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Le sixième numéro de l’année de Méthodes en écologie et évolution est sorti maintenant ! Ce numéro présente quatre articles sur les applications et un sur les outils pratiques, ainsi que des méthodes pour standardiser les données de biologging, marquer les moustiques, calculer les indices d’hétérogénéité et bien plus encore. Et faites défiler vers le bas pour découvrir l’histoire derrière le sceau endormi sur la couverture de ce mois-ci !

Articles en vedette

Échantillonnage à distance d’espèces à haute densité L’échantillonnage à distance des transects linéaires est largement utilisé pour estimer les densités de population en utilisant les distances des cibles observées des lignes de transects jusqu’à la détectabilité du modèle. Lorsque les taxons cibles sont à haute densité, la mesure fréquente des distances peut rendre la méthode peu pratique. Ici, Knights et al. présentent une méthode qui améliore l’efficacité de l’échantillonnage à distance lorsque l’espèce cible est présente à haute densité.

Marquage à long terme des moustiques (Outils pratiques) Les méthodologies actuelles de marquage-lâcher-recapture sont limitées dans leur capacité à traiter des problèmes complexes de la biologie vectorielle, tels que l’étude de plusieurs groupes se chevauchant dans l’espace et dans le temps. De plus, la rétention limitée des marques, la survie réduite après le marquage et l’effort important de marquage, de collecte et de recapture compliquent le suivi efficace des insectes. Ici, Faimane et al. ont développé une méthode de marquage utilisant un colorant fluorescent combiné à des étiquettes d’ADN synthétiques pour marquer de manière informative et efficace les moustiques adultes. Cette méthode peut être facilement déployée sur le terrain pour marquer plusieurs groupes de moustiques ou d’autres insectes.

FuzzyQ (Demande) Balbuena et al. présenter le package R « Quantification floue des espèces communes et rares dans les communautés écologiques » (FuzzyQ). FuzzyQ déplace l’accent de l’approche dominante de catégorisation des espèces pour développer un cadre quantitatif qui cherche à placer chaque espèce le long d’un gradient de rareté-communauté. Étant donné une communauté étudiée sur un certain nombre de sites, de quadrats ou de toute autre unité d’échantillonnage pratique, FuzzyQ utilise un algorithme de regroupement flou qui estime une probabilité pour chaque espèce d’être commune ou rare en fonction des informations d’abondance-occupation.

rasterdiv (Application) L’hétérogénéité des écosystèmes a été largement reconnue comme un indicateur écologique clé de plusieurs fonctions écologiques, des modèles et des changements de diversité, de la dynamique des métapopulations, de la connectivité des populations ou du flux génétique. Ici, Rocchini et al. présentent un rasterdiv, un nouveau package R permettant de calculer des indices d’hétérogénéité à partir de données de télédétection. Ils fournissent également une application écologique à l’échelle du paysage et démontrent son pouvoir de révéler des modèles d’hétérogénéité potentiellement cachés.

Détection automatisée de la faune à l’aide de drones Corcoran et al. passer en revue les études des 5 dernières années dans lesquelles les espèces sauvages ont été détectées automatiquement dans l’imagerie acquise par drone pour comprendre comment les contraintes technologiques, les conditions environnementales et les caractéristiques écologiques des espèces cibles ont un impact sur la détection avec des méthodes automatisées. Ils constatent que la détection automatisée pourrait être réalisée pour un plus large éventail d’espèces et dans une plus grande variété de conditions environnementales que celles rapportées dans les examens précédents de la détection automatisée et manuelle dans l’imagerie acquise par drone. Une forte probabilité de détection automatisée pourrait être obtenue efficacement à l’aide de plates-formes à voilure fixe et de capteurs RVB pour les espèces de grande taille et présentes dans des environnements ouverts et homogènes avec peu de végétation ou de variation de la topographie, tandis que des capteurs infrarouges et des plates-formes multirotors étaient nécessaires pour détecter avec succès les petites, espèces insaisissables dans des habitats complexes.

Échantillonnage et mise à l’échelle de la fixation biologique de l’azote La quantification précise des taux et des modèles de fixation biologique de l’azote (BNF) dans les écosystèmes terrestres est essentielle pour caractériser les interactions écologiques et biogéochimiques, identifier les contrôles mécanistes, améliorer la représentation de la BNF dans la modélisation conceptuelle et numérique et prévoir les contraintes de limitation de l’azote sur le futur cycle du carbone (C). Alors que de nombreuses ressources traitent des avantages techniques et des limites des différentes méthodes de mesure du FNB, une considération moins systématique a été accordée aux décisions plus larges impliquées dans la planification des études, l’interprétation des données et l’extrapolation des résultats. Dans cette revue, Soper et al. présenter une feuille de route conceptuelle et pratique pour étudier la conception, l’exécution de l’étude, l’analyse des données et la mise à l’échelle, décrivant les considérations clés à chaque étape.

Autres articles sur les applications

Forme du son Le domaine de la bioacoustique a prospéré au cours des dernières décennies, avec de nombreuses initiatives visant à son application en tant qu’outil de conservation de la biodiversité. Malgré le développement de nouvelles méthodes impliquant des algorithmes de programmation informatique et d’apprentissage automatique, une plus grande précision est toujours nécessaire pour l’identification des espèces. Ici, Rocha & Romano présentent le package SoundShape R, qui se concentre sur la mise en œuvre de la méthode des sons propres pour l’analyse bioacoustique. La mise en œuvre de SoundShape est résumée dans un guide de flux de travail, en utilisant les données du nouveau package.

rTPC et nls.multstart La quantification des courbes de performance thermique (TPC) pour les taux biologiques a de nombreuses applications à des problèmes importants tels que la prévision des réponses des systèmes biologiques – des individus aux communautés – au changement climatique directionnel ou aux fluctuations climatiques. Les outils logiciels actuels pour ajuster les modèles TPC aux données ne sont pas adéquats pour faire face à l’immense taille des nouveaux ensembles de données qui deviennent de plus en plus disponibles. En réponse à cela, Padfield et al. présentent un nouveau pipeline reproductible dans R qui permet un ajustement relativement simple de 24 modèles TPC différents à l’aide de la régression des moindres carrés non linéaires (NLLS). Il fournit une approche flexible et reproductible qui rend la tâche difficile d’adapter plusieurs modèles TPC aux données accessibles à un large éventail d’utilisateurs à travers l’écologie et l’évolution.

Le sceau sur la couverture

L’image de couverture de ce mois-ci montre un phoque de Weddell portant une étiquette satellite. Les balises satellites permettent de collecter des données associées aux mouvements et au comportement des animaux (connues sous le nom de données de bio-enregistrement), ce qui est extrêmement utile pour la conservation. Des milliers d’ensembles de données de bio-enregistrement ont été collectés pour de nombreuses espèces de la mégafaune marine, et sont maintenant générés à un rythme sans précédent. Cela représente une opportunité clé pour relever les défis actuels de conservation résultant du changement environnemental mondial. Cependant, une forte déconnexion subsiste entre la collecte de données et leur utilisation dans la conservation et la gestion en grande partie en raison d’un manque de normes de données et de métadonnées, ce qui entraîne des ensembles de données de bio-journal disparates pour la plupart introuvables ou inaccessibles. Dans ce problème, Sequeira et al. fournir un cadre de normalisation pour faire progresser le partage et l’utilisation des données de bio-journalisation, ce qui sera crucial pour faire avancer la recherche et la conservation écologiques. Le cadre proposé favorisera une collecte, une utilisation et un partage efficaces des données, conformément aux principes de données FAIR (trouvable, accessible, interopérable et réutilisable) et TRUST (transparence, responsabilité, orientation utilisateur, durabilité et technologie), et garantira : (i ) l’exactitude de l’utilisation des données, (ii) l’attribution légitime de la propriété à ceux qui collectent et partagent les données, et (iii) la sécurité de la préservation des données.

Crédit photo : ©Robert Harcourt avec permis DOC-69331-MAR, IMOS (Integrated Marine Observing System).




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