Université Claude Bernard Lyon 1 - Kora

Dans l'attente d'analyses en cours sur ce lien, une relation linéaire sera testée ici. Laspécialisation sera considérée comme significative si elle sort de l’intervalle de confiancepour une marginalité fixée à la valeur observée.J'ai aussi ajouté une représentation bivariée (biplot) de l'ENFA, c'est-à-dire une doubleprojection des points et des variables dans le nouvel espace engendré par l’ENFA. Laprojection des points dans le plan des deux premiers facteurs (ou si besoin des facteurssuivants) permet une visualisation de la position de la niche par rapport à l’environnementalors que la projection des différentes variables montre l’importance relative de celles-ci dansla définition de la marginalité et de la spécialisation.2.2.2. Les Fonctions de Sélection de ressources (RSF)GLM. Une fonction de sélection de ressources (RSF) est n'importe quelle fonctionproportionnelle à la probabilité d'utilisation d'une unité de ressource (Boyce & McDonald,1999). Les modèles linéaires généralisés (GLM) sont le plus souvent utilisés pour prédire laRSF. Il s'agit d'une extension de la régression multiple qui permet d'intégrer des variables deréponses non-normales (p.e. binomiale ou exponentielle).On modélise l'utilisation de l'habitat par rapport à sa disponibilité. Le nombre d'utilisations dechaque unité de ressource est considéré comme un processus aléatoire et suit une loi dePoisson. La réponse peut être ajustée selon l'équation (Manly et al., 2002) :w(x) = exp(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3…βpxp) (éq. 1)où w(x) est proportionnel à l’utilisation de l’habitat, les xp sont les variablesenvironnementales et les βp les coefficients du modèle.Pour estimer les coefficients βp de l'équation (1), Manly et al. (2002) et Ciarniello et al.(2003) proposent d'ajuster un modèle logistique aux données de présence (représentées pardes 1) et de disponibilité (représentées par des 0). Pour favoriser la robustesse du GLM, untirage aléatoire d'autant de points qu'il y a de présences est effectué au préalable dans lesdonnées de disponibilité. La RSF est ensuite redistribuée entre 0 et 1 pour obtenir un indice dequalité d'habitat (en utilisant l'équation [x-min(x)]/[max(x)-min(x)] où x est la RSF). Pourchaque GLM, les effets des axes choisis sont testés ainsi que les interactions doubles entrechaque paire d’axes. Les interactions puis les effets simples non significatifs sont retirés pas àpas du modèle saturé pour ne garder que les effets significatifs. Ce modèle sera désigné par lasuite sous le nom GLM.11