Notre Numéro de juin est maintenant en ligne ! Ce numéro contient 16 articles brillants sur les dernières méthodes en écologie et évolution, y compris les méthodes d’extraction d’informations forestières à partir de données LiDAR, la numérisation d’échantillons de bois, l’optimisation de la conception d’échantillonnage d’isotopes stables et bien plus encore !
Lisez la suite pour en savoir plus sur les articles vedettes de ce mois-ci et l’article derrière notre couverture papillon.
Articles en vedette
cime des arbres La détection d’arbres individuels et la délimitation des couronnes sont deux des méthodes les plus pertinentes pour extraire des informations forestières détaillées et fiables à partir d’ensembles de données LiDAR (Light Detection and Ranging). Le développement d’outils accessibles pour la caractérisation 3D des forêts peut faciliter une évaluation rapide par les parties prenantes dépourvues de connaissances en télédétection, favorisant ainsi l’utilisation pratique des ensembles de données LiDAR dans l’écologie et la conservation des forêts. Ici, Silva et al. présenter l’application treetop, un outil d’analyse LiDAR pour extraire des informations structurelles forestières au niveau de l’arbre, y compris des analyses de pointe des propriétés liées à l’écologie et à la gestion forestières.
CaptuRING Les procédures standard pour obtenir des images de haute qualité d’échantillons de bois sont devenues un goulot d’étranglement dans la numérisation de la dendrochronologie. La numérisation est actuellement dominée par les scanners à plat, mais l’utilisation de ces appareils est limitée par la longueur de l’échantillon et la planéité de la surface. Les logiciels et le matériel open source gratuits sont apparus comme une alternative pour créer des outils de recherche qui combinent des coûts réduits avec une grande fiabilité. Ici, García-Hidalgo et al. présente CaptuRING, un outil open-source pour la numérisation d’échantillons de bois combinant un matériel de bricolage basé sur Arduino® avec un appareil photo reflex numérique et un logiciel open-source gratuit avec une interface utilisateur graphique facile à utiliser.
Mesure de la taille et de la motilité des invertébrés aquatiques Sur site l’observation des caractéristiques des organismes aquatiques, y compris la taille et la motilité, nécessite des mesures 3D qui sont couramment effectuées avec un système d’imagerie stéréoscopique. Cependant, pour observer les traits des petits invertébrés aquatiques, le système d’imagerie nécessite un grossissement relativement élevé, ce qui se traduit par un faible volume de chevauchement entre les deux caméras d’un système stéréoscopique conventionnel. Ici, Lertvilai & Jaffe mettent en œuvre un système stéréoscopique qui utilise une approche de lentille inclinée, connue sous le nom de principe de Scheimpflug, pour augmenter le volume d’imagerie commun de deux caméras. Le système a été calibré et testé en laboratoire puis déployé dans un marais salé pour observer les bateliers de l’eau Trichocorixa californica.
Optimisation de la conception de l’échantillonnage des isotopes stables La recherche moderne sur les isotopes stables peut bénéficier de la mise en œuvre d’analyses statistiques robustes et d’approches d’échantillonnage bien conçues pour améliorer l’interprétation des affectations géographiques. Ici, Contina et al. utiliser des simulations d’isotopes stables de l’hydrogène pour étudier les inférences concernant la probabilité d’origine des individus migrateurs et révéler les lacunes dans les efforts d’échantillonnage tout en soulignant les incertitudes des extrapolations du modèle d’attribution. Ils présentent une approche intégrative qui explore plusieurs stratégies d’échantillonnage à travers des espèces avec différentes aires géographiques pour comprendre les avantages et les limites des inférences de mouvement des animaux basées sur des données d’isotopes stables.
Amorçage à ajustement unique Dans de nombreux contextes environnementaux et écologiques, l’analyse des données implique le calcul d’un intervalle de confiance pour une fonction non linéaire des paramètres du modèle. Dans l’approche fréquentiste, cela est souvent réalisé en utilisant un intervalle de Wald dans lequel l’erreur type de l’estimation de la fonction est obtenue en utilisant la méthode delta. Le but de cet article de Fletcher & Jowettis est de promouvoir une alternative simple à la méthode delta qui fournira de meilleures propriétés de couverture lorsque les estimations des paramètres du modèle ont une distribution approximativement multivariée normale, comme ce sera le cas asymptotiquement pour le maximum de vraisemblance estimations dans des modèles réguliers.
Les papillons sur la couverture
La couverture de ce mois-ci montre un groupe de petits skippers, Thymelicus sylvestre, absorbant l’eau et les minéraux dans une petite flaque d’eau. Les individus d’une même population diffèrent généralement dans leur comportement et ces différences individuelles ont suscité beaucoup d’attention en écologie comportementale. La décomposition de la variance à l’aide de modèles statistiques à effets mixtes offre un outil polyvalent pour l’analyse des différences individuelles, et en particulier, la répétabilité R est devenue une métrique populaire. Cependant, les différences individuelles n’ont pas besoin d’être constantes dans tous les environnements, car les individus réagissent souvent différemment dans différents environnements. Lorsque de telles interactions individu-par-environnement (IxE) sont présentes, la décomposition de la variance standard ne fournit pas une seule métrique qui décrit efficacement l’ampleur des différences individuelles. Dans ce problème, Schielzeth et Nakagawa suggérer une solution à la manière dont les différences individuelles peuvent être capturées lorsque les IxE sont présents. Leur article donne également des conseils pour un reporting complet. Ce nouveau cadre statistique fournira, espérons-le, la base d’études futures sur des schémas complexes de différences individuelles – peut-être à un moment donné également chez les petits skippers. Crédit photo : ©Holger Schielzeth