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Timothée Poisot

Université de Montréal
Les interactions entre espèces sont elles vraiment bien organisées?

Timothée Poisot, Michiel Stock, Zachary Belisle

Les interactions entre espèces peuvent se représenter sous forme de réseaux, qui sont des objets relativement facile à manipuler mathématiquement. Depuis le début des années 2000, un champ de recherche productif en écologie consiste à mesurer la structure de ces réseaux, de déterminer à quel point cette structure est "aléatoire", et d'en tirer des inférences sur les mécanismes écologiques qui gouvernent la structure des communautés. Une surprenante majorité d'études trouvent que les réseaux sont très loin d'être assemblés au hasard, et qu'il n'existerait donc pas de communauté "banale". Mais les outils statistiques pour effectuer ces tests sont mal (ou pas du tout) testés, et ont des comportements surprenants en ce qu'ils génèrent des distributions aléatoires qui ne ressemblent pas aux réseaux observés dans la nature. Il y a donc un risque réel que notre compréhension de la structure des communautés soit construite sur une approche statistique imparfaite. En représentant les réseaux comme des processus stochastiques que l'on peut décomposer à l'aide de filtres linéaires, nous montrons que l'ensemble des modèles utilisés pour les tests de significativité sont en fait des cas extrêmes d'un espace paramétrique beaucoup plus vaste. Cette nouvelle approche, appliquée sur un jeu de données de plusieurs centaines de réseaux empiriques, nous permet de partitioner l'impact de différents facteurs sur la structure des communautés, et révèle que les interactions entre espèces sont plus idiosyncratiques que ce que l'on peut croire. Nous proposons plusieurs ajustements méthodologiques à la façon d'analyser la structure des réseaux d'interactions entre espèces.


BIOS2: a new NSERC CREATE initiative in computational biodiversity science and synthesis

Thimothée Poisot, Andrew MacDonald, Dominique Gravel

We introduce the new training program in computational biodiversity science and synthesis (BIOS2), a new NSERC CREATE initiative designed to train Canadian biodiversity scientists. Increasing societal demands for biodiversity assessments is pushing ecology towards a predictive and open science. Other fields of life sciences, such as genomics, medicine, and neurosciences, have met the 'big data' challenge by developing computational infrastructure, data pipelines and analytical frameworks, while ecology is comparatively lagging behind. These skills are now necessary to make best usage of greater amount of ecological data available and improve biodiversity monitoring. Skills such as advanced statistics, data management and collaboration abilities with stakeholders are often required by employers in biodiversity and environment. Training, however, remains scattered across the country, with no university offering the diversity of skills required.

BIOS2 aims to forge a culture of computational biodiversity science among future environmental problem solvers by offering a new multi-institution training program (Masters, PhD and Postdoc). The training program builds on several activities and sources of financial support, including fellowships, communication grants, a series of short modules from some of Canada's top biodiversity faculties, internships with Partner organizations, problem-solving workshops and summer schools. Fellows will collaborate with public and private organization to help them making biodiversity more accessible, interpretable and using it to address practical challenges.