Avant propos - Foreword
" L'amour de quoi que ce soit est issu de la connaissance" Léonard de Vinci
Mettre la nature en chiffres et livrer ces chiffres à l’analyse statistique en espérant arriver à une synthèse claire, voilà une gageure, voire une utopie, peut-être une folie, mais de cette folie, je vais en faire l’éloge. Tous les botanistes qui ont passé beaucoup de journées au milieu de la nature, en essayant de comprendre son organisation, ont dû se poser cette question.
Les phytosociologues décrivent la nature dans des relevés, c’est-à-dire des petites parcelles qui sont des fragments de nature à un moment donné et qui traduisent bien imparfaitement l’énorme variabilité de la végétation. Le niveau de variabilité y est infiniment plus élevé que dans les schémas expérimentaux. Cela rend l’analyse statistique de ces données très difficile et délicate car beaucoup de techniques ont été conçues dans le but d’analyser les résultats de plans expérimentaux. Dans les pages qui suivent, je m’efforce de mettre en évidence la difficulté de la tâche et la manière d’apporter les meilleures solutions possibles.
La phytosociologie s’est développée avec des outils relativement simples et devrait bénéficier du développement des techniques statistiques. Les discussions, les nombreux échanges entre phytosociologues débutants ou expérimentés, comme on les découvre sur le site de Tela Botanica, montrent à quel point une approche statistique incluant l’inférence, devient nécessaire pour classer ou ranger des relevés de végétation ou pour mieux comprendre les relations entre végétation et environnement.
Quelle que soit la qualité de l’analyse, n’oublions jamais que la meilleure analyse statistique ne peut que refléter la nature des données. Le soin apporté à récolter les données est la première et de toute manière la plus importante étape de toute étude.
Dans cette nouvelle version de l’analyse des données, nous nous orientaux de manière plus directe vers l’analyse des tableaux de relevés de végétation. Les phytosociologues produisent beaucoup de données et les techniques statistiques doivent aussi se tourner vers ces matières car la phytosociologie produit beaucoup de résultats utiles.
Trop souvent, les phytosociologues ou écologues en général qui se tournent vers l’analyse statistique utilisent des techniques qu’ils ne maîtrisent pas suffisamment et se laissent porter par les modes ou les paradigmes dominants. Cela ne produit parfois que déception et désintérêt alors qu’il y a des outils fort utiles pour autant qu’on les manipule correctement.
Notre méthode consiste à présenter concrètement des analyses d'un tableau de relevés, en partant de données brutes et en montrant, étape par étape, comment on améliore l'analyse et comment il est possible d'arriver à une bonne adéquation entre données floristiques et environnementales et les techniques statistiques.
Notre objectif n’est pas de passer absolument toutes les techniques en revue mais bien d’expliquer par quel chemin on arrive à des résultats exploitables, pour autant qu’on prenne le temps de réfléchir à la manière la plus appropriée d’analyser les tableaux de relevés.
janvier 2024
English text below
To put nature in digits and to give these digits to statistical analysis in the hope of arriving at a clear synthesis is a challenge, indeed a utopia, perhaps a madness, but of this madness, I will praise it. All the botanists who spent many days in nature, trying to understand its organization, had to ask themselves this question.
The vegetation is described from relevés, that is to say, small parcels that are fragments of nature at a given moment and which render imperfectly the enormous variability of the vegetation. The level of variability is infinitely higher than in the experimental schemes. This makes the statistical analysis of these data very difficult and delicate as many techniques have been designed to analyze the results of experimental designs. In the pages that follow, I try to highlight the difficulty of the task and how to bring the best possible solutions.
Phytosociology, which initially used relatively simple techniques, should benefit from the development of statistical tools. Discussions, numerous exchanges between experienced or beginners phytosociologists, such as those discovered from the Tela Botanica site, show how much a statistical approach, including inference, is becoming more and more necessary, in order to classify or rank vegetation relevés or to better highlight the links between vegetation and the environment.
Our method consists in concretely presenting analyzes of a relevé tables, starting with raw data and showing, step by step, how we improve the analysis et how to arrive to a good adequacy between the floristical and environmental data and the statistical techniques . Regardless of the quality of the analysis, let's never forget that the best statistical analysis can only reflect the nature of the data. The care taken to collect the data is the first and the most important step of any study.
Our aim is not to go through all the techniques but to explain by what path we arrive at exploitable results, so long as we take the time to think about the most appropriate way to analyze the relevé tables.
january 2024
Date de dernière mise à jour : 28/04/2024
Commentaires
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