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jbi-17593	6	4	sur l’importance de contrôler la qualité des données d’entrées	ORG
jbi-17593	7	1	différentes préconisations concernant le choix des algorithmes	ORG
jbi-17593	7	2	l’évaluation des modèles ainsi que les analyses postérieures	ORG
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jbi-17593	10	4	théorique et méthodologique clair et explicite afin de garantir la pertinence des interprétations ultérieures	ORG
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jbi-17593	27	3	de problématique qui peut être résolu par l’enm	ORG
jbi-17593	27	4	et donnent aux utilisateurs une référence pour le protocole de modélisation et pour correctement interpréter les modèles	ORG
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jbi-17593	29	4	géographique de l’espèce ou de la	PERSON
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jbi-17593	31	1	ces données doivent être sélectionnées avec soin	ORG
jbi-17593	31	2	l’emploi de données trop éloignées de la	PERSON
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jbi-17593	31	4	qui seront alors moins pertinents pour répondre aux problématiques de départ	ORG
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jbi-17593	32	4	de données via des méthodes statistiques	ORG
jbi-17593	33	1	pouvant être utilisés sont nombreux et la pertinence de leur utilisation dépend du type de données employées	ORG
jbi-17593	33	2	données d’occurrences de type	ORG
jbi-17593	33	3	des objectifs de l’étude	ORG
jbi-17593	33	4	modéliser une distribution potentielle	ORG
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jbi-17593	33	6	dans un espace environnemental	ORG
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jbi-17593	35	3	dans	NORP
jbi-17593	35	4	leur degré de similarité ou de	PERSON
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jbi-17593	36	2	l’impact de changements environnementaux sur une	ORG
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jbi-17593	37	2	je propose une synthèse des concepts et de la	ORG
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jbi-17593	37	4	ainsi que les principales	ORG
jbi-17593	37	5	à prendre en compte lors de la mise en œuvre de cette approche à un	ORG
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jbi-17593	39	4	qu’il définit comme l’expression géographique de ses prérequis environnementaux	PERSON
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jbi-17593	40	2	par l’écologue	ORG
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jbi-17593	56	2	théorique que je présente ici	ORG
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jbi-17593	64	2	entre les points où l’espèce	ORG
jbi-17593	64	3	la même probabilité d’exister	ORG
jbi-17593	64	4	qui matérialiseraient nf	ORG
jbi-17593	64	5	1	CARDINAL
jbi-17593	64	6	n’a aucune	ORG
jbi-17593	64	7	qui sont donc en dehors de nf	ORG
jbi-17593	65	1	il faudrait plutôt penser la	ORG
jbi-17593	65	2	comme un	ORG
jbi-17593	65	3	sein de n. autrement dit	FAC
jbi-17593	65	4	dans certaines	ORG
jbi-17593	65	5	hutchinson	GPE
jbi-17593	65	6	1957	DATE
jbi-17593	66	1	de nos jours est que la niche fondamentale prend	ORG
jbi-17593	66	2	la 2	FAC
jbi-17593	67	1	forme d’un	PERSON
jbi-17593	67	2	objet convexe	PERSON
jbi-17593	67	3	comme un	PERSON
jbi-17593	67	4	un	ORG
jbi-17593	67	5	2009	DATE
jbi-17593	67	6	escobar et al.	ORG
jbi-17593	67	7	2014	DATE
jbi-17593	67	8	2017	DATE
jbi-17593	67	9	qiao et al.	PERSON
jbi-17593	67	10	2016	DATE
jbi-17593	67	11	jiménez et al.	PERSON
jbi-17593	67	12	2019	DATE
jbi-17593	67	13	soberón	ORG
jbi-17593	67	14	peterson	GPE
jbi-17593	67	15	2020	DATE
jbi-17593	67	16	2021b	CARDINAL
jbi-17593	67	17	1a	CARDINAL
jbi-17593	68	1	que le bord de nf doit être de forme convexe	ORG
jbi-17593	68	2	individu à une	ORG
jbi-17593	68	3	2009	DATE
jbi-17593	68	4	drake	ORG
jbi-17593	68	5	2015	DATE
jbi-17593	68	6	jiménez et al.	PERSON
jbi-17593	68	7	2019	DATE
jbi-17593	68	8	soberón	ORG
jbi-17593	68	9	peterson	GPE
jbi-17593	68	10	2020	DATE
jbi-17593	68	11	1b	CARDINAL
jbi-17593	69	1	cependant	PERSON
jbi-17593	69	2	certains travaux remettent en partie en	ORG
jbi-17593	69	3	cette hypothèse	ORG
jbi-17593	69	4	notamment dans le cas d’espèces	ORG
jbi-17593	69	5	vivant dans un environnement fortement marqué par la saisonnalité ou	ORG
jbi-17593	69	6	dans le cas d’espèces migratrices	ORG
jbi-17593	69	7	nakazawa et al.	PERSON
jbi-17593	69	8	2004	DATE
jbi-17593	69	9	soberón	ORG
jbi-17593	69	10	peterson	GPE
jbi-17593	69	11	2020	DATE
jbi-17593	69	12	2020	DATE
jbi-17593	70	1	un organisme peut « changer » de niche	ORG
jbi-17593	70	2	exemple entre sa forme juvénile et sa forme adulte	ORG
jbi-17593	70	3	grubb	ORG
jbi-17593	70	4	1977	DATE
jbi-17593	70	5	soberón	ORG
jbi-17593	70	6	arroyo-peña	ORG
jbi-17593	70	7	2017	DATE
jbi-17593	70	8	soberón et peterson	ORG
jbi-17593	70	9	2020	DATE
jbi-17593	70	10	2020	DATE
jbi-17593	71	1	il faut donc considérer	PERSON
jbi-17593	71	2	un modèle de	ORG
jbi-17593	71	3	comme un	ORG
jbi-17593	71	4	modèle statique valable à un	ORG
jbi-17593	71	5	hutchinson	GPE
jbi-17593	71	6	1957	DATE
jbi-17593	71	7	417	CARDINAL
jbi-17593	72	1	cela implique un	ORG
jbi-17593	73	1	choix des données à l’origine de la modélisation	ORG
jbi-17593	74	1	en s’appuyant principalement sur les travaux de v. volterra	ORG
jbi-17593	74	2	1926	DATE
jbi-17593	74	3	1934	DATE
jbi-17593	74	4	g. e.	PERSON
jbi-17593	74	5	1	CARDINAL
jbi-17593	74	6	a. modèle de la	PERSON
jbi-17593	74	7	du phalène	ORG
jbi-17593	74	8	urania	PERSON
jbi-17593	74	9	530489	CARDINAL
jbi-17593	74	10	23 mars 20111	DATE
jbi-17593	74	11	sous la forme d’un ellipsoïde	PERSON
jbi-17593	74	12	dans un espace environnemental tri-dimensionnel composé de	ORG
jbi-17593	74	13	corrélées à sa distribution	ORG
jbi-17593	74	14	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	74	15	2021b	DATE
jbi-17593	75	1	b. représentation schématique de la	PERSON
jbi-17593	75	2	individu à une	ORG
jbi-17593	77	1	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	77	2	71	CARDINAL
jbi-17593	77	3	hutchinson	GPE
jbi-17593	77	4	dans	NORP
jbi-17593	77	5	modèle une composante biotique qui rend	ORG
jbi-17593	77	6	compte de la possibilité de compétition entre deux espèces pour les mêmes portions de l’espace environnemental à une localité donnée	ORG
jbi-17593	78	1	il formule donc le principe de volterragause	PERSON
jbi-17593	78	2	selon lequel l’occurrence de deux espèces au	ORG
jbi-17593	78	3	sein d’une même localité signifie qu’elles doivent forcément occuper des niches écologiques différentes	WORK_OF_ART
jbi-17593	78	4	sans quoi il	ORG
jbi-17593	78	5	disparition de l’une des deux espèces à la	ORG
jbi-17593	78	6	localité considérée	PERSON
jbi-17593	79	1	ce principe implique la définition de la	PERSON
jbi-17593	79	2	hutchinson	GPE
jbi-17593	79	3	1957	DATE
jbi-17593	81	1	plusieurs localités de l’espace géographique	PERSON
jbi-17593	81	2	3	CARDINAL
jbi-17593	81	3	notées η(gi	ORG
jbi-17593	82	1	2	CARDINAL
jbi-17593	82	2	hutchinson	GPE
jbi-17593	82	3	1957	DATE
jbi-17593	82	4	peterson	PERSON
jbi-17593	82	5	2012	DATE
jbi-17593	83	1	chaque localité de l’espace géographique	ORG
jbi-17593	83	2	un	ORG
jbi-17593	83	3	de l’espace	PERSON
jbi-17593	84	1	dans g sont notés	PERSON
jbi-17593	85	1	ce principe est appelé la dualité de hutchinson	PERSON
jbi-17593	85	2	3	CARDINAL
jbi-17593	85	3	bien que g. e. hutchinson	PERSON
jbi-17593	85	4	j’emploirai plutôt les abréviations	ORG
jbi-17593	85	5	g pour espace géographique et e pour espace environnemental dans la	ORG
jbi-17593	85	6	en référence à un	ORG
jbi-17593	85	7	2012	DATE
jbi-17593	86	1	2009	DATE
jbi-17593	87	1	il implique que la	ORG
jbi-17593	87	2	dans	NORP
jbi-17593	87	3	l’espace géographique	ORG
jbi-17593	87	4	que ces deux espaces sont intimement	ORG
jbi-17593	88	1	cette relation n’est toutefois pas réciproque	ORG
jbi-17593	89	1	de façon logique	ORG
jbi-17593	89	2	à une localité de (g	ORG
jbi-17593	89	3	qu’une seule combinaison de	PERSON
jbi-17593	89	4	dans g. en revanche	ORG
jbi-17593	89	5	une combinaison de	PERSON
jbi-17593	89	6	autrement dit	PERSON
jbi-17593	89	7	peuvent être présentes à différentes localités géographiques	ORG
jbi-17593	90	1	la conséquence de cette relation non	ORG
jbi-17593	90	2	continu dans n	ORG
jbi-17593	90	3	dans	NORP
jbi-17593	90	4	2	CARDINAL
jbi-17593	91	1	c’est pourquoi il est primordial de prendre en compte ces deux espaces à la fois	ORG
jbi-17593	91	2	lorsque l’on cherche à aborder la	ORG
jbi-17593	91	3	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	91	4	2011	DATE
jbi-17593	92	1	de g. e. hutchinson	PERSON
jbi-17593	93	1	mathématiques selon	ORG
jbi-17593	93	2	soberón	ORG
jbi-17593	93	3	2017	DATE
jbi-17593	93	4	2	CARDINAL
jbi-17593	93	5	de la dualité de hutchinson dans le cas d’une espèce virtuelle et d’un espace environnemental	ORG
jbi-17593	93	6	sont la	ORG
jbi-17593	94	1	dans l’espace environnemental	ORG
jbi-17593	94	2	disponibles en france de nos jours	ORG
jbi-17593	94	3	19792013	DATE
jbi-17593	94	4	du modèle chelsa (résolution spatiale	ORG
jbi-17593	94	5	10	CARDINAL
jbi-17593	94	6	karger et al.	PERSON
jbi-17593	94	7	2017	DATE
jbi-17593	95	1	de l’espèce	ORG
jbi-17593	96	1	les localités correspondant à ces conditions	ORG
jbi-17593	96	2	favorables sont	ORG
jbi-17593	96	3	dans l’espace	ORG
jbi-17593	97	1	il est intéressant de noter ici que certaines	ORG
jbi-17593	97	2	pas en france actuellement	ORG
jbi-17593	97	3	grises contenue dans le	ORG
jbi-17593	98	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	98	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	98	3	72	CARDINAL
jbi-17593	98	4	cette inégalité prédit que les combinaisons de	PERSON
jbi-17593	98	5	aux localités où l’espèce	PERSON
jbi-17593	98	6	dans l’hypervolume de nf	ORG
jbi-17593	98	7	ce qui se vérifie	ORG
jbi-17593	98	8	soberón	ORG
jbi-17593	98	9	arroyopeña	GPE
jbi-17593	98	10	2017	DATE
jbi-17593	99	1	que des combinaisons de variables présentes dans nf	ORG
jbi-17593	99	2	à un	ORG
jbi-17593	99	3	hutchinson	GPE
jbi-17593	99	4	1957	DATE
jbi-17593	99	5	pulliam	ORG
jbi-17593	99	6	2000	DATE
jbi-17593	99	7	jackson et overpeck	ORG
jbi-17593	99	8	2000	DATE
jbi-17593	99	9	soberón	ORG
jbi-17593	99	10	peterson	GPE
jbi-17593	99	11	2011	DATE
jbi-17593	99	12	2	CARDINAL
jbi-17593	101	1	2000	DATE
jbi-17593	101	2	aussi nommée « niche	PERSON
jbi-17593	101	3	1971	DATE
jbi-17593	101	4	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	101	5	2011	DATE
jbi-17593	101	6	peterson	PERSON
jbi-17593	101	7	2012	DATE
jbi-17593	102	1	à l’espèce considérée	ORG
jbi-17593	102	2	soit en termes mathématiques	ORG
jbi-17593	102	3	période considérée	ORG
jbi-17593	102	4	qui coïncident avec les exigences écologiques	ORG
jbi-17593	102	5	de l’espèce	PERSON
jbi-17593	103	1	ce troisième	PERSON
jbi-17593	103	2	cette inégalité établit	PERSON
jbi-17593	103	3	un	ORG
jbi-17593	103	4	explicite entre	ORG
jbi-17593	103	5	répartition géographique puisque	ORG
jbi-17593	103	6	nf est avant tout définie dans l’espace environnemental	ORG
jbi-17593	103	7	alors que n	PERSON
jbi-17593	103	8	à partir des occurrences géographiques de l’espèce	ORG
jbi-17593	104	1	il convient maintenant de décrire	PERSON
jbi-17593	104	2	entre niches écologiques	ORG
jbi-17593	105	1	soberón et peterson	ORG
jbi-17593	105	2	2005	DATE
jbi-17593	105	3	2012	DATE
jbi-17593	105	4	qui	PERSON
jbi-17593	105	5	un	ORG
jbi-17593	105	6	théorique pour réfléchir aux facteurs	ORG
jbi-17593	105	7	3	CARDINAL
jbi-17593	106	1	la projection de nf dans	ORG
jbi-17593	106	2	géographique g	PERSON
jbi-17593	106	3	les localités géographiques présentant des conditions	ORG
jbi-17593	106	4	dans nf	ORG
jbi-17593	106	5	identifie les endroits où le	ORG
jbi-17593	106	6	pourrait rencontrer des conditions	ORG
jbi-17593	107	1	géographique du	PERSON
jbi-17593	107	2	peut également être réduite par les interactions biotiques	ORG
jbi-17593	108	1	cependant	PERSON
jbi-17593	108	2	si nous nous plaçons dans l’hypothèse du bruit eltonien	ORG
jbi-17593	108	3	ce facteur est peu	ORG
jbi-17593	109	1	facteur est l’accessibilité	ORG
jbi-17593	109	2	potentielle du	PERSON
jbi-17593	109	3	sur une période pertinente	ORG
jbi-17593	109	4	pulliam	ORG
jbi-17593	109	5	2000	DATE
jbi-17593	110	1	ces dernières peuvent en effet être trop éloignées de l’aire de répartition de la	ORG
jbi-17593	110	2	séparées de celle-ci par une barrière géographique infranchissable	ORG
jbi-17593	110	3	comme un océan ou une chaîne de montagne	PERSON
jbi-17593	111	1	qui est l’expression géographique de n* f. l’intersection de gp avec m définit l’aire de distribution occupée	ORG
jbi-17593	111	2	qui est l’expression géographique de nr	ORG
jbi-17593	111	3	la	GPE
jbi-17593	111	4	de gp	PERSON
jbi-17593	111	5	qui n’est pas occupée	ORG
jbi-17593	111	6	n’y pas encore accès	ORG
jbi-17593	111	7	mais qu’il pourrait	ORG
jbi-17593	112	1	dans ce	ORG
jbi-17593	112	2	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	112	3	2011	DATE
jbi-17593	112	4	2012	DATE
jbi-17593	112	5	4	DATE
jbi-17593	112	6	dans laquelle	ORG
jbi-17593	112	7	de hutchinson	ORG
jbi-17593	112	8	dans laquelle la présence de conditions	ORG
jbi-17593	112	9	3	CARDINAL
jbi-17593	113	1	diagramme bam illustrant les facteurs	PERSON
jbi-17593	113	2	dans le cas de l’hypothèse du bruit	ORG
jbi-17593	113	3	peterson	GPE
jbi-17593	113	4	2005	DATE
jbi-17593	113	5	2012	DATE
jbi-17593	113	6	modifié	PERSON
jbi-17593	114	1	les cercles représentent les différents facteurs	ORG
jbi-17593	114	2	géographique de l’espèce	PERSON
jbi-17593	115	1	espace géographique	ORG
jbi-17593	116	1	à l’espèce	ORG
jbi-17593	116	2	aire de distribution potentielle	PERSON
jbi-17593	116	3	aire de distribution occupée	PERSON
jbi-17593	116	4	aire de distribution	PERSON
jbi-17593	117	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	117	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	117	3	73	CARDINAL
jbi-17593	117	4	favorables constitue le principal facteur limitant à l’établissement de l’espèce	ORG
jbi-17593	117	5	dans un endroit et à un	ORG
jbi-17593	117	6	donnés	GPE
jbi-17593	117	7	soit m	ORG
jbi-17593	117	8	de wallace	PERSON
jbi-17593	117	9	dans laquelle le principal facteur limitant est	ORG
jbi-17593	117	10	aux conditions favorables	ORG
jbi-17593	117	11	dans laquelle	ORG
jbi-17593	118	1	d’une	PRODUCT
jbi-17593	118	2	parmi ces quatre-là peut avoir un	ORG
jbi-17593	118	3	2012	DATE
jbi-17593	119	1	une étude	ORG
jbi-17593	119	2	montré que les modèles sont plus	ORG
jbi-17593	119	3	dans la	ORG
jbi-17593	119	4	dans celle de hutchinson	ORG
jbi-17593	119	5	il conviendra donc de se	PERSON
jbi-17593	119	6	dans	NORP
jbi-17593	120	1	il faut noter ici l’importance que prend	PERSON
jbi-17593	120	2	comme facteur contraignant de la	PERSON
jbi-17593	120	3	d’une	CARDINAL
jbi-17593	121	1	il sera donc capital	PERSON
jbi-17593	121	2	donner une	ORG
jbi-17593	121	3	bonne	ORG
jbi-17593	121	4	d’une modélisation de niche	ORG
jbi-17593	122	1	elle doit correspondre à une réalité biogéographique plutôt qu’à des frontières administratives	ORG
jbi-17593	122	2	ses limites dépendent des capacités	ORG
jbi-17593	122	3	exemple matérialisées par des barrières géographiques naturelles	ORG
jbi-17593	122	4	chaîne de montagne	ORG
jbi-17593	122	5	océan ou d’une rivière	ORG
jbi-17593	122	6	pulliam	ORG
jbi-17593	122	7	2000	DATE
jbi-17593	122	8	al.	GPE
jbi-17593	122	9	2011	DATE
jbi-17593	122	10	machado-stredel et	ORG
jbi-17593	122	11	2021	CARDINAL
jbi-17593	124	1	d’une	CARDINAL
jbi-17593	124	2	les localités géographiques où le	ORG
jbi-17593	124	3	d’autre	GPE
jbi-17593	124	4	présentes dans l’aire	ORG
jbi-17593	125	1	à partir de ces données	ORG
jbi-17593	125	2	dans chaque	ORG
jbi-17593	125	3	de la région étudiée	PERSON
jbi-17593	125	4	la	GPE
jbi-17593	125	5	d’occurrence en fonction des conditions	ORG
jbi-17593	126	1	un modèle pour la fonction qui décrit la relation entre les	ORG
jbi-17593	126	2	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	126	3	2011	DATE
jbi-17593	127	1	pour cela	PERSON
jbi-17593	127	2	un	ORG
jbi-17593	127	3	prédictifs qui établissent des règles	PERSON
jbi-17593	127	4	entre différentes variables ou paramètres	ORG
jbi-17593	127	5	puis qui utilisent ces règles pour	ORG
jbi-17593	128	1	afin d’interpréter correctement les modèles	ORG
jbi-17593	128	2	qui peuvent potentiellement correspondre à ces données de sortie	ORG
jbi-17593	129	1	nature des données utilisées	ORG
jbi-17593	129	2	réduit d’ores et déjà la possibilité de modéliser tous les types de niches présentés précédemment	ORG
jbi-17593	130	1	en effet	ORG
jbi-17593	130	2	ces données sont avant tout géographiques	ORG
jbi-17593	131	1	dans l’espace environnemental	ORG
jbi-17593	131	2	dans	NORP
jbi-17593	131	3	l’espace géographique	GPE
jbi-17593	131	4	elle peut être réduite par au moins deux	ORG
jbi-17593	132	1	cela signifie que la niche fondamentale ne peut être estimée à partir de données géographiques seulement	ORG
jbi-17593	132	2	étant donné que la	ORG
jbi-17593	132	3	géographique du	PERSON
jbi-17593	132	4	2019	DATE
jbi-17593	133	1	elle doit être avant tout définie à partir de données expérimentales visant à déterminer les conditions	ORG
jbi-17593	133	2	tolérées par les individus	ORG
jbi-17593	133	3	soberón	ORG
jbi-17593	133	4	arroyopeña	GPE
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jbi-17593	134	1	dans le	ORG
jbi-17593	134	2	de l’enm se situe plus probablement quelque	ORG
jbi-17593	134	3	entre la	FAC
jbi-17593	134	4	réalisée en fonction de l’algorithme et des données	ORG
jbi-17593	135	1	de ces modélisations	PERSON
jbi-17593	136	1	la modélisation de distribution d’espèces	ORG
jbi-17593	137	1	sdm	ORG
jbi-17593	137	2	jeux de données et algorithmes	ORG
jbi-17593	137	3	qu’en	ORG
jbi-17593	137	4	enm	ORG
jbi-17593	137	5	peterson	PERSON
jbi-17593	137	6	4	CARDINAL
jbi-17593	137	7	quatre scénarios théoriques	ORG
jbi-17593	137	8	2012	DATE
jbi-17593	137	9	modifié	PERSON
jbi-17593	138	1	cercle vert représente les conditions	ORG
jbi-17593	138	2	le cercle aux hachures	ORG
jbi-17593	138	3	à l’espèce	ORG
jbi-17593	141	1	de wallace	ORG
jbi-17593	142	1	d. configuration de superposition	ORG
jbi-17593	143	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	143	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	143	3	74	CARDINAL
jbi-17593	143	4	soberón	ORG
jbi-17593	143	5	2012	DATE
jbi-17593	144	1	théorique et les concepts	ORG
jbi-17593	144	2	sdm sont différents et n’impliquent pas les mêmes axiomes	ORG
jbi-17593	145	1	en sdm	ORG
jbi-17593	145	2	les cartes de sortie sont interprétées comme la	ORG
jbi-17593	145	3	tandis qu’en enm	ORG
jbi-17593	145	4	d’une	PRODUCT
jbi-17593	145	5	dans	NORP
jbi-17593	145	6	environnemental à partir de la	ORG
jbi-17593	145	7	géographique connue d’une espèce	PERSON
jbi-17593	146	1	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	146	2	2011	DATE
jbi-17593	146	3	sillero	ORG
jbi-17593	146	4	2011	DATE
jbi-17593	146	5	araújo et peterson	ORG
jbi-17593	146	6	2012	DATE
jbi-17593	146	7	warren	GPE
jbi-17593	146	8	2012	DATE
jbi-17593	146	9	al.	PERSON
jbi-17593	146	10	2021	CARDINAL
jbi-17593	147	1	cette différence	PERSON
jbi-17593	147	2	choix des données d’occurrences et des algorithmes	ORG
jbi-17593	147	3	les études de sdm utilisent généralement des données de présence-absence	ORG
jbi-17593	147	4	tandis qu’en enm	ORG
jbi-17593	147	5	les données de présence-seule et de présence-background	ORG
jbi-17593	148	1	3.2	CARDINAL
jbi-17593	149	1	la qualité d’une étude	PERSON
jbi-17593	149	2	l’enm	ORG
jbi-17593	149	3	donc avant tout sur l’exposé clair et explicite de ses fondements	ORG
jbi-17593	149	4	peterson	PERSON
jbi-17593	149	5	2012	DATE
jbi-17593	150	1	ceux-ci permettent de	PERSON
jbi-17593	150	2	choix des données à l’origine des modèles ainsi que la conception des analyses	ORG
jbi-17593	150	3	pour que les modèles	ORG
jbi-17593	150	4	finaux	GPE
jbi-17593	150	5	qu’ils	ORG
jbi-17593	151	1	dans la	ORG
jbi-17593	151	2	de cet article	ORG
jbi-17593	151	3	un	ORG
jbi-17593	151	4	choix des données et des algorithmes en enm	ORG
jbi-17593	153	1	focaliserai donc principalement sur les méthodes de présence-seule ou présence-background	ORG
jbi-17593	153	2	l’algorithme le plus populaire en enm	ORG
jbi-17593	153	3	choisir les donnees	ORG
jbi-17593	154	1	utilisées en enm sont des cartes	ORG
jbi-17593	154	2	une carte de données	ORG
jbi-17593	155	1	un	ORG
jbi-17593	155	2	de coordonnées	ORG
jbi-17593	155	3	et une valeur attributaire	ORG
jbi-17593	155	4	de différentes	ORG
jbi-17593	155	5	pertinentes pour décrire l’environnement du taxon ou de la population considéré	ORG
jbi-17593	155	6	comporte trois	ORG
jbi-17593	156	1	il est	ORG
jbi-17593	156	2	géographique de l’espèce	PERSON
jbi-17593	156	3	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	156	4	2011	DATE
jbi-17593	156	5	nécessité qui	ORG
jbi-17593	156	6	3	CARDINAL
jbi-17593	157	1	il s’agit de	PERSON
jbi-17593	157	2	climatiques	ORG
jbi-17593	157	3	pearson et dawson	ORG
jbi-17593	157	4	2003	DATE
jbi-17593	157	5	peuvent être employés en fonction de l’espèce étudiée	ORG
jbi-17593	158	1	par exemple	ORG
jbi-17593	158	2	il est particulièrement pertinent d’inclure des	ORG
jbi-17593	158	3	les propriétés du sol pour modéliser la	GPE
jbi-17593	158	4	écologique de végétaux	ORG
jbi-17593	158	5	2017	CARDINAL
jbi-17593	158	6	2020	DATE
jbi-17593	158	7	les propriétés de l’eau dans le cas d’espèces aquatiques	ORG
jbi-17593	158	8	2015	DATE
jbi-17593	158	9	sbrocco et barber, 2013	ORG
jbi-17593	159	1	en revanche	ORG
jbi-17593	159	2	l’élévation n’est généralement pas une	ORG
jbi-17593	159	3	enm en raison de son importante corrélation avec la température	ORG
jbi-17593	160	1	n’a pas nécessairement de conséquences majeures sur les modèles	ORG
jbi-17593	160	2	en tout cas	ORG
jbi-17593	160	3	feng et al.	PERSON
jbi-17593	160	4	2019b	DATE
jbi-17593	161	1	cependant	PERSON
jbi-17593	161	2	la corrélation entre température et élévation n’est pas constante et diffère	ORG
jbi-17593	161	3	dans	NORP
jbi-17593	161	4	dans le temps	ORG
jbi-17593	161	5	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	161	6	2011	DATE
jbi-17593	161	7	85	CARDINAL
jbi-17593	162	1	cela est problématique lorsque l’on cherche à transférer le modèle à une autre région ou une autre période	ORG
jbi-17593	163	1	il est plutôt recommandé d’utiliser des indicateurs topographiques calculés	ORG
jbi-17593	163	2	à partir de l’élévation	ORG
jbi-17593	163	3	mais qui sont indépendants des	ORG
jbi-17593	163	4	climatiques	ORG
jbi-17593	163	5	amatulli et al	GPE
jbi-17593	163	6	2018	DATE
jbi-17593	163	7	2019	DATE
jbi-17593	164	1	dans tous les cas	ORG
jbi-17593	164	2	la plupart de ces	ORG
jbi-17593	164	3	étant donné qu’il n’est pas	ORG
jbi-17593	164	4	de les mesurer en continu sur d’aussi grandes surfaces	ORG
jbi-17593	164	5	5	CARDINAL
jbi-17593	164	6	ce particulièrement concernant des variables paléoclimatiques	ORG
jbi-17593	164	7	qui reconstituent le climat et l’environnement pour le passé (e.g.	ORG
jbi-17593	164	8	2017	CARDINAL
jbi-17593	164	9	boucher et al.	PERSON
jbi-17593	164	10	2020	DATE
jbi-17593	164	11	pour lequel la densité spatio-temporelle des proxys climatiques est très faible	ORG
jbi-17593	165	1	en conséquence	ORG
jbi-17593	165	2	basées sur des modèles peuvent comporter un	ORG
jbi-17593	166	1	lors de leur emploi en enm	ORG
jbi-17593	166	2	varela et al.	PERSON
jbi-17593	166	3	2015	DATE
jbi-17593	167	1	il est alors	PERSON
jbi-17593	167	2	de consulter leurs métadonnées afin de vérifier la fiabilité globale de ces modèles	ORG
jbi-17593	167	3	mais également leur	ORG
jbi-17593	168	1	par exemple	ORG
jbi-17593	168	2	pour des jeux de	ORG
jbi-17593	168	3	climatiques mondiales telles que worldclim	ORG
jbi-17593	168	4	2017	DATE
jbi-17593	168	5	l’inégale densité de répartition des stations	ORG
jbi-17593	168	6	météorologiques	PERSON
jbi-17593	168	7	5	CARDINAL
jbi-17593	169	1	dans le cas de variables paléoclimatiques	ORG
jbi-17593	169	2	sont également mieux documentées que d’autres	ORG
jbi-17593	169	3	ce qui permet une meilleure reconstitution du climat	ORG
jbi-17593	169	4	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	169	5	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	169	6	75	CARDINAL
jbi-17593	169	7	glaciaire en europe	ORG
jbi-17593	169	8	varela et al.	PERSON
jbi-17593	169	9	2015	DATE
jbi-17593	170	1	il est	ORG
jbi-17593	170	2	de prendre en compte la	ORG
jbi-17593	170	3	dimensionnalité de l’environnement modélisé	ORG
jbi-17593	171	1	d’utiliser un nombre restreint de	ORG
jbi-17593	172	1	grande quantité de	ORG
jbi-17593	172	2	le modèle	ORG
jbi-17593	172	3	entre le modèle de niche et les données d’occurrences	ORG
jbi-17593	172	4	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	172	5	2011	DATE
jbi-17593	172	6	87	CARDINAL
jbi-17593	172	7	ce qui peut masquer certains aspects	ORG
jbi-17593	173	1	grande complexité d’un	ORG
jbi-17593	173	2	modèle de niche	ORG
jbi-17593	173	3	diminue la qualité des modèles	ORG
jbi-17593	173	4	warren et seifert, 2011	PERSON
jbi-17593	173	5	donc les possibilités	ORG
jbi-17593	173	6	tel que le transfert à une autre région ou une autre période	ORG
jbi-17593	173	7	peterson et nakazawa	ORG
jbi-17593	173	8	2007	DATE
jbi-17593	174	1	il est en ce sens primordial	PERSON
jbi-17593	174	2	soit inférieur au nombre d’occurrences	ORG
jbi-17593	174	3	2021	CARDINAL
jbi-17593	176	1	guisan et zimmerman	ORG
jbi-17593	176	2	2000	DATE
jbi-17593	177	1	utiliser un trop grand nombre de	ORG
jbi-17593	177	2	augmente automatiquement le temps de calcul et de calibration des modèles	ORG
jbi-17593	177	3	une contrainte purement matérielle mais non	ORG
jbi-17593	177	4	dans	NORP
jbi-17593	177	5	un temps limité	ORG
jbi-17593	177	6	il existe de nombreuses	PERSON
jbi-17593	177	7	afin de sélectionner les meilleures	ORG
jbi-17593	177	8	pour un modèle de niche donné	ORG
jbi-17593	177	9	en fonction des objectifs de l’étude	ORG
jbi-17593	177	10	2019a	DATE
jbi-17593	178	1	5	CARDINAL
jbi-17593	179	1	météorologiques utilisées pour produire les	ORG
jbi-17593	179	2	climatiques par interpolation	ORG
jbi-17593	179	3	exemple de la température moyenne et de la radiation solaire du jeu de données worldclim2	ORG
jbi-17593	180	1	2017	DATE
jbi-17593	181	1	l’inégale densité de	PERSON
jbi-17593	181	2	précise dans certaines régions que d’autres	ORG
jbi-17593	182	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	182	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	182	3	76	CARDINAL
jbi-17593	182	4	prendre en compte est la résolution spatiale et l’étendue chronologique des	ORG
jbi-17593	183	1	cellesci doivent	PERSON
jbi-17593	183	2	risque de produire un modèle de niche	ORG
jbi-17593	183	3	de vue spatio-temporel	PERSON
jbi-17593	183	4	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	183	5	2011	DATE
jbi-17593	183	6	91	CARDINAL
jbi-17593	183	7	barbosa	PERSON
jbi-17593	183	8	2020	DATE
jbi-17593	184	1	si les cartes de données environnementales présentent une résolution spatiale trop grossière	ORG
jbi-17593	184	2	étudié	PRODUCT
jbi-17593	184	3	il sera nécessaire de réaliser une descente d’échelle statistique afin	ORG
jbi-17593	185	1	cette étape est assez délicate	ORG
jbi-17593	185	2	d’obtenir un maillage	PERSON
jbi-17593	185	3	barbosa	PERSON
jbi-17593	185	4	2020	DATE
jbi-17593	186	1	il est nécessaire pour cela d’avoir « accès à la relation	ORG
jbi-17593	186	2	utilisée pour	ORG
jbi-17593	186	3	5	CARDINAL
jbi-17593	187	1	plusieurs méthodes	PERSON
jbi-17593	187	2	proche voisin	ORG
jbi-17593	187	3	2007	DATE
jbi-17593	187	4	antunes	ORG
jbi-17593	187	5	2015	DATE
jbi-17593	187	6	al.	ORG
jbi-17593	187	7	2018	DATE
jbi-17593	187	8	beyer et al.	PERSON
jbi-17593	187	9	2020	DATE
jbi-17593	188	1	d’autre	GPE
jbi-17593	188	2	la correspondance chronologique entre les données d’occurrences et les données	ORG
jbi-17593	188	3	aux occurrences recensées	GPE
jbi-17593	189	1	par exemple	ORG
jbi-17593	189	2	dans le cas d’espèces migratrices	ORG
jbi-17593	189	3	jeu de données trop	ORG
jbi-17593	189	4	imprécis temporellement peut conduire à des modèles peu informatifs sur leur comportement écologique	ORG
jbi-17593	189	5	ingenloff	ORG
jbi-17593	189	6	2020	DATE
jbi-17593	189	7	ingenloff et peterson	ORG
jbi-17593	189	8	2021	DATE
jbi-17593	190	1	plusieurs auteurs ont	ORG
jbi-17593	190	2	du choix des	ORG
jbi-17593	190	3	peterson et nakazawa	PERSON
jbi-17593	190	4	2007	DATE
jbi-17593	190	5	diniz-filho et al.	ORG
jbi-17593	190	6	2009	DATE
jbi-17593	190	7	varela et al.	PERSON
jbi-17593	190	8	2015	DATE
jbi-17593	190	9	2019a	DATE
jbi-17593	190	10	2021	CARDINAL
jbi-17593	191	1	en ce qui concerne les	ORG
jbi-17593	191	2	climatiques	ORG
jbi-17593	191	3	de nombreux modèles du climat régional ou global	PERSON
jbi-17593	191	4	ne se basant pas sur les mêmes types de calculs ni les mêmes processus influençant le climat (e.g.	ORG
jbi-17593	191	5	modèles de circulation globale	ORG
jbi-17593	191	6	kageyama et al.	PERSON
jbi-17593	191	7	2005	DATE
jbi-17593	191	8	singarayer et valdes	ORG
jbi-17593	191	9	2010	DATE
jbi-17593	191	10	2017	CARDINAL
jbi-17593	191	11	boucher et al.	PERSON
jbi-17593	191	12	2020	DATE
jbi-17593	191	13	modèles de système terrestre de complexité	ORG
jbi-17593	191	14	claussen et al.	PERSON
jbi-17593	191	15	2002	DATE
jbi-17593	191	16	al.	PERSON
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jbi-17593	191	18	roche et al.	ORG
jbi-17593	191	19	2014	DATE
jbi-17593	192	1	chaque modèle fournit donc des jeux de simulations	ORG
jbi-17593	192	2	influençant de fait les modèles de niches sur lesquels ils seront basés	ORG
jbi-17593	192	3	varela et al.	PERSON
jbi-17593	192	4	2015	DATE
jbi-17593	193	1	ce facteur de variabilité est donc important à prendre en compte	ORG
jbi-17593	193	2	en particulier lorsque l’étude	ORG
jbi-17593	193	3	d’évaluer	ORG
jbi-17593	193	4	du changement climatique sur la répartition géographique des aires	ORG
jbi-17593	193	5	d’une	CARDINAL
jbi-17593	193	6	diniz-filho et al.	ORG
jbi-17593	193	7	2009	DATE
jbi-17593	193	8	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	193	9	2018	DATE
jbi-17593	194	1	il est donc préconisé de toujours proposer une évaluation de la	PERSON
jbi-17593	194	2	des modèles en fonction des différentes	ORG
jbi-17593	194	3	diniz-filho et al.	ORG
jbi-17593	194	4	2009	DATE
jbi-17593	194	5	2019b	DATE
jbi-17593	194	6	il est également intéressant de présenter la répartition spatiale de la variance ou de l’écart-type	ORG
jbi-17593	194	7	les régions dans lesquelles la	ORG
jbi-17593	194	8	faible	ORG
jbi-17593	194	9	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	194	10	2018	DATE
jbi-17593	194	11	2019b	DATE
jbi-17593	194	12	warren et al.	PERSON
jbi-17593	194	13	2021a	DATE
jbi-17593	195	1	données d’occurrences les données d’occurrences permettent de rendre compte de la répartition géographique de l’espèce ou de la	ORG
jbi-17593	196	1	elles se caractérisent par l’observation de la présence ou de l’absence d’un	ORG
jbi-17593	196	2	dans une localité géographique donnée et à un	ORG
jbi-17593	197	1	cette	ORG
jbi-17593	197	2	la répartition géographique d’une espèce	ORG
jbi-17593	197	3	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	197	4	2011	DATE
jbi-17593	197	5	63	CARDINAL
jbi-17593	198	1	les facteurs qui intéressent les études	PERSON
jbi-17593	198	2	d’enm	NORP
jbi-17593	198	3	6	CARDINAL
jbi-17593	198	4	qui concernent donc la valeur	ORG
jbi-17593	198	5	de l’espèce ou de la	PERSON
jbi-17593	198	6	il s’agit de la nf	PERSON
jbi-17593	198	7	dans le	ORG
jbi-17593	198	8	bam modifié	PERSON
jbi-17593	198	9	3	CARDINAL
jbi-17593	199	1	cette répartition géographique est également conditionnée par l’accessibilité de l’espèce	PERSON
jbi-17593	200	1	de facteurs est plus	PERSON
jbi-17593	200	2	car il introduit des biais qui ne dépendent pas de l’écologie de l’espèce	ORG
jbi-17593	200	3	considérée	GPE
jbi-17593	200	4	mais plutôt du fonctionnement de la recherche	ORG
jbi-17593	200	5	6	CARDINAL
jbi-17593	201	1	il s’agit par exemple de la différence de détectabilité entre espèces (	PERSON
jbi-17593	201	2	royle et dorazio	PERSON
jbi-17593	201	3	2006	DATE
jbi-17593	201	4	faciles à détecter que d’autres	ORG
jbi-17593	201	5	disparité dans les	ORG
jbi-17593	201	6	de collecte de anaïs vignoles	ORG
jbi-17593	201	7	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	201	8	77	CARDINAL
jbi-17593	201	9	dans certaines régions	ORG
jbi-17593	201	10	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	201	11	2011	DATE
jbi-17593	201	12	70	CARDINAL
jbi-17593	202	1	un biais spatial courant est par	ORG
jbi-17593	202	2	exemple la concentration d’occurrences le	ORG
jbi-17593	202	3	recenser une occurrence que dans des	ORG
jbi-17593	202	4	kadmond et al.	PERSON
jbi-17593	202	5	2004	DATE
jbi-17593	203	1	un autre biais	ORG
jbi-17593	203	2	qualité du recensement de l’occurrence: l’identification d’un	ORG
jbi-17593	203	3	peut comporter des erreurs qui dépendent de l’expérience du collecteur ou de l’état d’avancement	ORG
jbi-17593	203	4	localité recensée avant la découverte dudit	PERSON
jbi-17593	204	1	dans le cas de données	ORG
jbi-17593	204	2	un biais important est également la	ORG
jbi-17593	204	3	conservation différentielle des vestiges liée aux conditions	ORG
jbi-17593	205	1	à un biais d’échantillonnage drastique	ORG
jbi-17593	205	2	s’ajoutant aux autres biais susmentionnés	PERSON
jbi-17593	205	3	car seule une très	ORG
jbi-17593	205	4	faible minorité de vestiges rencontrent des conditions	ORG
jbi-17593	206	1	ce biais est d’autant	PERSON
jbi-17593	206	2	fort	GPE
jbi-17593	206	3	spatiotemporelle du	PERSON
jbi-17593	206	4	un	ORG
jbi-17593	206	5	géographique et une durée de vie limitées	ORG
jbi-17593	206	6	d’être	ORG
jbi-17593	206	7	1982	DATE
jbi-17593	207	1	ces quelques exemples montrent que les données d’occurrences ne peuvent être interprétées simplement comme la documentation de l’absence	ORG
jbi-17593	208	1	elles résultent en réalité d’une complexe intrication de facteurs	ORG
jbi-17593	208	2	qui nous intéressent	ORG
jbi-17593	208	3	6	CARDINAL
jbi-17593	209	1	ces derniers auront pour conséquence	ORG
jbi-17593	209	2	des biais spatiaux dans l’estimation de la répartition géographique de l’espèce	ORG
jbi-17593	209	3	qui seront plus ou moins	ORG
jbi-17593	210	1	ceux-ci ne se	PERSON
jbi-17593	210	2	occupés par le	ORG
jbi-17593	210	3	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	210	4	2011	DATE
jbi-17593	211	1	6	CARDINAL
jbi-17593	212	1	en incluant des résultats erronés	ORG
jbi-17593	213	1	chaque barre représente un choix	PERSON
jbi-17593	213	2	les cercles blancs	ORG
jbi-17593	214	1	ne requiert pas seulement que l’espèce	ORG
jbi-17593	214	2	dans une localité en fonction des trois processus biologiques représentés dans les trois premières colonnes	ORG
jbi-17593	214	3	mais également que	ORG
jbi-17593	214	4	la localité ait été	ORG
jbi-17593	214	5	par des observateurs et que cette observation	ORG
jbi-17593	214	6	ait été réalisée correctement	ORG
jbi-17593	215	1	plusieurs opportunités	PERSON
jbi-17593	216	1	dans cet exemple sont soulignées une fausse	ORG
jbi-17593	216	2	deux	PERSON
jbi-17593	216	3	liées à deux	PERSON
jbi-17593	216	4	biologiques radicalement différentes	ORG
jbi-17593	216	5	et une fausse présence	ORG
jbi-17593	216	6	d’une mauvaise	PERSON
jbi-17593	216	7	de peterson et al	PERSON
jbi-17593	216	8	2011	DATE
jbi-17593	216	9	fig	ORG
jbi-17593	217	1	5.1	CARDINAL
jbi-17593	217	2	modifiées	PERSON
jbi-17593	218	1	probabiliste de cet arbre par les auteurs de la	PERSON
jbi-17593	218	2	de la répartition géographique d’une espèce est	ORG
jbi-17593	219	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	219	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	219	3	78	CARDINAL
jbi-17593	219	4	importante de ces biais conditionne également le	ORG
jbi-17593	219	5	d’algorithme qui	PERSON
jbi-17593	220	1	de biais d’échantillonnage successifs aux facteurs	ORG
jbi-17593	220	2	à une estimation	ORG
jbi-17593	220	3	d’aboutir à une fausse présence	ORG
jbi-17593	220	4	d’aboutir à une fausse	ORG
jbi-17593	221	1	6	CARDINAL
jbi-17593	222	1	les jeux d’occurrences marqués par de tels biais devront donc être employés avec des algorithmes adaptés	ORG
jbi-17593	223	1	en enm	PERSON
jbi-17593	223	2	les données d’absence sont en effet rarement employées	ORG
jbi-17593	223	3	les méthodes de présence-absence	ORG
jbi-17593	223	4	objectif de « distinguer les	PERSON
jbi-17593	223	5	entre	GPE
jbi-17593	223	6	en la probabilité de rencontrer l’espèce	ORG
jbi-17593	223	7	2021	CARDINAL
jbi-17593	223	8	4	CARDINAL
jbi-17593	223	9	2011	DATE
jbi-17593	224	1	cela découle de la moins bonne fiabilité des données d’absence	PERSON
jbi-17593	224	2	aux données de présence	ORG
jbi-17593	224	3	à une localité aux environnements favorables	ORG
jbi-17593	224	4	à l’espèce	ORG
jbi-17593	224	5	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	224	6	2011	DATE
jbi-17593	224	7	76	CARDINAL
jbi-17593	225	1	les modèles	ORG
jbi-17593	225	2	de ce fait à des cartes de probabilité de présence	PERSON
jbi-17593	225	3	un objectif de la sdm plutôt que de l’enm	ORG
jbi-17593	226	1	al.	PERSON
jbi-17593	226	2	2021	CARDINAL
jbi-17593	227	1	en enm	PERSON
jbi-17593	227	2	il est préférable de n’employer que des modèles utilisant des données de présence-seule ou de présence-background	ORG
jbi-17593	228	1	les biais d’échantillonnage peuvent se	FAC
jbi-17593	228	2	sur l’évaluation du modèle	ORG
jbi-17593	229	1	de l’espèce	PERSON
jbi-17593	229	2	va conduire à ce que les	ORG
jbi-17593	229	3	le modèle soient géographiquement et/ou environnementalement trop proches de celles	ORG
jbi-17593	231	1	anderson et gonzalez	PERSON
jbi-17593	231	2	2011	DATE
jbi-17593	231	3	boria et al.	ORG
jbi-17593	231	4	2014	DATE
jbi-17593	232	1	il s’agit	PERSON
jbi-17593	233	1	plusieurs méthodes de raréfaction spatiale	ORG
jbi-17593	233	2	aiello-lammens et al.	PERSON
jbi-17593	233	3	2015	DATE
jbi-17593	234	1	ce procédé n’est pas toujours suffisant pour s’affranchir de biais d’échantillonnage	ORG
jbi-17593	234	2	varela et al.	PERSON
jbi-17593	234	3	2014	DATE
jbi-17593	235	1	il est en effet	PERSON
jbi-17593	235	2	que cette raréfaction des jeux de données d’occurrences ne conduise pas à l’élimination de	ORG
jbi-17593	235	3	pertinentes pour la création du modèle	ORG
jbi-17593	235	4	en raison de leur proximité géographique avec d’autres	ORG
jbi-17593	236	1	il est alors conseillé de recourir à un filtre environnemental en éliminant les points présentant des combinaisons de valeurs trop proches	PERSON
jbi-17593	237	1	la combinaison de données	FAC
jbi-17593	237	2	de différentes	ORG
jbi-17593	237	3	inventaires de spécimens conservés	ORG
jbi-17593	237	4	dans les musées	ORG
jbi-17593	237	5	collecte systématique dans le	ORG
jbi-17593	237	6	d’une étude de	ORG
jbi-17593	237	7	de biais différents	ORG
jbi-17593	237	8	2019	DATE
jbi-17593	238	1	il peut alors s’avérer difficile de limiter ces derniers dans un jeu de données	PERSON
jbi-17593	238	2	puisque chaque	ORG
jbi-17593	238	3	n’aura	GPE
jbi-17593	238	4	de biais	ORG
jbi-17593	239	1	plusieurs protocoles	PERSON
jbi-17593	239	2	toutefois pour tenter d’intégrer différentes	ORG
jbi-17593	239	3	sein d’une même étude de façon plus pertinente	EVENT
jbi-17593	239	4	par exemple en accordant	ORG
jbi-17593	239	5	de poids à certaines	ORG
jbi-17593	239	6	en comparant des modèles basés sur différentes	ORG
jbi-17593	240	1	une donnée d’occurrence est caractérisée	PERSON
jbi-17593	241	1	selon les	ORG
jbi-17593	241	2	la qualité intrinsèque des données d’occurrences	ORG
jbi-17593	242	1	il est donc particulièrement	PERSON
jbi-17593	242	2	fiabilité de ces trois informations pour chaque occurrence	ORG
jbi-17593	242	3	d’uniformiser le jeu de données	ORG
jbi-17593	242	4	de s’assurer que chaque type	ORG
jbi-17593	242	5	d’information possède le même niveau de précision et	ORG
jbi-17593	242	6	le cas échéant	ORG
jbi-17593	242	7	de supprimer les	ORG
jbi-17593	242	8	faible pour l’étude	ORG
jbi-17593	242	9	concernée (e.g.	ORG
jbi-17593	242	10	al.	PERSON
jbi-17593	242	11	2021	CARDINAL
jbi-17593	243	1	par exemple	ORG
jbi-17593	243	2	selon la qualité et la source de l’information	ORG
jbi-17593	243	3	à une	ORG
jbi-17593	243	4	comme le nom de la commune ou du	ORG
jbi-17593	243	5	de collecte	PERSON
jbi-17593	243	6	à une	ORG
jbi-17593	244	1	dans ce cas	ORG
jbi-17593	244	2	il est par exemple conseillé d’associer à chaque	ORG
jbi-17593	244	3	2004	DATE
jbi-17593	244	4	chapman et al.	PERSON
jbi-17593	244	5	2020	DATE
jbi-17593	244	6	puis de ne garder que les	ORG
jbi-17593	244	7	seuil prédéfini	ORG
jbi-17593	244	8	exemple à la résolution des données	ORG
jbi-17593	245	1	il est également fréquent que les coordonnées de localisation comportent des erreurs	ORG
jbi-17593	245	2	comme une inversion de la	ORG
jbi-17593	245	3	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	245	4	79	CARDINAL
jbi-17593	245	5	écologique de la	ORG
jbi-17593	245	6	cas d’occurrences situées	ORG
jbi-17593	245	7	dans un océan pour une espèce terrestre	ORG
jbi-17593	245	8	al.	PERSON
jbi-17593	245	9	2021	CARDINAL
jbi-17593	245	10	7).4	CARDINAL
jbi-17593	245	11	être vérifiées	PERSON
jbi-17593	245	12	si les informations erronées	ORG
jbi-17593	245	13	ne peuvent être corrigées	ORG
jbi-17593	246	1	le même type de problème peut apparaître pour les informations de temporalité et	ORG
jbi-17593	246	2	les données les plus	ORG
jbi-17593	246	3	adaptées aux questionnements et à la résolution de l’étude	ORG
jbi-17593	247	1	à l’issue de cette étape	ORG
jbi-17593	247	2	il est possible	ORG
jbi-17593	247	3	de se rendre compte que le	ORG
jbi-17593	247	4	ne se prête pas à la problématique de départ	ORG
jbi-17593	248	1	par exemple	ORG
jbi-17593	248	2	groupe au niveau spécifique n’est	ORG
jbi-17593	248	3	que dans la mesure où suffisamment d’occurrences sont identifiées au niveau de l’espèce	ORG
jbi-17593	249	1	cet exemple peut sembler	PERSON
jbi-17593	249	2	mais il existe une infinité de cas pour lesquels mesurer l’adéquation des données à la problématique de départ est	ORG
jbi-17593	250	1	de ce jeu de données d’occurrences doit donc	ORG
jbi-17593	250	2	d’une	CARDINAL
jbi-17593	250	3	4	CARDINAL
jbi-17593	250	4	à une	ORG
jbi-17593	250	5	de départ	ORG
jbi-17593	251	1	une autre question	ORG
jbi-17593	251	2	jeu de données	ORG
jbi-17593	252	1	si ce n’est qu’il doit être le plus élevé	ORG
jbi-17593	252	2	sans pour autant sacrifier	ORG
jbi-17593	252	3	la qualité des occurrences	PERSON
jbi-17593	253	1	une étude	ORG
jbi-17593	253	2	par exemple montré que	ORG
jbi-17593	253	3	3	CARDINAL
jbi-17593	253	4	un modèle de niche robuste pour des espèces à faible étendue spatiale	ORG
jbi-17593	253	5	13	CARDINAL
jbi-17593	253	6	pour des espèces plus largement répandues	ORG
jbi-17593	253	7	2016	DATE
jbi-17593	254	1	si trop peu d’occurrences sont utilisées	ORG
jbi-17593	254	2	25	CARDINAL
jbi-17593	254	3	la variabilité des modèles et des statistiques d’évaluation augmente (	ORG
jbi-17593	254	4	hernandez et al.	PERSON
jbi-17593	254	5	2006	DATE
jbi-17593	254	6	wisz et al.	PERSON
jbi-17593	254	7	2008	DATE
jbi-17593	255	1	plusieurs protocoles	PERSON
jbi-17593	255	2	un	ORG
jbi-17593	255	3	faible nombre d’occurrences dans la création et l’évaluation des modèles de niches:	ORG
jbi-17593	255	4	par exemple	ORG
jbi-17593	255	5	one	CARDINAL
jbi-17593	255	6	pearson et al.	PERSON
jbi-17593	255	7	2006	DATE
jbi-17593	255	8	anderson	GPE
jbi-17593	255	9	2013	DATE
jbi-17593	255	10	2022	CARDINAL
jbi-17593	255	11	variabilité du modèle en fonction de	ORG
jbi-17593	256	1	pour prendre en compte plus de	ORG
jbi-17593	256	2	que le nombre d’occurrences	ORG
jbi-17593	256	3	il est aussi	ORG
jbi-17593	256	4	d’utiliser les « ensembles de petits modèles	ORG
jbi-17593	256	5	2015	DATE
jbi-17593	256	6	n’utilisant qu’une	ORG
jbi-17593	256	7	modèles bivariés	PERSON
jbi-17593	257	1	l’algorithme maxent semble bien adapté aux petits jeux de données d’occurrences	PERSON
jbi-17593	257	2	comme l’ont démontré	ORG
jbi-17593	257	3	plusieurs études	ORG
jbi-17593	257	4	hernandez et al.	PERSON
jbi-17593	257	5	2006	DATE
jbi-17593	257	6	2007	DATE
jbi-17593	257	7	wisz et al.	PERSON
jbi-17593	257	8	2008	DATE
jbi-17593	257	9	prendre en compte dans le processus de modelisation quels algorithmes pour l’enm	ORG
jbi-17593	258	1	il existe de nombreux	PERSON
jbi-17593	258	2	permettant de proposer un modèle de niche écologique	ORG
jbi-17593	258	3	chacun caractérisé par des propriétés intrinsèques	ORG
jbi-17593	258	4	qu’il faut connaître afin de le choisir	ORG
jbi-17593	259	1	de données d’occurrences:	ORG
jbi-17593	259	2	2001	DATE
jbi-17593	259	3	les modèles	ORG
jbi-17593	260	1	royle et dorazio	PERSON
jbi-17593	260	2	2006	DATE
jbi-17593	260	3	les modèles	ORG
jbi-17593	260	4	guisan et al.	PERSON
jbi-17593	260	5	2002	DATE
jbi-17593	260	6	de présence-seule	PERSON
jbi-17593	260	7	7	CARDINAL
jbi-17593	261	1	résultats d’une recherche d’occurrences dans l’agrégateur de données d’occurrences gbif pour le	PRODUCT
jbi-17593	261	2	pan troglodytes	ORG
jbi-17593	261	3	entre 1970 et 2022	EVENT
jbi-17593	262	1	3 001	CARDINAL
jbi-17593	262	2	jaunes à orange	ORG
jbi-17593	262	3	mais une partie	ORG
jbi-17593	262	4	comportent probablement des erreurs ou des incertitudes trop importantes pour être prises en compte dans une étude	ORG
jbi-17593	262	5	l’enm	ORG
jbi-17593	263	1	les erreurs les plus évidentes	ORG
jbi-17593	263	2	que nous pouvons relever visuellement	ORG
jbi-17593	263	3	sont indiquées par des flèches	ORG
jbi-17593	264	1	la flèche fushia indique une occurrence	ORG
jbi-17593	264	2	aux coordonnées	ORG
jbi-17593	264	3	tandis que les flèches bleu clair	ORG
jbi-17593	264	4	du reste de l’aire de répartition géographique	ORG
jbi-17593	264	5	ces quatre localités sont clairement situées	ORG
jbi-17593	264	6	dans des	LOC
jbi-17593	264	7	tempérées pour les flèches bleu clair	ORG
jbi-17593	265	1	jeu de données nécessitera une vérification	ORG
jbi-17593	266	1	24	CARDINAL
jbi-17593	266	2	download3	GPE
jbi-17593	267	1	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	267	2	80	CARDINAL
jbi-17593	267	3	al.	GPE
jbi-17593	267	4	2014	DATE
jbi-17593	267	5	1993	DATE
jbi-17593	267	6	habitat	ORG
jbi-17593	267	7	1991	DATE
jbi-17593	267	8	les modèles basés sur la	ORG
jbi-17593	267	9	farber et kadmon	ORG
jbi-17593	267	10	2003	DATE
jbi-17593	267	11	l’algorithme généralisé pour la	PERSON
jbi-17593	267	12	stockwell	ORG
jbi-17593	267	13	1992	DATE
jbi-17593	267	14	philips et al.	ORG
jbi-17593	267	15	2006	DATE
jbi-17593	267	16	2017	DATE
jbi-17593	268	1	comme souligné par plusieurs auteurs	PERSON
jbi-17593	268	2	antunes	ORG
jbi-17593	268	3	2015	DATE
jbi-17593	268	4	qiao et al.	PERSON
jbi-17593	268	5	2015	DATE
jbi-17593	268	6	meilleur qu’un autre en enm	ORG
jbi-17593	268	7	leur performance dépend principalement de leur adéquation avec les données et les objectifs de l’étude	ORG
jbi-17593	269	1	dans cet article	ORG
jbi-17593	269	2	sur le fonctionnement de l’algorithme maxent	ORG
jbi-17593	269	3	2006	DATE
jbi-17593	269	4	2017	DATE
jbi-17593	269	5	philips et dudik	ORG
jbi-17593	269	6	2008	DATE
jbi-17593	269	7	en raison de sa popularité dans les études enm	ORG
jbi-17593	269	8	celle-ci résulte de sa facilité d’utilisation	ORG
jbi-17593	269	9	grâce à un logiciel	ORG
jbi-17593	269	10	kuenm	GPE
jbi-17593	269	11	maxnet	ORG
jbi-17593	269	12	enmeval	PERSON
jbi-17593	269	13	muscarella et al.	PERSON
jbi-17593	269	14	2014	DATE
jbi-17593	269	15	2019c	DATE
jbi-17593	269	16	kass et al.	PERSON
jbi-17593	269	17	2021	CARDINAL
jbi-17593	269	18	warren et al.	PERSON
jbi-17593	269	19	2021b	DATE
jbi-17593	269	20	phillips	ORG
jbi-17593	269	21	2021	DATE
jbi-17593	270	1	phillips et al.	PERSON
jbi-17593	270	2	2006	DATE
jbi-17593	270	3	al.	PERSON
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jbi-17593	270	5	hernandez et al.	PERSON
jbi-17593	270	6	2006	DATE
jbi-17593	271	1	cette popularité masque les limites de cet algorithme ainsi que ses subtilités d’application	ORG
jbi-17593	271	2	nécessité de dépasser les paramètres par défauts de l’algorithme	ORG
jbi-17593	271	3	morales et al.	PERSON
jbi-17593	271	4	2017	DATE
jbi-17593	272	1	dans les paragraphes suivants	ORG
jbi-17593	272	2	je présenterai donc plusieurs considérations permettant de correctement l’employer	PERSON
jbi-17593	272	3	je propose également une courte section sur une	ORG
jbi-17593	272	4	de modèle	ORG
jbi-17593	272	5	les dynamiques	PERSON
jbi-17593	272	6	dans l’espace	ORG
jbi-17593	274	1	« maxent » est le nom	PERSON
jbi-17593	274	2	algorithme utilisant le principe d’entropie maximale	ORG
jbi-17593	274	3	phillips et al.	PERSON
jbi-17593	274	4	2006	DATE
jbi-17593	274	5	2017	CARDINAL
jbi-17593	274	6	phillips et dudik	ORG
jbi-17593	274	7	2008	DATE
jbi-17593	274	8	de probabilité estimée	ORG
jbi-17593	274	9	doit être en accord avec ce qui est connu	ORG
jbi-17593	275	1	mais doit éviter les	ORG
jbi-17593	275	2	qui ne sont pas compatibles avec les données	ORG
jbi-17593	277	1	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	277	2	2011	DATE
jbi-17593	277	3	109	CARDINAL
jbi-17593	278	1	il est adapté aux données d’occurrences de type présenceseule	ORG
jbi-17593	278	2	mais emploie des informations sur la variation de l’environnement	ORG
jbi-17593	278	3	du modèle	ORG
jbi-17593	278	4	c’est donc un modèle de	ORG
jbi-17593	279	1	maxent va	FAC
jbi-17593	279	2	5	CARDINAL
jbi-17593	280	1	entre l’occurrence d’une	EVENT
jbi-17593	280	2	la densité des	ORG
jbi-17593	280	3	qui lui sont associées	ORG
jbi-17593	280	4	tout en prenant en compte la densité des	ORG
jbi-17593	280	5	associées à des pixels	ORG
jbi-17593	280	6	dans la	ORG
jbi-17593	280	7	étudiée	GPE
jbi-17593	281	1	il en résulte une distribution de probabilité	PERSON
jbi-17593	281	2	qui fait ensuite	ORG
jbi-17593	281	3	d’une	DATE
jbi-17593	281	4	que je	ORG
jbi-17593	281	5	dans cet	ORG
jbi-17593	281	6	109	CARDINAL
jbi-17593	281	7	soit des conditions proches des valeurs moyennes observées pour les points d’occurrences	ORG
jbi-17593	281	8	2011	DATE
jbi-17593	282	1	maxent va estimer	FAC
jbi-17593	282	2	entre la densité conditionnelle des	FAC
jbi-17593	283	1	parmi toutes les formules de	ORG
jbi-17593	283	2	choisit celle qui est la	PERSON
jbi-17593	283	3	proche de f(z	ORG
jbi-17593	283	4	selon le principe d’entropie maximale	ORG
jbi-17593	283	5	47	CARDINAL
jbi-17593	284	1	la fonction doit coller au maximum avec les données de présence	ORG
jbi-17593	284	2	tout en apportant le	ORG
jbi-17593	284	3	prise en compte	ORG
jbi-17593	284	4	en réalité	ORG
jbi-17593	284	5	non pas à partir des	ORG
jbi-17593	284	6	mais à partir de transformations de ces	ORG
jbi-17593	285	1	à maxent de modéliser des relations	PERSON
jbi-17593	285	2	entre les données de présence et la densité des	ORG
jbi-17593	286	1	il existe cinq classes de	PERSON
jbi-17593	286	2	linear	ORG
jbi-17593	286	3	phillips et al.	PERSON
jbi-17593	286	4	2006	DATE
jbi-17593	286	5	2017	DATE
jbi-17593	287	1	une linear	PERSON
jbi-17593	287	2	le carré de cette	ORG
jbi-17593	289	1	consiste à	ORG
jbi-17593	289	2	la valeur de 1	FAC
jbi-17593	289	3	hinge est similaire à threshold	ORG
jbi-17593	289	4	mais utilise une fonction	ORG
jbi-17593	290	1	un travail de réglage par	ORG
jbi-17593	290	2	l’utilisateur car les paramètres par défaut sont souvent	ORG
jbi-17593	290	3	anderson et gonzalez	PERSON
jbi-17593	290	4	2011	DATE
jbi-17593	291	1	al.	PERSON
jbi-17593	291	2	2011	DATE
jbi-17593	291	3	warren et seifert, 2011	PERSON
jbi-17593	291	4	2013	DATE
jbi-17593	291	5	anderson	GPE
jbi-17593	291	6	2013	DATE
jbi-17593	291	7	muscarella et al.	PERSON
jbi-17593	291	8	2014	DATE
jbi-17593	291	9	2019c	DATE
jbi-17593	291	10	2020	DATE
jbi-17593	291	11	kass et al.	PERSON
jbi-17593	291	12	2021	CARDINAL
jbi-17593	292	1	grande complexité du modèle	ORG
jbi-17593	292	2	parfois une trop grande adéquation entre le modèle et les https://github.com/mrmaxent/maxent	ORG
jbi-17593	292	3	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	292	4	81	CARDINAL
jbi-17593	292	5	modèle peut en effet	ORG
jbi-17593	292	6	sa capacité à généraliser	ORG
jbi-17593	292	7	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	292	8	2007	DATE
jbi-17593	292	9	2010	DATE
jbi-17593	292	10	des biais comme faisant partie du motif recherché au lieu de ne pas les prendre en compte dans la	ORG
jbi-17593	292	11	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	292	12	2011	DATE
jbi-17593	292	13	2014	DATE
jbi-17593	293	1	l’overfitting	CARDINAL
jbi-17593	293	2	sont par exemple une trop	ORG
jbi-17593	293	3	grande aire de calibration par rapport à la répartition géographique des occurrences	ORG
jbi-17593	293	4	mais également un	ORG
jbi-17593	293	5	trop grande complexité du modèle	ORG
jbi-17593	293	6	faible nombre de d’occurrences	ORG
jbi-17593	294	1	maxent va imposer des contraintes au modèle lui permettant de tenir compte des données d’occurrences tout en évitant	FAC
jbi-17593	294	2	l’overfitting	CARDINAL
jbi-17593	295	1	le modèle doit correspondre aux données mais également conserver sa capacité de généraliser	ORG
jbi-17593	295	2	notamment dans l’objectif de transférer le modèle à une autre période ou une autre zone géographique	ORG
jbi-17593	296	1	dans le cas	ORG
jbi-17593	296	2	du modèle aux données	ORG
jbi-17593	296	3	les courbes de réponse auront tendance à trop	ORG
jbi-17593	296	4	aux données de calibration	ORG
jbi-17593	297	1	il est donc nécessaire	ORG
jbi-17593	297	2	d’une	CARDINAL
jbi-17593	297	3	d’autre	GPE
jbi-17593	297	4	un	ORG
jbi-17593	297	5	qui complexifieraient le modèle à outrance	ORG
jbi-17593	298	1	cette étape est contrôlée	PERSON
jbi-17593	298	2	un multiplicateur de régularisation l1 (	ORG
jbi-17593	298	3	lui aussi une étape d’optimisation	ORG
jbi-17593	298	4	défaut n’étant pas toujours adéquate	PERSON
jbi-17593	298	5	al.	PERSON
jbi-17593	298	6	2011	DATE
jbi-17593	298	7	warren et seifert, 2011	PERSON
jbi-17593	298	8	warren et al.	PERSON
jbi-17593	298	9	2014	DATE
jbi-17593	298	10	2013	DATE
jbi-17593	298	11	anderson	GPE
jbi-17593	298	12	2013	DATE
jbi-17593	298	13	muscarella et al.	PERSON
jbi-17593	298	14	2014	DATE
jbi-17593	298	15	anderson	PERSON
jbi-17593	298	16	2014	DATE
jbi-17593	298	17	2019c	DATE
jbi-17593	298	18	2020	DATE
jbi-17593	298	19	kass et al.	PERSON
jbi-17593	298	20	2021	CARDINAL
jbi-17593	299	1	pour terminer	PERSON
jbi-17593	299	2	l’algorithme maxent	PERSON
jbi-17593	299	3	géographique se situera quelque part entre nr et n	ORG
jbi-17593	299	4	dans laquelle	ORG
jbi-17593	299	5	4	CARDINAL
jbi-17593	300	1	comme une carte de probabilité	ORG
jbi-17593	300	2	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	300	3	2011	DATE
jbi-17593	300	4	109	CARDINAL
jbi-17593	300	5	puisque dans ce cas gp équivaut à go	ORG
jbi-17593	301	1	dans les	ORG
jbi-17593	301	2	données de dispersion	ORG
jbi-17593	301	3	peterson	PERSON
jbi-17593	301	4	2012	DATE
jbi-17593	302	1	il est donc	PERSON
jbi-17593	302	2	que le modèle de sortie soit proche de n* f	ORG
jbi-17593	302	3	étant donné qu’il	PERSON
jbi-17593	302	4	plutôt la probabilité de présence de conditions adéquates	ORG
jbi-17593	302	5	alias favorabilité	PERSON
jbi-17593	305	1	c’est au cours de cette	PERSON
jbi-17593	305	2	que l’on va déterminer si un	ORG
jbi-17593	306	1	pour cela	PERSON
jbi-17593	306	2	il est nécessaire de quantifier deux	ORG
jbi-17593	307	1	modèle désigne sa capacité à atteindre un objectif précis dans l’absolu	ORG
jbi-17593	308	1	dans le cas de l’enm	ORG
jbi-17593	308	2	il s’agit de vérifier si le modèle prédit correctement des données d’occurrences indépendantes	PERSON
jbi-17593	308	3	du jeu de données utilisé pour la	ORG
jbi-17593	309	1	ce type de données est rarement disponible	ORG
jbi-17593	309	2	à obtenir pour des taxons	ORG
jbi-17593	309	3	des unités	ORG
jbi-17593	310	1	du jeu de données d’occurrence	PERSON
jbi-17593	310	2	de créer deux jeux de données	ORG
jbi-17593	310	3	1997	DATE
jbi-17593	311	1	de cette manœuvre est tout d’abord de calibrer le modèle à partir de points de calibration	ORG
jbi-17593	311	2	puis de vérifier que les points de test sont correctement prédits par le modèle	ORG
jbi-17593	312	1	permettant de rendre compte de la capacité prédictive du modèle	ORG
jbi-17593	312	2	sa capacité à prédire les points de test à partir des points de calibration	ORG
jbi-17593	312	3	comme le taux d’erreur	PERSON
jbi-17593	312	4	anderson et al.	PERSON
jbi-17593	312	5	2003	DATE
jbi-17593	312	6	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	312	7	2008	DATE
jbi-17593	313	1	que les points de test et de calibration soient suffisamment éloignés spatialement (donc potentiellement écologiquement	ORG
jbi-17593	313	2	afin de ne pas artificiellement gonfler les mesures de	ORG
jbi-17593	314	1	dans les mêmes pixels que les points de calibration	ORG
jbi-17593	314	2	afin de garantir l’indépendance des points de test et de calibration	ORG
jbi-17593	315	1	plusieurs méthodes de partitionnement	ORG
jbi-17593	315	2	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	315	3	2011	DATE
jbi-17593	315	4	anderson	GPE
jbi-17593	315	5	2013	DATE
jbi-17593	315	6	muscarella et al.	PERSON
jbi-17593	315	7	2014	DATE
jbi-17593	315	8	anderson	PERSON
jbi-17593	315	9	2014	DATE
jbi-17593	315	10	roberts et al.	PERSON
jbi-17593	315	11	2017	CARDINAL
jbi-17593	315	12	2018	DATE
jbi-17593	316	1	par exemple	ORG
jbi-17593	316	2	la méthode du jackknife ou	PERSON
jbi-17593	316	3	one	CARDINAL
jbi-17593	316	4	pearson et al.	PERSON
jbi-17593	316	5	2006	DATE
jbi-17593	316	6	anderson	GPE
jbi-17593	316	7	2013	DATE
jbi-17593	316	8	qui consiste à évaluer la	ORG
jbi-17593	316	9	de chaque modèle	ORG
jbi-17593	316	10	calibré à partir des (	ORG
jbi-17593	316	11	nième	WORK_OF_ART
jbi-17593	316	12	est adaptée pour les très petits jeux de données	ORG
jbi-17593	317	1	une autre méthode actuellement préconisée est le partitionnement par	ORG
jbi-17593	317	2	blocs spatiaux de validation croisée	ORG
jbi-17593	317	3	roberts et al.	PERSON
jbi-17593	317	4	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	317	5	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	317	6	82 2017	CARDINAL
jbi-17593	317	7	2018	DATE
jbi-17593	317	8	entre les données de calibration et de test	ORG
jbi-17593	317	9	garantissant ainsi mieux leur indépendance	PERSON
jbi-17593	317	10	sillero	ORG
jbi-17593	317	11	barbosa 2020	PERSON
jbi-17593	318	1	déterminer la	PERSON
jbi-17593	318	2	modèle consiste à évaluer si sa performance est meilleure que ce à quoi	ORG
jbi-17593	318	3	dans le	ORG
jbi-17593	319	1	il s’agit de tester	PERSON
jbi-17593	319	2	si les prédictions des points	ORG
jbi-17593	319	3	compte tenu des données de calibration et d’évaluation	ORG
jbi-17593	319	4	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	319	5	2011	DATE
jbi-17593	320	1	de la même façon que pour la mesure de la	ORG
jbi-17593	320	2	il existe plusieurs méthodes pour	ORG
jbi-17593	320	3	la	GPE
jbi-17593	320	4	modèle (e.g.	ORG
jbi-17593	320	5	1997	DATE
jbi-17593	320	6	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	320	7	2008	DATE
jbi-17593	321	1	abrév	NORP
jbi-17593	322	1	roc	GPE
jbi-17593	322	2	1997	DATE
jbi-17593	323	1	roc est une courbe illustrant la variation de la sensibilité du modèle	ORG
jbi-17593	323	2	de présences connues correctement prédites	ORG
jbi-17593	323	3	1	CARDINAL
jbi-17593	323	4	taux de faux négatifs	ORG
jbi-17593	323	5	d’absences connues	PERSON
jbi-17593	323	6	comme présentes	ORG
jbi-17593	323	7	taux de faux positifs	ORG
jbi-17593	324	1	l’auc du roc	PERSON
jbi-17593	324	2	comparée à la courbe appartenant à un modèle noninformatif	ORG
jbi-17593	324	3	à 0.5	FAC
jbi-17593	324	4	qu’il ne peut discriminer les vraies des fausses présences	ORG
jbi-17593	324	5	2006	DATE
jbi-17593	324	6	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	324	7	2008	DATE
jbi-17593	324	8	8)	CARDINAL
jbi-17593	325	1	lorsque le jeu de données n’est constitué que de présences	ORG
jbi-17593	325	2	de correctement mesurer 1	ORG
jbi-17593	325	3	du modèle	ORG
jbi-17593	326	1	il est préférable d’utiliser	ORG
jbi-17593	326	2	l’approche du roc	ORG
jbi-17593	326	3	2008	DATE
jbi-17593	326	4	qui 1	ORG
jbi-17593	326	5	s’adapte à l’approche présence	ORG
jbi-17593	326	6	2	CARDINAL
jbi-17593	326	7	3	CARDINAL
jbi-17593	326	8	domaine dans lequel le taux d’erreurs	ORG
jbi-17593	326	9	suffisamment faible en fonction	ORG
jbi-17593	326	10	valeur prédéfinie par l’usager	PERSON
jbi-17593	327	1	il faut également prêter une	ORG
jbi-17593	327	2	8	CARDINAL
jbi-17593	327	3	exemple de	ORG
jbi-17593	327	4	roc	GPE
jbi-17593	327	5	prédiction maxent pour évaluer sa signification statistique	ORG
jbi-17593	328	1	la droite en pointillés rouges représente le roc	ORG
jbi-17593	329	1	la courbe noire représente le roc du modèle empirique	ORG
jbi-17593	331	1	les données	ORG
jbi-17593	331	2	à créer le modèle empirique	ORG
jbi-17593	332	1	dans l’approche du roc partiel proposé par peterson et al	ORG
jbi-17593	333	1	2008	DATE
jbi-17593	333	2	les aires de non-prédiction	ORG
jbi-17593	333	3	en rouge ne sont pas prises en compte dans le calcul de l’auc	ORG
jbi-17593	334	1	d’autre	GPE
jbi-17593	334	2	sous la courbe correspondant à une	ORG
jbi-17593	334	3	dans les données de calibration	ORG
jbi-17593	334	4	en jaune est également écartée du calcul	ORG
jbi-17593	334	5	al.	GPE
jbi-17593	334	6	2011	DATE
jbi-17593	334	7	fig	ORG
jbi-17593	335	1	9.4	CARDINAL
jbi-17593	335	2	p.175	GPE
jbi-17593	336	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	336	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	336	3	83	CARDINAL
jbi-17593	336	4	du modèle	ORG
jbi-17593	336	5	c’est-à-dire une trop grande adéquation entre le modèle et les données	ORG
jbi-17593	337	1	celui-ci peut être en partie dû à une trop grande complexité du modèle liée au paramétrage	ORG
jbi-17593	338	1	dans le	ORG
jbi-17593	338	2	de l’enm	ORG
jbi-17593	338	3	il est généralement préférable	ORG
jbi-17593	338	4	2014	DATE
jbi-17593	338	5	jiménez et al.	PERSON
jbi-17593	338	6	2019	DATE
jbi-17593	339	1	de même que pour la	ORG
jbi-17593	339	2	plusieurs méthodes	ORG
jbi-17593	339	3	les modèles en fonction de leur complexité (	ORG
jbi-17593	339	4	warren et seifert,	PERSON
jbi-17593	339	5	2011	DATE
jbi-17593	339	6	warren et al.	PERSON
jbi-17593	339	7	2014	DATE
jbi-17593	339	8	muscarella et al.	PERSON
jbi-17593	339	9	2014	DATE
jbi-17593	339	10	2019c	DATE
jbi-17593	340	1	courante est le critère d’information	ORG
jbi-17593	340	2	corrigé en fonction de la taille de l’échantillon (	ORG
jbi-17593	340	3	abrév	NORP
jbi-17593	341	1	aicc	PERSON
jbi-17593	341	2	akaike	GPE
jbi-17593	341	3	1974	DATE
jbi-17593	341	4	warren et seifert, 2011	PERSON
jbi-17593	341	5	warren et al.	PERSON
jbi-17593	341	6	2014	DATE
jbi-17593	342	1	cette métrique consiste en la standardisation des	ORG
jbi-17593	342	2	dans	NORP
jbi-17593	342	3	géographique soit égale	PERSON
jbi-17593	342	4	à 1	DATE
jbi-17593	342	5	la probabilité des données par rapport au modèle est calculée par le produit des scores d’adéquation des pixels contenant une présence	ORG
jbi-17593	343	1	choix du modèle	PERSON
jbi-17593	344	1	une fois les meilleurs modèles déterminés	PERSON
jbi-17593	344	2	par le protocole d’évaluation	ORG
jbi-17593	344	3	deux approches principales permettent à	PERSON
jbi-17593	344	4	d’aboutir à un	ORG
jbi-17593	344	5	qui sera employé dans la	ORG
jbi-17593	344	6	transferts et comparaisons	ORG
jbi-17593	345	1	choix du modèle obtenant les meilleures	ORG
jbi-17593	345	2	qiao et al.	PERSON
jbi-17593	345	3	2015	DATE
jbi-17593	346	1	cependant	PERSON
jbi-17593	346	2	cette approche comporte des biais	ORG
jbi-17593	346	3	difficulté de choisir un	ORG
jbi-17593	346	4	antunes	ORG
jbi-17593	346	5	2015	DATE
jbi-17593	347	1	il est donc souvent préconisé de créer	PERSON
jbi-17593	347	2	de tous les modèles	ORG
jbi-17593	348	1	2019b	DATE
jbi-17593	349	1	cette méthode permet d’accéder à une estimation de l’incertitude	PERSON
jbi-17593	349	2	à ces différents paramétrages d’un	ORG
jbi-17593	349	3	algorithme ou de différents algorithmes	PERSON
jbi-17593	350	1	dans	NORP
jbi-17593	350	2	géographique est une précaution importante pour l’interprétation des modèles de niches et pour les	ORG
jbi-17593	350	3	transferts et comparaisons	ORG
jbi-17593	351	1	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	351	2	2018	DATE
jbi-17593	352	1	plusieurs méthodes de consensus	ORG
jbi-17593	352	2	antunes	ORG
jbi-17593	352	3	2015	DATE
jbi-17593	353	1	le modèle	ORG
jbi-17593	353	2	un	ORG
jbi-17593	353	3	appelé seuillage	GPE
jbi-17593	354	1	comme nous l’avons vu	PERSON
jbi-17593	354	2	les données d’occurrences peuvent comporter des erreurs	ORG
jbi-17593	354	3	qu’il est nécessaire de prendre en compte dans la	ORG
jbi-17593	354	4	du modèle	ORG
jbi-17593	355	1	cette prise en compte se fait notamment	ORG
jbi-17593	355	2	du modèle via le taux d’erreur d’omission	ORG
jbi-17593	356	1	par exemple	ORG
jbi-17593	356	2	que le taux	ORG
jbi-17593	356	3	d’identifications au sein d’un	PERSON
jbi-17593	356	4	5 %	PERCENT
jbi-17593	357	1	il est alors nécessaire de permettre au modèle de se « tromper » (c’est-à-dire	ORG
jbi-17593	357	2	dans la prédiction	ORG
jbi-17593	357	3	dans	NORP
jbi-17593	357	4	5 %	PERCENT
jbi-17593	357	5	des cas	ORG
jbi-17593	357	6	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	357	7	2008	DATE
jbi-17593	358	1	de ce seuil doit nécessairement se retrouver dans le modèle final	ORG
jbi-17593	358	2	par le biais du seuillage de la prédiction	ORG
jbi-17593	358	3	antunes	ORG
jbi-17593	358	4	2015	DATE
jbi-17593	358	5	al.	PERSON
jbi-17593	358	6	2021	CARDINAL
jbi-17593	359	1	dans mon exemple	ORG
jbi-17593	359	2	dans	NORP
jbi-17593	359	3	5 %	PERCENT
jbi-17593	359	4	5 %	PERCENT
jbi-17593	360	1	de façon pratique	ORG
jbi-17593	360	2	il s’agit de classer les occurrences en fonction de leur	PERSON
jbi-17593	360	3	de favorabilité	PERSON
jbi-17593	360	4	puis de retenir la valeur de favorabilité de la	ORG
jbi-17593	360	5	à 5 %	PERCENT
jbi-17593	361	1	inférieur à cette valeur seront classés comme nuls	ORG
jbi-17593	361	2	9	CARDINAL
jbi-17593	362	1	cette méthode est dénommée	PERSON
jbi-17593	362	2	le seuil de sensibilité fixe	ORG
jbi-17593	362	3	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	362	4	2011	DATE
jbi-17593	362	5	119	CARDINAL
jbi-17593	362	6	mais il existe d’autres façon de définir un	PERSON
jbi-17593	363	1	modéliser et visualiser la	ORG
jbi-17593	363	2	dans l’espace environnemental	ORG
jbi-17593	364	1	malgré la popularité de maxent	PERSON
jbi-17593	364	2	qu’il modélise reste généralement trop	ORG
jbi-17593	364	3	complexe pour correspondre à une approximation de n	ORG
jbi-17593	364	4	2014	DATE
jbi-17593	365	1	espèce à une	ORG
jbi-17593	365	2	drake	PERSON
jbi-17593	365	3	2015	DATE
jbi-17593	365	4	alors nf devrait théoriquement prendre une forme convexe	ORG
jbi-17593	365	5	comme un	PERSON
jbi-17593	365	6	un	ORG
jbi-17593	365	7	2009	DATE
jbi-17593	365	8	escobar et al.	ORG
jbi-17593	365	9	2014	DATE
jbi-17593	365	10	2017	DATE
jbi-17593	365	11	qiao et al.	PERSON
jbi-17593	365	12	2016	DATE
jbi-17593	365	13	jiménez et al.	PERSON
jbi-17593	365	14	2019	DATE
jbi-17593	365	15	soberón	ORG
jbi-17593	365	16	peterson	GPE
jbi-17593	365	17	2020	DATE
jbi-17593	365	18	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	365	19	2021b	DATE
jbi-17593	365	20	jiménez	PERSON
jbi-17593	365	21	soberón	ORG
jbi-17593	365	22	2022	CARDINAL
jbi-17593	366	1	ces dernières années	ORG
jbi-17593	366	2	plusieurs études se	ORG
jbi-17593	366	3	de l’ellipsoïde en enm	ORG
jbi-17593	366	4	qiao et al.	PERSON
jbi-17593	366	5	2016	DATE
jbi-17593	366	6	jiménez et al.	PERSON
jbi-17593	366	7	2019	DATE
jbi-17593	366	8	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	366	9	2021b	DATE
jbi-17593	366	10	2021	CARDINAL
jbi-17593	366	11	2021	CARDINAL
jbi-17593	366	12	jiménez	PERSON
jbi-17593	366	13	soberón	ORG
jbi-17593	366	14	2022	CARDINAL
jbi-17593	367	1	il s’agit en effet d’un	PERSON
jbi-17593	367	2	il comporte deux paramètres:	ORG
jbi-17593	367	3	jiménez et al.	PERSON
jbi-17593	367	4	2019	DATE
jbi-17593	368	1	du modèle	ORG
jbi-17593	368	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	368	3	84	CARDINAL
jbi-17593	368	4	2013	DATE
jbi-17593	368	5	dans l’espace	ORG
jbi-17593	368	6	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	368	7	2021b	DATE
jbi-17593	368	8	4	CARDINAL
jbi-17593	369	1	en cela	PERSON
jbi-17593	369	2	de modèle est	ORG
jbi-17593	369	3	adapté à des problématiques centrées sur les dynamiques de niches écologiques	ORG
jbi-17593	369	4	dans l’espace environnemental que des modèles	ORG
jbi-17593	369	5	comme maxent	PERSON
jbi-17593	369	6	pertinents pour modéliser nr par exemple (merow et al.	ORG
jbi-17593	369	7	2014	DATE
jbi-17593	370	1	dans le processus	ORG
jbi-17593	370	2	d’enm la définition de m	PRODUCT
jbi-17593	370	3	à l’espèce étudiée en référence au diagramme bam	ORG
jbi-17593	370	4	3	CARDINAL
jbi-17593	370	5	une	DATE
jbi-17593	370	6	c’est généralement	ORG
jbi-17593	370	7	qui est utilisée pour la	ORG
jbi-17593	370	8	du modèle	ORG
jbi-17593	370	9	anderson et raza	ORG
jbi-17593	370	10	2010	DATE
jbi-17593	370	11	al.	GPE
jbi-17593	370	12	2011	DATE
jbi-17593	370	13	jiménez	PERSON
jbi-17593	370	14	soberón	ORG
jbi-17593	370	15	2022	CARDINAL
jbi-17593	371	1	elle va en effet représenter une	ORG
jbi-17593	371	2	dans laquelle l’espèce	ORG
jbi-17593	371	3	donc dans laquelle	PERSON
jbi-17593	371	4	significative pour	PERSON
jbi-17593	371	5	9	CARDINAL
jbi-17593	371	6	du seuillage de prédiction avec la	PERSON
jbi-17593	371	7	du seuil de sensibilité fixe	ORG
jbi-17593	372	1	le modèle de niche maxent présenté correspond à celui d’une	ORG
jbi-17593	372	2	virtuelle pour laquelle j’ai créé des données d’occurrences	ORG
jbi-17593	373	1	sont la	ORG
jbi-17593	373	2	moyenne annuelle	PERSON
jbi-17593	373	3	la précipitation moyenne annuelle	ORG
jbi-17593	373	4	de la précipitation modélisées pour la	ORG
jbi-17593	373	5	france de nos jours	ORG
jbi-17593	373	6	1979-2013	DATE
jbi-17593	373	7	modèle chelsa	ORG
jbi-17593	373	8	10	CARDINAL
jbi-17593	373	9	karger et al.	PERSON
jbi-17593	373	10	2017	DATE
jbi-17593	374	1	j’ai employé le package	ORG
jbi-17593	374	2	warren et al.	PERSON
jbi-17593	374	3	2021b	DATE
jbi-17593	374	4	pour créer le modèle maxent en utilisant les paramètres par	ORG
jbi-17593	374	5	défaut et en	ORG
jbi-17593	374	6	20 %	PERCENT
jbi-17593	374	7	des données d’occurrences pour l’évaluation	ORG
jbi-17593	375	1	dans cet exemple	ORG
jbi-17593	375	2	seuil de sensibilité est fixé à e	ORG
jbi-17593	375	3	5 %	PERCENT
jbi-17593	376	1	a. prédiction « brute	PERSON
jbi-17593	377	1	b. quatre premières occurrences du jeu de données	PERSON
jbi-17593	377	2	favorabilité croissante	PERSON
jbi-17593	378	1	5 %	PERCENT
jbi-17593	378	2	associées aux plus faibles valeurs de favorabilité sont au	ORG
jbi-17593	378	3	de favorabilité est de 0.29	PERSON
jbi-17593	378	4	comme seuil pour le reclassement de la prédiction	ORG
jbi-17593	379	1	les pixels aux valeurs inférieures ou égales	ORG
jbi-17593	379	2	à 0.29	PRODUCT
jbi-17593	379	3	tandis que les valeurs	ORG
jbi-17593	380	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	380	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	380	3	85	CARDINAL
jbi-17593	380	4	les environnements favorables des environnements	ORG
jbi-17593	380	5	al.	GPE
jbi-17593	380	6	2011	DATE
jbi-17593	380	7	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	380	8	2011	DATE
jbi-17593	380	9	126	CARDINAL
jbi-17593	381	1	sa taille impacte grandement les résultats de la	ORG
jbi-17593	381	2	lobo et al.	PERSON
jbi-17593	381	3	2008	DATE
jbi-17593	381	4	al.	GPE
jbi-17593	381	5	2009	DATE
jbi-17593	381	6	anderson et raza	ORG
jbi-17593	381	7	2010	DATE
jbi-17593	382	1	si l’aire de calibration est trop	ORG
jbi-17593	382	2	les facteurs	ORG
jbi-17593	382	3	répartition géographique de l’espèce	ORG
jbi-17593	382	4	al.	GPE
jbi-17593	382	5	2011	DATE
jbi-17593	383	1	les statistiques d’évaluation sont exagérément bonnes	ORG
jbi-17593	383	2	de la prédiction sera beaucoup	FAC
jbi-17593	384	1	pour le formuler autrement	ORG
jbi-17593	384	2	il y a plus	PERSON
jbi-17593	384	3	la capacité	ORG
jbi-17593	384	4	du modèle soient prédits correctement	ORG
jbi-17593	384	5	sans pour autant que la réponse des variables soit biologiquement cohérente	ORG
jbi-17593	384	6	al.	GPE
jbi-17593	384	7	2009	DATE
jbi-17593	385	1	aussi les étapes visant à transférer et comparer les modèles de niches	ORG
jbi-17593	385	2	warren et al.	PERSON
jbi-17593	385	3	2008	DATE
jbi-17593	385	4	owens et al.	PERSON
jbi-17593	385	5	2013	DATE
jbi-17593	385	6	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	385	7	2021a	DATE
jbi-17593	385	8	relativisées par rapport aux conditions	ORG
jbi-17593	385	9	présentes dans l’aire de calibration	ORG
jbi-17593	386	1	d’une aire de calibration qui représente au mieux les	ORG
jbi-17593	386	2	il est nécessaire de se reposer sur des	ORG
jbi-17593	386	3	biogéographiques claires plutôt que sur des limites administratives ou une quelconque autre aire	ORG
jbi-17593	386	4	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	386	5	2011	DATE
jbi-17593	386	6	al.	GPE
jbi-17593	386	7	2011	DATE
jbi-17593	387	1	doivent prendre en compte la capacité	ORG
jbi-17593	387	2	de l’espèce considérée et notamment l’effet limitant de barrières naturelles	ORG
jbi-17593	387	3	al.	GPE
jbi-17593	387	4	2011	DATE
jbi-17593	388	1	cette aire est généralement estimée manuellement	PERSON
jbi-17593	388	2	par exemple en traçant une	ORG
jbi-17593	388	3	connu de l’espèce ou de la	ORG
jbi-17593	388	4	les régions séparées des occurrences par une barrière géographique (	ORG
jbi-17593	388	5	escobar et al.	PERSON
jbi-17593	388	6	2018	DATE
jbi-17593	388	7	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	388	8	2021b	CARDINAL
jbi-17593	388	9	2021	CARDINAL
jbi-17593	389	1	d’utiliser des régions biotiques ou biogéographiques	ORG
jbi-17593	389	2	un cortège spécifique particulier et différent de régions voisines	ORG
jbi-17593	389	3	al.	GPE
jbi-17593	389	4	2011	DATE
jbi-17593	389	5	dans lesquels l’espèce	ORG
jbi-17593	389	6	soberón	ORG
jbi-17593	389	7	2010	DATE
jbi-17593	390	1	restent subjectives	ORG
jbi-17593	390	2	elles ne permettent pas de précisément prendre en compte	ORG
jbi-17593	390	3	les capacités	ORG
jbi-17593	391	1	la période pendant laquelle l’espèce	ORG
jbi-17593	391	2	dans la	LOC
jbi-17593	391	3	d’étude impacte fortement ses possibilités d’accéder à des conditions	ORG
jbi-17593	391	4	du cœur de sa répartition géographique	PERSON
jbi-17593	391	5	al.	GPE
jbi-17593	391	6	2011	DATE
jbi-17593	391	7	machado-stredel et	ORG
jbi-17593	391	8	2021	CARDINAL
jbi-17593	392	1	une méthode permettant	PERSON
jbi-17593	392	2	une aire m	PERSON
jbi-17593	392	3	en se basant sur des simulations de dispersion	ORG
jbi-17593	393	1	cette approche permet de mieux	ORG
jbi-17593	393	2	durée d’existence de l’espèce	PERSON
jbi-17593	393	3	dans une région	ORG
jbi-17593	393	4	climatiques	ORG
jbi-17593	393	5	qui ont certainement influencé	ORG
jbi-17593	393	6	son accessibilité à certaines	ORG
jbi-17593	394	1	dans le cas de l’application de l’enm	ORG
jbi-17593	394	2	registre fossile ou archéologique	ORG
jbi-17593	394	3	la définition de l’aire de calibration	ORG
jbi-17593	394	4	peut être un	PERSON
jbi-17593	395	1	les connaissances limitées des comportements de	ORG
jbi-17593	395	2	aujourd’hui disparues obligent à se reposer sur des	ORG
jbi-17593	397	1	par exemple	ORG
jbi-17593	397	2	dans le cas d’espèces fossiles	ORG
jbi-17593	397	3	d’employer comme aire de calibration	ORG
jbi-17593	397	4	l’étendue spatiale des couches	ORG
jbi-17593	397	5	dans laquelle l’organisme	ORG
jbi-17593	397	6	2015	DATE
jbi-17593	399	1	l’estimation de m reste un	FAC
jbi-17593	400	1	les études récentes se basent sur des	ORG
jbi-17593	400	2	par exemple	ORG
jbi-17593	400	3	mais aussi culturelles	ORG
jbi-17593	400	4	en se référant notamment au principe	ORG
jbi-17593	400	5	maximales parcourues	GPE
jbi-17593	400	6	par des groupes de chasseurs-cueilleurs subactuels	ORG
jbi-17593	400	7	2021	CARDINAL
jbi-17593	400	8	de matériaux présents au	ORG
jbi-17593	400	9	sein des sites	FAC
jbi-17593	400	10	silex	ORG
jbi-17593	400	11	2021	CARDINAL
jbi-17593	401	1	de m restent toutefois	ORG
jbi-17593	402	1	il conviendrait à l’avenir d’améliorer cette étape par le développement de méthodologies	PERSON
jbi-17593	402	2	exemple de travaux qui cherchent à modéliser les territoires parcourus par des groupes de chasseurs-cueilleurs par le biais de la	ORG
jbi-17593	402	3	de niches ecologiques 86	ORG
jbi-17593	402	4	2018	DATE
jbi-17593	402	5	2021	CARDINAL
jbi-17593	403	1	transfert du modèle à d’autres régions ou	PERSON
jbi-17593	403	2	calibré dans m	ORG
jbi-17593	403	3	il est souvent nécessaire de projeter ce modèle dans d’autres contrées ou d’autres	ORG
jbi-17593	404	1	cette opération peut se révéler assez délicate en raison de la présence d’environnements	ORG
jbi-17593	404	2	inconnus à l’aire de	ORG
jbi-17593	404	3	dans la nouvelle	ORG
jbi-17593	404	4	dans la même	ORG
jbi-17593	404	5	mais sous un climat différent (	ORG
jbi-17593	404	6	randin et al.	PERSON
jbi-17593	404	7	2006	DATE
jbi-17593	404	8	williams et jackson	PERSON
jbi-17593	404	9	2007	DATE
jbi-17593	404	10	williams et al.	PERSON
jbi-17593	404	11	2007	DATE
jbi-17593	404	12	2012	DATE
jbi-17593	404	13	owens et al.	PERSON
jbi-17593	404	14	2013	DATE
jbi-17593	404	15	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	404	16	2018	DATE
jbi-17593	405	1	à la présence de nouvelles valeurs	ORG
jbi-17593	405	2	par exemple	ORG
jbi-17593	405	3	les valeurs de température moyenne annuelle varient	ORG
jbi-17593	405	4	5°	TIME
jbi-17593	405	5	10°	QUANTITY
jbi-17593	405	6	dans	NORP
jbi-17593	405	7	tandis qu’elles varient	ORG
jbi-17593	405	8	10°	TIME
jbi-17593	405	9	20°	QUANTITY
jbi-17593	405	10	dans la	LOC
jbi-17593	405	11	où le modèle sera	ORG
jbi-17593	405	12	williams et al.	PERSON
jbi-17593	405	13	2007	DATE
jbi-17593	405	14	entre	GPE
jbi-17593	405	15	la combinaison de 5°	FAC
jbi-17593	405	16	350	CARDINAL
jbi-17593	405	17	mm.an-1 de précipitation moyenne annuelle	ORG
jbi-17593	405	18	dans la	LOC
jbi-17593	405	19	de projection mais pas dans la	ORG
jbi-17593	405	20	2012	DATE
jbi-17593	406	1	pas été prises en compte dans la	ORG
jbi-17593	406	2	du modèle	ORG
jbi-17593	406	3	ce dernier sera obligé d’extrapoler	ORG
jbi-17593	406	4	lorsqu’il y sera	PERSON
jbi-17593	406	5	owens et al.	PERSON
jbi-17593	406	6	2013	DATE
jbi-17593	406	7	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	406	8	2011	DATE
jbi-17593	407	1	les prédictions du modèle dans ces	ORG
jbi-17593	407	2	nouvelles auront de grandes	ORG
jbi-17593	407	3	d’être	ORG
jbi-17593	407	4	le comportement du modèle ne peut être vérifié ou anticipé au-delà des conditions de calibration	ORG
jbi-17593	407	5	10	CARDINAL
jbi-17593	408	1	la réponse d’un	PERSON
jbi-17593	408	2	individu à la	ORG
jbi-17593	408	3	d’une	PRODUCT
jbi-17593	408	4	peut être représentée comme une courbe unimodale	ORG
jbi-17593	409	1	lorsque cette courbe est tronquée en raison de l’absence d’une partie des valeurs de la	ORG
jbi-17593	409	2	dans	NORP
jbi-17593	409	3	10	CARDINAL
jbi-17593	410	1	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	410	2	2011	DATE
jbi-17593	410	3	2018	DATE
jbi-17593	411	1	les approches corrélatives ne sont pas forcément idéales pour déterminer des relations	ORG
jbi-17593	411	2	entre occurrences et environnement	ORG
jbi-17593	411	3	ce qui rend	ORG
jbi-17593	411	4	peterson et al.	PERSON
jbi-17593	411	5	2011	DATE
jbi-17593	411	6	owens et al.	PERSON
jbi-17593	411	7	2013	DATE
jbi-17593	412	1	d’opérer	PERSON
jbi-17593	412	2	un transfert limitant l’extrapolation du modèle	ORG
jbi-17593	412	3	il est	ORG
jbi-17593	412	4	du modèle à une autre zone ou une autre période	ORG
jbi-17593	412	5	2010	DATE
jbi-17593	412	6	2012	DATE
jbi-17593	412	7	owens et al.	PERSON
jbi-17593	412	8	2013	DATE
jbi-17593	413	1	il s’agit de cartographier les	PERSON
jbi-17593	413	2	à ce qui existe dans m	ORG
jbi-17593	413	3	dans ce nouvel environnement	ORG
jbi-17593	415	1	identifie les aires de stricte	WORK_OF_ART
jbi-17593	415	2	entre les régions de calibration et de projection	ORG
jbi-17593	415	3	owens et al.	PERSON
jbi-17593	415	4	2013	DATE
jbi-17593	415	5	13	CARDINAL
jbi-17593	416	1	cette méthode se	PERSON
jbi-17593	416	2	sur le calcul de distances multivariées	ORG
jbi-17593	416	3	1936	DATE
jbi-17593	416	4	2019	DATE
jbi-17593	416	5	entre les environnements associés aux points de la région de projection et une	ORG
jbi-17593	416	6	prédéfinie par l’utilisateur	PERSON
jbi-17593	416	7	associés aux points de la région de calibration	ORG
jbi-17593	417	1	à une	ORG
jbi-17593	417	2	du nuage de points de m proche du nuage de points correspondant à la région de projection	ORG
jbi-17593	418	1	la carte de répartition des environnements similaires	ORG
jbi-17593	418	2	10	CARDINAL
jbi-17593	419	1	du risque d’extrapolation de prédictions de niches	PERSON
jbi-17593	419	2	de la gamme	PERSON
jbi-17593	419	3	des données de calibration	ORG
jbi-17593	419	4	domaine vert	ORG
jbi-17593	420	1	domaine rouge	PERSON
jbi-17593	420	2	rester constante ou redescendre	PERSON
jbi-17593	421	1	il s’agit donc d’une courbe de réponse tronquée	PERSON
jbi-17593	421	2	légende modifiées	GPE
jbi-17593	421	3	d’après peterson et al.	PERSON
jbi-17593	421	4	2011	DATE
jbi-17593	421	5	fig.7.6	GPE
jbi-17593	421	6	127	CARDINAL
jbi-17593	422	1	anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	422	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	422	3	87	CARDINAL
jbi-17593	422	4	du mop pourra ensuite	ORG
jbi-17593	422	5	être superposée	ORG
jbi-17593	422	6	aux prédictions de niches	FAC
jbi-17593	422	7	d’identifier les valeurs de favorabilité relevant de l’extrapolation	PERSON
jbi-17593	423	1	comparer deux modèles de niches	PERSON
jbi-17593	424	1	la comparaison de modèles de niches est une	ORG
jbi-17593	424	2	car elle permet	ORG
jbi-17593	424	3	de nombreuses problématiques ayant	ORG
jbi-17593	424	4	à l’évolution des espèces ou à leurs similarités écologiques	ORG
jbi-17593	425	1	il s’agit toutefois d’une étape	PERSON
jbi-17593	425	2	les résultats	ORG
jbi-17593	425	3	warren et al.	PERSON
jbi-17593	425	4	2008	DATE
jbi-17593	425	5	2011	DATE
jbi-17593	426	1	de façon générale	PERSON
jbi-17593	426	2	de prendre en compte la dualité de hutchinson lors de cette étape	ORG
jbi-17593	426	3	c’est-à-dire de proposer des comparaisons à la	ORG
jbi-17593	426	4	géographique et environnemental	PERSON
jbi-17593	426	5	étant donné que les propriétés des niches	ORG
jbi-17593	426	6	dans ces deux espaces peuvent être très différentes	ORG
jbi-17593	426	7	2	CARDINAL
jbi-17593	427	1	dans l’espace environnemental	ORG
jbi-17593	427	2	il existe plusieurs approches en fonction de si l’on cherche à comparer leur	ORG
jbi-17593	427	3	de leurs	PERSON
jbi-17593	427	4	leur proximité	ORG
jbi-17593	427	5	la	GPE
jbi-17593	427	6	entre les niches dans	ORG
jbi-17593	427	7	mammola	GPE
jbi-17593	427	8	2019	DATE
jbi-17593	427	9	présentent-elles une forme similaire	ORG
jbi-17593	427	10	warren et al.	PERSON
jbi-17593	427	11	2008	DATE
jbi-17593	428	1	de comparaisons se focalisent sur la	ORG
jbi-17593	428	2	sein de l’espace environnemental et donnent généralement des résultats similaires	ORG
jbi-17593	428	3	sauf dans le cas de volumes totalement disjoints	ORG
jbi-17593	428	4	les mesures de recouvrement sont alors inefficaces; mammola	ORG
jbi-17593	428	5	2019	DATE
jbi-17593	429	1	en revanche	ORG
jbi-17593	429	2	de comparaison se focalisent sur la forme des enveloppes	ORG
jbi-17593	429	3	sans référence à leur	ORG
jbi-17593	429	4	dans l’espace environnemental	ORG
jbi-17593	429	5	ce qui permet alors de répondre à d’autres	ORG
jbi-17593	430	1	dans	NORP
jbi-17593	430	2	l’espace géographique	PERSON
jbi-17593	430	3	de comparaisons sont également proposés pour	ORG
jbi-17593	430	4	similarité de la	ORG
jbi-17593	430	5	géographique de modèles de niches	ORG
jbi-17593	430	6	warren et al.	PERSON
jbi-17593	430	7	2008	DATE
jbi-17593	430	8	broennimann et al.	PERSON
jbi-17593	430	9	2011	DATE
jbi-17593	430	10	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	430	11	2021a	DATE
jbi-17593	431	1	ces méthodes vont se	ORG
jbi-17593	431	2	de probabilités ou de favorabilité données par un	PERSON
jbi-17593	431	3	mais plutôt	ORG
jbi-17593	431	4	similarité de la répartition d’environnements	ORG
jbi-17593	431	5	occupés par les deux espèces considérées	PERSON
jbi-17593	432	1	entre les pixels favorables et non	ORG
jbi-17593	432	2	présentant un	ORG
jbi-17593	432	3	de changement de la	ORG
jbi-17593	432	4	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	432	5	2021a	DATE
jbi-17593	432	6	2021	CARDINAL
jbi-17593	433	1	elle ne permet toutefois pas de comparer le degré de favorabilité de différentes	ORG
jbi-17593	434	1	pour ce faire	PERSON
jbi-17593	434	2	complexes doivent être utilisées	ORG
jbi-17593	434	3	qui prennent en compte les scores de favorabilité	ORG
jbi-17593	434	4	warren et al.	PERSON
jbi-17593	434	5	2008	DATE
jbi-17593	434	6	broennimann et al.	PERSON
jbi-17593	434	7	2011	DATE
jbi-17593	435	1	quelque soit le	ORG
jbi-17593	435	2	de comparaison	ORG
jbi-17593	435	3	la signification des valeurs	ORG
jbi-17593	435	4	doit	GPE
jbi-17593	435	5	être vérifiée statistiquement	ORG
jbi-17593	435	6	11	CARDINAL
jbi-17593	436	1	la	GPE
jbi-17593	436	2	joue un	ORG
jbi-17593	436	3	dans la	ORG
jbi-17593	436	4	de la comparaison	PERSON
jbi-17593	436	5	warren et al.	PERSON
jbi-17593	436	6	2008	DATE
jbi-17593	436	7	2021	CARDINAL
jbi-17593	437	1	si les environnements accessibles à deux espèces comparées	PERSON
jbi-17593	437	2	similarité entre leurs	ORG
jbi-17593	437	3	sera peu	ORG
jbi-17593	437	4	la comparaison de niches	GPE
jbi-17593	437	5	à partir des données d’occurrences prélevées	ORG
jbi-17593	437	6	aléatoirement dans les aires de calibration respectives aurait donné le même résultat	ORG
jbi-17593	437	7	par exemple	ORG
jbi-17593	437	8	11b	CARDINAL
jbi-17593	438	1	l’absence de recouvrement résulterait de la	ORG
jbi-17593	438	2	d’une véritable différence entre les niches par rapport	PERSON
jbi-17593	438	3	aux environnements disponibles aux deux espèces dans leurs	ORG
jbi-17593	438	4	respectifs	PERSON
jbi-17593	439	1	si les environnements accessibles présentent un	PERSON
jbi-17593	439	2	mais que les modèles de niches ne se	ORG
jbi-17593	439	3	alors celle-ci sera probablement significative étant donné que des niches modélisées à partir de données	PERSON
jbi-17593	439	4	dans les aires de calibration respectives ont plus de chances	ORG
jbi-17593	440	1	d’une comparaison est généralement testée par le biais de tests de randomisation	PERSON
jbi-17593	440	2	11	CARDINAL
jbi-17593	440	3	warren et al.	PERSON
jbi-17593	440	4	2008	DATE
jbi-17593	440	5	2021	DATE
jbi-17593	440	6	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	440	7	2021b	DATE
jbi-17593	440	8	2021	CARDINAL
jbi-17593	441	1	ceux-ci	PERSON
jbi-17593	441	2	avec une distribution	ORG
jbi-17593	441	3	nulle de valeurs-nulles mesurées pour la comparaison de paires de modèles	ORG
jbi-17593	441	4	accessibles à chaque espèce comparée	ORG
jbi-17593	442	1	afin de anaïs vignoles	PERSON
jbi-17593	442	2	de niches ecologiques 88	ORG
jbi-17593	442	3	11	CARDINAL
jbi-17593	443	1	exemples de comparaisons du recouvrement d’ellipsoïdes en employant	ORG
jbi-17593	444	1	mammola	PERSON
jbi-17593	444	2	2019	DATE
jbi-17593	444	3	dans le	ORG
jbi-17593	444	4	de l’évaluation de l’impact	ORG
jbi-17593	444	5	du choix d’un	PERSON
jbi-17593	444	6	sur les modèles de niches	ORG
jbi-17593	444	7	associés à une culture	ORG
jbi-17593	444	8	archéologique du paléolithique supérieur	ORG
jbi-17593	444	9	rayssien	GPE
jbi-17593	444	10	31	CARDINAL
jbi-17593	444	11	26	CARDINAL
jbi-17593	444	12	2021	CARDINAL
jbi-17593	445	1	d’armes de chasse particulière	ORG
jbi-17593	445	2	qui n’était employée que dans une aire géographique restreinte et des environnements relativement spécifiques	ORG
jbi-17593	446	1	ont été réalisées avec le package	ORG
jbi-17593	446	2	ellipsenm51	ORG
jbi-17593	446	3	nuñez-penichet et al.	ORG
jbi-17593	446	4	2021b	DATE
jbi-17593	446	5	2021	CARDINAL
jbi-17593	447	1	a. comparaison	PERSON
jbi-17593	447	2	armstrong et al.	PERSON
jbi-17593	447	3	2019	DATE
jbi-17593	447	4	moyennées sur 30	ORG
jbi-17593	447	5	vert clair	PERSON
jbi-17593	447	6	100	CARDINAL
jbi-17593	447	7	vert foncé	PERSON
jbi-17593	448	1	fort	GPE
jbi-17593	448	2	entre les background	FAC
jbi-17593	449	1	b. comparaison	PERSON
jbi-17593	449	2	vert clair	ORG
jbi-17593	449	3	armstrong et al.	PERSON
jbi-17593	449	4	2019	DATE
jbi-17593	449	5	à l’équilibre	ORG
jbi-17593	449	6	beyer et al.	PERSON
jbi-17593	449	7	2020	DATE
jbi-17593	450	1	entre les background	FAC
jbi-17593	451	1	c. aire de	PERSON
jbi-17593	452	1	30 000 ans	CARDINAL
jbi-17593	452	2	al.	GPE
jbi-17593	452	3	2003	DATE
jbi-17593	452	4	2004	DATE
jbi-17593	452	5	silex identifiée pour le rayssien	ORG
jbi-17593	452	6	220 km	QUANTITY
jbi-17593	452	7	2021	CARDINAL
jbi-17593	452	8	d’occurrences du rayssien	PERSON
jbi-17593	453	1	5	CARDINAL
jbi-17593	453	2	de niches ecologiques	ORG
jbi-17593	453	3	89	CARDINAL
jbi-17593	453	4	il faut alors que	PERSON
jbi-17593	453	5	situe en dessous du seuil de signification défini par	ORG
jbi-17593	453	6	5%	PERCENT
jbi-17593	453	7	0.05	CARDINAL
jbi-17593	453	8	dans cet article	ORG
jbi-17593	453	9	j’ai présenté un	ORG
jbi-17593	453	10	théorique dans lequel inscrire toute étude en enm	ORG
jbi-17593	454	1	j’ai pour cela rappelé les principaux	ORG
jbi-17593	454	2	de la théorie des niches	ORG
jbi-17593	454	3	ainsi que sa relation avec la	ORG
jbi-17593	454	4	une	DATE
jbi-17593	455	1	les différentes étapes pratiques de l’enm ont ensuite été	ORG
jbi-17593	455	2	de jeux de données d’occurrences et le choix des données	ORG
jbi-17593	455	3	leur transfert à d’autres régions ou périodes et leur comparaison	ORG
jbi-17593	456	1	bien que	PERSON
jbi-17593	456	2	d’être	ORG
jbi-17593	456	3	cette synthèse	PERSON
jbi-17593	456	4	les principaux	ORG
jbi-17593	456	5	à prendre en compte lors de la mise en œuvre de l’enm	ORG
jbi-17593	456	6	quel que soit le contexte d’application	ORG
jbi-17593	457	1	j’ai particulièrement insisté sur	ORG
jbi-17593	457	2	1	CARDINAL
jbi-17593	457	3	sur les données de départ	ORG
jbi-17593	458	1	les données d’occurrences peuvent être affectées par de nombreux biais qu’il	ORG
jbi-17593	458	2	de prendre en compte	ORG
jbi-17593	459	1	de même	ORG
jbi-17593	459	2	les données	ORG
jbi-17593	459	3	de modèles et comportent	ORG
jbi-17593	459	4	un	ORG
jbi-17593	460	1	ma synthèse	PERSON
jbi-17593	460	2	également mis en évidence	ORG
jbi-17593	460	3	2	CARDINAL
jbi-17593	461	1	que ce soit dans le choix des prédicteurs environnementaux	ORG
jbi-17593	461	2	de l’algorithme	PERSON
jbi-17593	461	3	du modèle	ORG
jbi-17593	461	4	de nombreuses approches peuvent être adoptées	ORG
jbi-17593	462	1	c’est pourquoi je préconise	ORG
jbi-17593	462	2	dans la mesure du possible	ORG
jbi-17593	462	3	d’évaluer et de présenter la	ORG
jbi-17593	462	4	sur les modèles	ORG
jbi-17593	462	5	finaux et leurs interprétations	ORG
jbi-17593	462	6	diniz-filho et al.	ORG
jbi-17593	462	7	2009	DATE
jbi-17593	462	8	warren et al.	PERSON
jbi-17593	462	9	2021a	DATE
jbi-17593	463	1	une fois les modèles calibrés	ORG
jbi-17593	463	2	3	CARDINAL
jbi-17593	463	3	leurs comparaisons nécessitent des précautions	ORG
jbi-17593	463	4	d’éviter que ces	ORG
jbi-17593	463	5	leurs interprétations soient trop fortement biaisées	ORG
jbi-17593	464	1	ces opérations reposent en effet sur une référence à l’aire de	ORG
jbi-17593	464	2	du modèle	ORG
jbi-17593	464	3	qui doit servir à relativiser les comparaisons	ORG
jbi-17593	464	4	leur significativité	ORG
jbi-17593	465	1	de modèles mathématique	ORG
jbi-17593	465	2	leurs résultats ne sont qu’une	ORG
jbi-17593	466	1	ils dépendent majoritairement des données et des méthodes	PERSON
jbi-17593	467	1	c’est pourquoi une vigilance constante	ORG
jbi-17593	467	2	des données et des choix méthodologiques avec le	ORG
jbi-17593	467	3	théorique de référence et les problématiques de l’étude est	ORG
jbi-17593	467	4	primordiale pour modéliser au mieux le phénomène	ORG
jbi-17593	468	1	remerciements je remercie a. townsend peterson de m’avoir proposé d’écrire cet	PERSON
jbi-17593	469	1	merci également à amélie challier pour sa relecture de la première	ORG
jbi-17593	470	1	un	ORG
jbi-17593	470	2	anonyme pour leurs commentaires et suggestions	ORG
jbi-17593	470	3	qui	ORG
jbi-17593	470	4	permis de clarifier et de compléter cette synthèse	ORG
jbi-17593	471	1	l’article est une	ORG
jbi-17593	471	2	de plusieurs chapitres de ma thèse de doctorat	ORG
jbi-17593	471	3	par le projet région nouvelle-aquitaine	ORG
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