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impacts environnementaux d'une nouvelle technique de récolte de ...

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Chapman, 2003). L’interprétation statistique <strong>de</strong> ce modèle est principalement critiquée<br />

pour le manque <strong>de</strong> réplication spatiale causant <strong>de</strong> la pseudo réplication (Hurlbert, 1984).<br />

D’après Hurlbert (1984) et Murtaugh (2002), le terme d’erreur utilisé lors d’une ANOVA<br />

est inapproprié et teste faussement les effets anticipés par l’hypothèse <strong>de</strong> départ.<br />

Il est difficile d’éviter la pseudo réplication lors d’une étu<strong>de</strong> d’<strong>impacts</strong> puisque<br />

habituellement, il n’y a qu’un seul site d’impact (Stewart-Oaten et al., 1986). Il serait<br />

déraisonnable d’exiger un réplicat du site d’impact, dans notre cas, une tourbière distincte<br />

où les essais <strong>de</strong> la <strong>nouvelle</strong> <strong>technique</strong> <strong>de</strong> récolte (récolte mécanique par tranchée) auraient<br />

été effectués. Nous avons un contrôle très limité sur ce genre <strong>de</strong> site. Par contre, il est<br />

possible <strong>de</strong> remédier à ce problème en répliquant le site contrôle (Un<strong>de</strong>rwood, 1989, 1992,<br />

1994). Un <strong>de</strong>sign asymétrique avec un seul site d’impact et plusieurs sites contrôles<br />

permettrait une analyse statistique plus fiable (Un<strong>de</strong>rwood ,1994).<br />

Le site contrôle utilisé lors <strong>de</strong> cette expérience est très diversifié, il contient<br />

plusieurs types d’habitats et s’étend sur environ 1 km 2 . Il est à proximité du site d’impact,<br />

donc il subit les mêmes conditions climatiques. Par contre, le site contrôle n’est pas répété<br />

dans une autre tourbière. Il aurait été très difficile <strong>de</strong> trouver un autre site contrôle soumis<br />

aux mêmes conditions climatiques, biologiques et édaphiques.<br />

L’analyse <strong>de</strong>s résultats suivra donc les recommandations faites par Hulbert (1984) et<br />

Murtaugh (2002, 2007). Ils prônent que la façon optimale <strong>de</strong> présenter les résultats dans<br />

une telle situation est <strong>de</strong> développer <strong>de</strong>s graphiques et <strong>de</strong>s tableaux démontrant clairement<br />

les moyennes et la variabilité <strong>de</strong>s données recueillies. Le message sera aussi vali<strong>de</strong> tout en<br />

étant beaucoup plus explicite qu’avec <strong>de</strong>s résultats d’ANOVA qui auraient été difficilement<br />

interprétables.

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