimulées
Résultats : meilleur détection des dAEs avec RC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Pipistrellepygmée
Pipistrellecommune
sqrt( ) sqrt( ) sqrt( )
Sér
ies
tem
pore
lles
Indi
vidu
elle
s (r
)
Sér
ies
tem
pore
lles
com
biné
es (R
)
RWEXNDAE
Pipistrellepygmée
Pipistrellecommune
Résultats : meilleur détection des dAEs avec RC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Donnéessimulées
) ) )
Sér
ies
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pore
lles
Indi
vidu
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sqrt( sqrt( sqrt(
Sér
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biné
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)S
érie
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mpo
relle
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divi
duel
les
(r)
RWEXNDAE
Résultats : meilleur détection des dAEs avec R
dAE dAEdéclinExponentiel
Donnéessimulées
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Pipistrellepygmée
Pipistrellecommune
sqrt( ) sqrt( ) sqrt( )
Conclusion : la variabilité peut masquer les dAEsC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Conclusion : la variabilité peut masquer les dAEs
• Une population de faible variabilité est proche de sa capacité decharge et montre une densité dépendance négative
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Conclusion : la variabilité peut masquer les dAEs
• Une population de faible variabilité est proche de sa capacité decharge et montre une densité dépendance négative
• Une population de forte variabilité va fluctuer fortement et montre unemarche aléatoire
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Conclusion : la variabilité peut masquer les dAEs
• Une population de faible variabilité est proche de sa capacité decharge et montre une densité dépendance négative
• Une population de forte variabilité va fluctuer fortement et montre unemarche aléatoire
• Les deux situations empêchent la détection d’un dAE
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Conclusion : la variabilité peut masquer les dAEs
• Une population de faible variabilité est proche de sa capacité decharge et montre une densité dépendance négative
• Une population de forte variabilité va fluctuer fortement et montre unemarche aléatoire
• Les deux situations empêchent la détection d’un dAE
• On peut combiner plusieurs séries temporelles dans une mesurequalitative de la croissance d’une population - R (Tobin et al 2007)
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Conclusion : la variabilité peut masquer les dAEs
• Une population de faible variabilité est proche de sa capacité decharge et montre une densité dépendance négative
• Une population de forte variabilité va fluctuer fortement et montre unemarche aléatoire
• Les deux situations empêchent la détection d’un dAE
• On peut combiner plusieurs séries temporelles dans une mesurequalitative de la croissance d’une population - R (Tobin et al 2007)
• En utilisant R, on peut « retrouver » un dAE dans les sériestemporelles de forte variabilité
Com
men
t mie
ux le
s dé
tect
er ?
Conclusion : la variabilité peut masquer les dAEs
• Une population de faible variabilité est proche de sa capacité decharge et montre une densité dépendance négative
• Une population de forte variabilité va fluctuer fortement et montre unemarche aléatoire
• Les deux situations empêchent la détection d’un dAE
• On peut combiner plusieurs séries temporelles dans une mesurequalitative de la croissance d’une population - R (Tobin et al 2007)
• En utilisant R, on peut « retrouver » un dAE dans les sériestemporelles de forte variabilité
• R est recommandé à la recherche d’un dAE si les données sont demauvaises qualités mais suffisantesC
omm
ent m
ieux
les
déte
cter
?
Contexte
I. Qu’est-ce qu’un effet Allee démographique ?
II. Sont-ils fréquents dans la nature ?
III. Comment mieux les détecter ?
IV. L’effet Allee & les chauves-souris
Discussion
Chauves-souris : animaux sociauxL’
effe
t Alle
e &
la c
hauv
es-s
ouris
• Les chauves-souris constituent un grand grouped’espèces sociales (1100+ espèces)
• Il y a beaucoup de comportements sociaux :– rassemblement pour la thermorégulation– reproduction coopérative– l’échange d’informations– …
Chauves-souris : animaux sociauxL’
effe
t Alle
e &
la c
hauv
es-s
ouris
• Les chauves-souris constituent un grand grouped’espèces sociales (1100+ espèces)
• Elles ont beaucoup de comportements sociaux :– reproduction coopérative– l’échange d’informations– rassemblement pour la thermorégulation– …
Chauves-souris : animaux sociauxL’
effe
t Alle
e &
la c
hauv
es-s
ouris
• Les chauves-souris constituent un grand grouped’espèces sociales (1100+ espèces)
• Elles ont beaucoup de comportements sociaux :– reproduction coopérative– l’échange d’informations– rassemblement pour la thermorégulation– …
• Comportements sociaux ont besoin >2 individus
Chauves-souris : animaux sociauxL’
effe
t Alle
e &
la c
hauv
es-s
ouris
• Les chauves-souris constituent un grand grouped’espèces sociales (1100+ espèces)
• Elles ont beaucoup de comportements sociaux :– reproduction coopérative– l’échange d’informations– rassemblement pour la thermorégulation– …
• Comportements sociaux ont besoin >2 individus
• Les chauves-souris peuvent être sensibles aux dAEs
Chauves-souris : animaux sociauxL’
effe
t Alle
e &
la c
hauv
es-s
ouris
Pourquoi les chauves-souris ?L’
effe
t Alle
e &
la c
hauv
es-s
ouris
Pourquoi les chauves-souris ?
• 9 espèces ont été surveillées annuellement enAngleterre depuis 1977 ; beaucoup de données
L’ef
fet A
llee
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cha
uves
-sou
ris
Question & méthodesL’
effe
t Alle
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hauv
es-s
ouris
Question & méthodes
• Est-ce que les chauves-souris montrent un dAE ?
Pour chaque espèce :
L’ef
fet A
llee
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cha
uves
-sou
ris
Question & méthodes
• Est-ce que les chauves-souris montrent un dAE ?
Pour chaque espèce :
– Les données étaient traitées statistiquement pour enlever l’effetde facteurs densité indépendants :
• Météo : température & précipitation• Une tendance temporelle à cause de la destruction d’habitat
L’ef
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Question & méthodes
• Est-ce que les chauves-souris montrent un dAE?
Pour chaque espèce :
– Les données étaient traitées statistiquement pourenlever l’effet de facteurs densité indépendants :
• Météo : température & précipitation• Une tendance temporelle à cause de la destruction d’habitat
– R calculé des données « traitées » & « non-traitées »
L’ef
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& la
cha
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ris
Question & méthodes
• Est-ce que les chauves-souris montrent un dAE ?
Pour chaque espèce :
– Les données étaient traitées statistiquement pour enlever l’effetde facteurs densité indépendants :
• Météo : température & précipitation• Une tendance temporelle à cause de la destruction d’habitat
– R calculé des données « traitées » & « non-traitées »
– R analysé avec 3 des modèles précédents
• Pas d’Exponentiel parce que les données étaient traitées avec unetendance annuelle ≈ (dé)croissance Exponentiel
L’ef
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Résultat : exemple pipistrelle pygmée
Légende:Marche aléatoireDensité dépendance négativeL’effet Allee
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Résultat : exemple pipistrelle pygmée
Densité dépendance négativeL’ef
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Données non traitées
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ris Résultat : exemple pipistrelle pygmée
L’ef
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L’effet Allee
Données traitées
Résultat : exemple pipistrelle pygmée
Résultats: résuméL’
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Résultats: résumé
• 44.4 % (4 sur 9) des chauves-souris ont montré un dAE ; un %très important par rapport aux autres études
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Résultats: résumé
• 44.4 % (4 sur 9) des chauves-souris ont montré un dAE ; un %très important par rapport aux autres études
• Les 4 espèces présentant un dAE forment des groupes de taillesplus importantes
– Un grand groupe est peut-être indicatif d’un dAE
L’ef
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Résultats: résumé
• 44.4 % (4 sur 9) des chauves-souris ont montré un dAE ; un %très important par rapport aux autres études
• Les 4 espèces présentant un dAE forment des groupes de taillesplus importantes
– Un grand groupe est peut-être indicatif d’un dAE
• La révélation d’un dAE chez 2 espèces est sensible à la météo
– température & précipitation doivent être pris en compte dansl’analyses des comptages de chauves-souris
L’ef
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Résultats: résumé
• 44.4 % (4 sur 9) des chauves-souris ont montré un dAE ; un %très important par rapport aux autres études
• Les 4 espèces présentant un dAE forment des groupes de taillesplus importantes
– Un grand groupe est peut-être indicatif d’un dAE
• La révélation d’un dAE chez 2 espèces est sensible à la météo
– température & précipitation doivent être pris en compte dansl’analyses des comptages de chauves-souris
• L’exclusion du modèle Exponentiel n’a pas changé les résultats
L’ef
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Conclusions : les « perils of sociality »L’
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Conclusions : les « perils of sociality »
• Les espèces sociales, e.x. les chauves-souris, peuvent êtresensibles aux dAEs
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Conclusions : les « perils of sociality »
• Les espèces sociales, e.x. les chauves-souris, peuvent êtresensibles aux dAEs
• Les comportements de rassemblement ne protègent pas lesespèces d’un dAE
L’ef
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Conclusions : les « perils of sociality »
• Les espèces sociales, e.x. les chauves-souris, peuvent êtresensibles aux dAEs
• Les comportements de rassemblement ne protègent pas lesespèces d’un dAE
• Le nombre d’espèces sociales qui sont sensibles à un dAE estgrand
– e.g. 44 % de 1100 espèces de chauves-souris représente 488espèces !
L’ef
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Conclusions : les « perils of sociality »
• Les espèces sociales, e.x. les chauves-souris, peuvent êtresensibles aux dAEs
• Les comportements de rassemblement ne protègent pas lesespèces d’un dAE
• Le nombre d’espèces sociales qui sont sensibles à un dAE estgrand
– e.g. 44 % de 1100 espèces de chauves-souris représente 488espèces !
• D’autres études sur les espèces sociales sont recommandées…
L’ef
fet A
llee
& la
cha
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ris
Contexte
I. Qu’est-ce qu’un effet Allee démographique ?
II. Sont-ils fréquents dans la nature ?
III. Comment mieux les détecter ?
IV. L’effet Allee & les chauves-souris
Discussion
Dis
cuss
ion
Qu’est-ce que l’on retient de cette thèse ?
Dis
cuss
ion
• dAEs sont rares
Qu’est-ce que l’on retient de cette thèse ?
Dis
cuss
ion
• dAEs sont rares
• La rareté des dAEs peut-être un artefact des méthodes statistiques oudes données utilisées
Qu’est-ce que l’on retient de cette thèse ?
Dis
cuss
ion
• dAEs sont rares
• La rareté des dAEs peut-être un artefact des méthodes statistiques oudes données utilisées
• La mesure du taux de croissance qui est calculée à partir de plusieursséries temporelles (R) détecte très bien un dAE
Qu’est-ce que l’on retient de cette thèse ?
Dis
cuss
ion
• dAEs sont rares
• La rareté des dAEs peut-être un artefact des méthodes statistiques oudes données utilisées
• La mesure du taux de croissance qui est calculée à partir de plusieursséries temporelles (R) détecte très bien un dAE
• Démonstration empirique - les chauves souris :
– un dAE était détecté chez la pipistrelle pygmée en utilisant R, où laméthode traditionnelle ne l’a pas détecté
– L’analyse de 9 autres espèces de chauves-souris avec R a montré laprésence d’un dAE chez 44 % ; un % très fort
Qu’est-ce que l’on retient de cette thèse ?
Dis
cuss
ion
• dAEs sont rares
• La rareté des dAEs peut-être un artefact des méthodes statistiques oudes données utilisées
• La mesure du taux de croissance qui est calculée à partir de plusieursséries temporelles (R) détecte très bien un dAE
• Démonstration empirique - les chauves souris :
– un dAE était détecté chez la pipistrelle pygmée en utilisant R, où laméthode traditionnelle ne l’a pas détecté
– L’analyse de 9 autres espèces de chauves-souris avec R a montré laprésence d’un dAE chez 44 % ; un % très fort
• Le % important de dAEs chez les chauves-souris suggère que lesautres espèces sociales sont sensibles à un dAE
Qu’est-ce que l’on retient de cette thèse ?
Dis
cuss
ion
Les lacunes
Dis
cuss
ion
Les lacunes
• Les analyses utilisées sont «frequentist»; d’autres méthodes, e.g.Bayesian, pourrait donner des résultats différents
Dis
cuss
ion
Les lacunes
• Les analyses utilisées sont «frequentist»; d’autres méthodes, e.g.Bayesian, pourrait donner des résultats différents
• Les 1198 séries temporelles sont géographiquement biaisées (dans lenord)
Dis
cuss
ion
• Les analyses utilisées sont «frequentist»; d’autres méthodes, e.g.Bayesian, pourrait donner des résultats différents
• Les 1198 séries temporelles sont géographiquement biaisées (dans lenord)
• Toutes les analyses étaient des séries temporelles ; les donnéesindividuelles et les données expérimentales peuvent aussi révéler desdAEs
Les lacunes
Dis
cuss
ion
• Les analyses utilisées sont «frequentist»; d’autres méthodes, e.g.Bayesian, pourrait donner des résultats différents
• Les 1198 séries temporelles sont géographiquement biaisées (dans lenord)
• Toutes les analyses étaient des séries temporelles ; les donnéesindividuelles et les données expérimentales peuvent aussi révéler desdAEs
• Cette thèse a focalisé sur les espèces sociales mais, e.x. :– reproduction sexuelle– prédation
peuvent faire manifester un dAE chez n’importe espèce
Les lacunes
Dis
cuss
ion
Conclusion de thèse
Dis
cuss
ion
Conclusion de thèse
La recherche de l’effet Allee démographique est plutôtthéorique, peut-être due à des difficultés dans sa détection.
Cette thèse nous aide à comprendre pourquoi ils sont difficilesà détecter.
En plus, elle présente une méthode pour mieux les détecter.
Dis
cuss
ion
Conclusion de thèse
La recherche de l’effet Allee démographique estplutôt théorique, peut-être due à des difficultésdans sa détection.
Cette thèse nous aide à comprendre pourquoi ilssont difficiles à détecter.
En plus, elle présente une méthode pour mieux lesdétecter.
J'espère que ce travail… conduira à plus d’étudesempiriques sur l’effet Allee démographique.
Dis
cuss
ion
Perspectives
Dis
cuss
ion
Perspectives
Deux questions claires sortent de ce travail :
1. R est-elle utile à la recherche d’autres dynamiques depopulations ?
Dis
cuss
ion
Perspectives
Deux questions claires sortent de ce travail :
1. R est-elle utile à la recherche d’autres dynamiques depopulations ?
2. Les espèces sociales sont-elles plus sensibles aux dAE ?
Dis
cuss
ion
R
Dis
cuss
ion
R est une mesure récemment publiée par Tobin et al. 2007 (EcologyLetters 10: 36-43)
R
Dis
cuss
ion
R est une mesure récemment publiée par Tobin et al. 2007 (EcologyLetters 10: 36-43)
• Adaptée à utiliser « data binning » ; les comptages similaires sontrassemblés dans des « bins » qui décrient leurs tailles (Freedman Diaconismethod)
R
Dis
cuss
ion
R est une mesure récemment publiée par Tobin et al. 2007 (EcologyLetters 10: 36-43)
• Adaptée à utiliser « data binning » ; les comptages similaires sontrassemblés dans des « bins » qui décrient leurs tailles (Freedman Diaconismethod)
• Tobin et al. (2007) ont utilisé « locally weighted regression » : ici, Ranalysée avec les modèles de dynamique prédéterminés
R
Dis
cuss
ion
R est une mesure récemment publiée par Tobin et al. 2007 (EcologyLetters 10: 36-43)
• Adaptée à utiliser « data binning » ; les comptages similaires sontrassemblés dans des « bins » qui décrient leurs tailles (Freedman Diaconismethod)
• Tobin et al. (2007) ont utilisé « locally weighted regression » : ici, Ranalysée avec les modèles de dynamique prédéterminés
• Question : R peut-elle différencier entre plusieurs modèles decroissance de population ? à tester…
R
Dis
cuss
ion
R est une mesure récemment publiée par Tobin et al. 2007 (EcologyLetters 10: 36-43)
• Adaptée à utiliser « data binning » ; les comptages similaires sontrassemblés dans des « bins » qui décrient leurs tailles (Freedman Diaconismethod)
• Tobin et al. (2007) ont utilisé « locally weighted regression » : ici, Ranalysée avec les modèles de dynamique prédéterminés
• Question : R peut-elle différencier entre plusieurs modèles decroissance de population ? à tester…
• Bon à savoir : On peut calculer R avec les séries temporelles courtes ;les ST doivent avoir > 2 nonzero observations
R
Dis
cuss
ion
Les espèces sociales & l’effet Allee
Dis
cuss
ion
Les chauves-souris montrent un fort % de dAEs mais, s’applique-t-il aux autres espèces sociales ?
Les espèces sociales & l’effet Allee
Dis
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Les chauves-souris montrent un fort % de dAEs mais, s’applique-t-il aux autres espèces sociales ?
• Des études récentes suggèrent que le rassemblement en groupediminue la chance qu’il se manifeste un dAE
Les espèces sociales & l’effet Allee
Dis
cuss
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Les chauves-souris montrent un fort % de dAEs mais, s’applique-t-ilaux autres espèces sociales ?
• Des études récentes suggèrent que le rassemblement en groupediminue la chance qu’il se manifeste un dAE
• Les chauves-souris se regroupent pour se reproduire, et cesanalyses ont révélées des dAEs
Les espèces sociales & l’effet Allee
Dis
cuss
ion
Les chauves-souris montrent un fort % de dAEs mais, s’applique-t-ilaux autres espèces sociales ?
• Des études récentes suggèrent que le rassemblement en groupediminue la chance qu’il se manifeste un dAE
• Les chauves-souris se regroupent pour se reproduire, et cesanalyses ont révélées des dAEs
• On devrait utiliser R à la recherche des dAEs chez d’autresespèces sociales : e.x. les suricates ou les lycaons
Les espèces sociales & l’effet Allee
Dis
cuss
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Les chauves-souris montrent un fort % de dAEs mais, s’applique-t-ilaux autres espèces sociales ?
• Des études récentes suggèrent que le rassemblement en groupediminue la chance qu’il se manifeste un dAE
• Les chauves-souris se regroupent pour se reproduire, et cesanalyses ont révélées des dAEs
• On devrait utiliser R à la recherche des dAEs chez d’autresespèces sociales : e.x. les suricates ou les lycaons
• R devrait être utile à la détection des dAEs chez les espèces nonsociales
Les espèces sociales & l’effet Allee
Thanks :
Jean-Michel Gaillard, Sandy Liebhold, EJ Milner-Gulland, XavierFauvergue & Paul Leadley
Franck Courchamp & other collaborators
Donna Harris, Liz & Dave Gregory
Céline Bellard, Elsa Bonnaud, Laetitia Giraud et all in bâtiments362 & 360
Notes and extra slides
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sCombining time series improves detection
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Top-
rank
mod
els
Soprano pipistrelle Common pipistrelle Simulated
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sCombining time series improves detection