Vous trouverez ci-dessous les ateliers proposés pour l'édition 2026 des rencontres du RT EcoStat.
Chaque atelier est limité à 20 participant.es.
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Atelier 1 : Modélisation de distribution d’espèces (SDM) - biomod2
Intervenante : Maya Guéguen (LECA, maya.gueguen@univ-grenoble-alpes.fr)
Nombre max de participant.es : 20
Contenu : Les modèles de distribution d’espèces (species distribution modeling, SDM) sont des outils très utilisés en écologie permettant d’établir des relations espèces-environnement à l’aide de différents modèles statistiques. biomod2 est un package R proposant un workflow flexible pour différents types d’observations (présences/absences, présences seules, comptages, abondances relatives ou absolues, classes) pouvant être modélisées à l’aide d’une dizaine d’algorithmes, et combinées en modèles d’ensemble si nécessaire.
Cet atelier sera structuré en 3 parties :
- une présentation générale pour explorer à la fois pourquoi on peut vouloir faire des SDM, la structure du package biomod2 (ses fonctionnalités et les points de blocage méthodologique potentiels comme la sélection de pseudo-absences, la cross-validation, le tuning), et les bonnes pratiques ;
- une exploration des différentes fonctionnalités du package au travers d’un jeu de données test ;
- un temps pour des questions pratiques générales, ou relatives à votre propre jeu de données si vous en avez un à disposition
Public visé : Toute personne intéressée par la mise en pratique de la modélisation de distribution d’espèces.
Pré-requis : Les participant.es devront avoir une connaissance de base du langage R, et amener leur propre ordinateur portable, avec une version récente de R. Les matériels seront mis à disposition en ligne ou via github.
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Atelier 2 : Ecological Trajectory Analysis course
Intervenant : Nicolas Djeghri (LEMAR, nicolas.djeghri@univ-brest.f)
Nombre max de participant.es : 20
Contenu : Ecological Trajectory Analysis (ETA) is a descriptive framework allowing exploring ecological temporal patterns, putting emphasis on quantifying their dynamics. ETA formalizes ecological dynamics as trajectories, defined geometrically in a multidimensional space. This space is itself defined by a distance (or dissimilarity) coefficient accommodating diverse representations of ecological entities adapted to various data types (e.g. Bray-Curtis or Hellinger dissimilarities for communities, Euclidean distances of standardized abiotic variables for environments). ETA provides metrics to describe and compare
trajectories geometrically (e.g. directionality, similarity between two trajectories, relative movement of two trajectories). Thus, ETA displaces the typical focus of ecological analysis from the description of static states to a direct description of temporal dynamics, opening up new ways to approach ecological data. ETA has already found applications in community ecology, stable isotope
ecology, conservation, or paleoecology and has been extended to study cyclical dynamics and ecological dynamic regimes. ETA is implemented in software with the ecotraj R package.
With this course, you will learn the fundamental concepts and possibilities offered by ETA and how to implement ETA in your own work using ecotraj. You will find more information on the ecotraj website: https://emf-creaf.github.io/ecotraj/
Pré-requis : Familiarity with basic multivariate statistics (PCA, PCoA), and their application in the R language.
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Atelier 3 : Surprise...
Contenu : La tenue et le contenu de cet atelier sera déterminé en fonction de la demande. Il pourra éventuellement s'agir d'un duplicat d'un atelier déjà existant.
