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influence du climat et de la prédation sur l'utilisation de l'habitat et la ...

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80<br />

Survie<br />

Nous avons calcul é le temps <strong>de</strong> <strong>sur</strong>vie <strong>de</strong>s animaux comme le temps entre le 1 cr janvier <strong>et</strong><br />

<strong>la</strong> mort (temps <strong>de</strong> <strong>sur</strong>v ie exact) ou entre le 1 cr j anvier <strong>et</strong> <strong>la</strong> fin <strong>de</strong> <strong>la</strong> pério<strong>de</strong> d 'étu<strong>de</strong> (15 avril<br />

en 2004, 18 mars en 2005, temps <strong>de</strong> <strong>sur</strong>vie cen<strong>sur</strong>é). E n 2004, nous connaissions <strong>la</strong> date <strong>de</strong><br />

mort pour sept <strong>de</strong>s 2 1 indivi<strong>du</strong>s sui vis <strong>et</strong> en 2005 pour quatre <strong>de</strong>s six indivi<strong>du</strong>s sui vis (i.e. les<br />

autres indi vi<strong>du</strong>s ont <strong>sur</strong>vécu). Quand nous trouvions un animal mort nous déterminions <strong>la</strong><br />

cause <strong>de</strong> mortalité comme inanition (animal non blessé <strong>et</strong> maigre), mort par acci<strong>de</strong>nt routier,<br />

mort d ' une chute d 'arbre (blessé <strong>et</strong> trouvé sous un arbre), mort par prédati on (traces <strong>de</strong> sang,<br />

restes <strong>de</strong> peau, intestins ou estomac avec ou sans traces <strong>de</strong> prédateurs) ou mort non naturelle<br />

(mort à l'anesthésie ou pen<strong>du</strong> par son collier dans un arbre). Sur les Il animaux morts<br />

pendant <strong>la</strong> péri o<strong>de</strong> d 'étu<strong>de</strong>, tro is sont morts par inanition, 0 par acci<strong>de</strong>nt routier, un par chute<br />

d'arbre, six par prédation <strong>et</strong> un <strong>de</strong> mOl1 non naturell e.<br />

Nous avons analysé <strong>la</strong> <strong>sur</strong>vie en utilisant le modèle <strong>de</strong> régression à eff<strong>et</strong> proportionnel <strong>de</strong><br />

Cox (1972). Dans ce modèle <strong>la</strong> fonction <strong>de</strong> <strong>sur</strong>v ie cumu<strong>la</strong>ti ve S<strong>et</strong>), qui définit <strong>la</strong> probabilité<br />

<strong>de</strong> <strong>sur</strong>vivre plus longtemps que le temps t (ici en j ours), est exprimée comme foncti on <strong>du</strong><br />

ri sque, qui est <strong>la</strong> dérivée <strong>de</strong> <strong>la</strong> fo nction <strong>de</strong> <strong>sur</strong>vie au cours <strong>du</strong> temps (i.e. <strong>la</strong> probabilité <strong>de</strong> mort<br />

instantanée ).<br />

h(t) = dS(t)/dt (5)<br />

Le modèle <strong>de</strong> régression à eff<strong>et</strong> p roportionnel est:<br />

(6)<br />

o ù ho(t) est <strong>la</strong> foncti on <strong>de</strong> ri sque <strong>de</strong> base, ~ i sont les coefficients <strong>de</strong> régression, <strong>et</strong> X i sont<br />

les vari ables explicati ves. Chaque coeffi cient <strong>de</strong> régression est interprété comme pour une<br />

régression logistique c<strong>la</strong>ssique: une augmentation d ' une unité dans <strong>la</strong> variable explicati ve<br />

entraîne une augmentati on <strong>de</strong> e Pi dans le rappOl1 <strong>de</strong> risque (hazard ratio). Un rapport <strong>de</strong><br />

ri sque > 1 indique une augmentation <strong>de</strong> <strong>la</strong> probabilité <strong>de</strong> mort instantanée quand <strong>la</strong> valeur <strong>de</strong><br />

<strong>la</strong> variable explicati ve augmente. Un rapport <strong>de</strong> ri sque

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