Ouvrir l’écologie aux savoirs locaux, traditionnels et autochtones – Blog des méthodes

Message fourni par James T. Thorson

Les écologistes ont la responsabilité sociale de documenter, d’interpréter et de prévoir l’impact des activités humaines sur notre monde commun. Il existe un mouvement en cours pour ouvrir l’écologie à de nouvelles voix : par exemple, l’administration Biden-Harris a dirigé les agences américaines incorporer les connaissances autochtones par le biais de relations éthiques et mutuellement bénéfiques avec les nations tribales. Cette orientation est clairement importante et nécessite de développer de nouvelles façons d’aborder l’apprentissage écologique.

Face à cette poussée, de nombreux écologistes cherchent à collaborer avec les détenteurs de savoirs locaux, traditionnels et autochtones. Dans certains cas, cela peut donner lieu à de nouvelles « données » (c’est-à-dire des observations qui sont incorporées dans des modèles quantitatifs ou utilisées pour prendre des décisions réglementaires), et il est clair que cet effort est positif lorsque toutes les communautés estiment que leurs commentaires sont traités avec respect. Cependant, traiter les connaissances locales, traditionnelles et autochtones comme des « données » entraîne des difficultés théoriques et pratiques quant à la manière de pondérer ces données par rapport à d’autres observations. Cet objectif louable pourrait alors aboutir à ce que des générations de connaissances soient submergées par les « échantillons » plus grands dont disposent les scientifiques modernes.

Dans notre récente étude, nous développons une méthode alternative (et un progiciel dsem) qui pourraient être utilisés pour intégrer les connaissances locales, traditionnelles et autochtones dans l’apprentissage écologique. Plus précisément, nous nous appuyons sur les travaux du célèbre écologiste Dick Levins (1930-2016), qui a préfiguré la tendance actuelle visant à rendre la modélisation écologique plus inclusive. Le Dr Levins a expliqué comment l’analyse écologique peut «traiter des systèmes complexes dans leur ensemble» en spécifiant les variables (cases) et les dépendances (flèches), et en prédisant la dynamique du système à partir de ces modèles simplifiés « boîte et flèche ». Nous étendons ce travail en montrant comment des modèles en forme de boîte et de flèche représentant les interactions système (« modèles causals ») peuvent être adaptés à une séquence de données (« séries temporelles ») à l’aide de méthodes statistiques efficaces. Il est important de noter que ces modèles en forme de boîte et de flèche peuvent inclure des interactions rapides qui sont essentiellement des interactions « simultanées » ou des interactions plus lentes (« décalées ») dans lesquelles l’impact d’une variable sur une autre n’apparaît qu’après un certain temps. Les écosystèmes comprennent à la fois des interactions simultanées et décalées, par exemple lorsqu’un prédateur peut avoir un impact simultané et négatif sur sa proie (en raison de sa consommation), et une proie peut avoir un impact positif et décalé sur les prédateurs (en raison de plus d’énergie pour élever ses petits). L’estimation des interactions simultanées et décalées à l’aide de données de séries chronologiques unifie ensuite un large éventail de modèles écologiques courants.

Il est important de noter que ces nouvelles méthodes sont suffisamment rapides pour que nous puissions explorer l’impact de différentes hypothèses sur la dynamique du système en temps réel, par exemple en organisant des ateliers et en discutant avec les détenteurs de connaissances locales, traditionnelles et autochtones. Ce nouveau processus de construction de modèles écologiques offre alors une alternative au traitement des connaissances comme des « données » ; au lieu de cela, des générations d’informations peuvent être partagées pour éclairer les liens supposés entre les variables du système (c’est-à-dire les flèches reliant les cases), créant ainsi une compréhension commune de la manière dont les différents composants de l’écosystème sont interconnectés.

Il est important de noter que les écologistes ne peuvent pas mener d’expériences sur des écosystèmes entiers. Au lieu de cela, nous sommes limités à des expériences plus modestes sur des processus individuels, qui peuvent ou non être étendus lorsqu’ils sont appliqués à la dynamique de l’ensemble de l’écosystème. Cependant, notre ignorance scientifique à l’échelle des écosystèmes ouvre la porte aux détenteurs de connaissances locales, traditionnelles et autochtones. Dans ces cas-là, les scientifiques et les détenteurs de connaissances peuvent être des partenaires égaux en émettant des hypothèses sur différents liens, en les confrontant aux données et en les utilisant pour explorer les conséquences probables de différentes politiques.

Notre récent article a compilé des exemples, notamment les cascades trophiques pour les forêts de varech, les liens économiques pendant la Grande Dépression, la survie hivernale des poissons sous le changement climatique et les interactions prédateurs-proies pour les loups et les élans. Depuis la rédaction de cet article, nous avons également collaboré pour représenter l’impact du déclin de la glace de mer sur l’écosystème océanique de la mer de Béring (Fig. 1). À l’avenir, nous espérons collaborer plus largement, en travaillant à intégrer divers points de vue pour mieux comprendre les systèmes complexes.

Vous pouvez lire l’article complet sur les méthodes en écologie et évolution ici