Université Claude Bernard Lyon 1 - Kora

3.1.5. Performances des modèlesL'estimation de l'aire minimale prédite par l’ENFA donne 12365 cellules, soit un peu plus de3000 km². Elle est respectivement de 17437 cellules (4300 km²) et 14137 cellules (3500 km²)pour le modèle GLM à deux et quatre facteurs. Le modèle GLM-ENFA donne des valeurs de17885 cellules (4500 km²) et 18748 cellules (4700 km²) pour les modèles à deux et quatrefacteurs respectivement.Pour l’ENFA, l'estimation de la corrélation de l'utilisation relative de l'habitat avec la qualitéde l'habitat donne une valeur moyenne de 0.978 largement significative avec une p-valuemoyenne très proche de 0. Pour le GLM à deux facteurs, la corrélation moyenne de 0.284n’est pas significative (p-value moyenne de 0.458) alors qu’elle est très élevée pour le modèleà quatre facteurs (corrélation de 0.971, p-value < 0.0001). De la même manière la corrélationmoyenne n’est pas significative pour le modèle GLM-ENFA à deux facteurs (corrélation de0.496 avec une p-value de 0.196) alors qu’elle assez élevée pour le modèle à quatre facteurs(corrélation de 0.881 avec une p-value de 0.004).Du point de vue de l’utilisateur, l’ENFA présente les meilleures performances pour les deuxcritères et sera choisie pour la suite de l’étude. La carte de référence sera donc la carte derépartition potentielle donnée par l’ENFA (Fig. 11).3.2. Choix du type d'indiceL’ENFA appliquée aux indices sauvages ne conserve qu’un seul axe de spécialisation. Le testde Monte-Carlo révèle des valeurs significatives de marginalité et de spécialisation. Lapremière valeur propre de spécialisation se situe de plus à l’extérieur de l’intervalle deprédiction du modèle log-linéaire, celui-ci ayant une pente assez marquée (0.374±0.131,p=0.005). Si l'on considère les indices domestiques, deux axes sont conservés par l'ENFA ettrois si l'on considère tous les indices. Pour les deux derniers modèles, les tests de Monte-Carlo sont largement significatifs pour la marginalité et la spécialisation, et la première valeurpropre est à l'extérieur de l'intervalle de prédiction. Tous les modèles ont donc unespécialisation significative, sur un ou deux axes pour les modèles avec un seul type d'indice etsur trois axes pour le modèle global.21