CEF-Formation - Estimation de paramètres démographiques à partir d'individus non marqués

Responsable de la formation: Marc Mazerolle

Description

Cette formation se déroulant sur deux journées complètes est destinée à tous les étudiants débutant leur projet de maîtrise ou de doctorat, particulièrement ceux travaillant en écologie animale avec des espèces qui sont difficiles à détecter/inventorier. Les analyses d'occupation de sites permettent d'incorporer la probabilité de détection dans les estimations de présence selon les techniques développées par MacKenzie et al. (2002, 2003, 2006). D'autres analyses permettant d'estimer les paramètres démographiques seront également présentées, incluant les modèles N-mixture de Royle (2004) et les modèles N-mixture dynamiques de Dail et Madsen (2011).

Contenu

Jour 1

Lors de la première journée de la formation, vous apprendrez à effectuer les analyses à une saison à l'aide du logiciel PRESENCE ainsi que les recommandations quant au design et à la vérification des suppositions de ces modèles (MacKenzie 2005, 2006; MacKenzie et Bailey 2004; MacKenzie et Royle 2005; MacKenzie et al. 2005; Royle 2006).

  • probabilité de détection
  • lien avec capture-marquage-recapture (CMR) classique
  • dispositif expérimental
  • covariables de sites et d'échantillonnage
  • présentation du logiciel PRESENCE
  • matrices de design
  • modèle d'occupation à une saison
  • tests d'ajustement
  • sélection de modèle et inférence multimodèle
  • modèle d'occupation dynamique
  • extensions des modèles classiques



Jour 2

Le deuxième jour de la formation sera réservée aux applications plus avancées, notamment les modèles N-mixture ainsi que différentes applications de ces modèles dans l'environnement R. Cette journée nécessite des connaissances de base en R. Les personnes n'ayant jamais travaillé avec R sont encouragées à suivre la formation Introduction à R .

  • package unmarked de R
    • préparation du jeu de données
    • analyse d'occupation de site à une saison
    • analyse d'occupation dynamique
  • modèles N-mixture à une saison
  • modèles N-mixture dynamiques
  • tests d'ajustement
  • sélection de modèle et inférence multimodèle avec le package AICcmodavg
  • extensions des modèles classiques



Références

  • Dail, D., and L. Madsen. 2011. Models for estimating abundance from repeated counts of an open population. Biometrics 67:577-587.
  • MacKenzie, D. I. 2005. What are the issues with presence-absence data for wildlife managers? Journal of Wildlife Management 69:849-860.
  • MacKenzie, D. I. 2006. Modeling the probability of resource use: the effect of, and dealing with, detecting a species imperfectly. Journal of Wildlife Management 70:367-374.
  • MacKenzie, D. I., and L. L. Bailey. 2004. Assessing the fit of site-occupancy models. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics 9:300-318.
  • MacKenzie, D. I., L. L. Bailey, and J. D. Nichols. 2004. Investigating species co-occurrence patterns when species are detected imperfectly. Journal of Animal Ecology 73:546-555.
  • MacKenzie, D. I., J. D. Nichols, G. B. Lachman, S. Droege, J. A. Royle, and C. A. Langtimm. 2002. Estimating site occupancy rates when detection probabilities are less than one. Ecology 83:2248-2255.
  • MacKenzie, D. I., J. D. Nichols, J. E. Hines, M. G. Knutson, and A. B. Franklin. 2003. Estimating site occupancy, colonization, and local extinction when a species is detected imperfectly. Ecology 84:2200-2207.
  • MacKenzie, D. I., J. D. Nichols, N. Sutton, K. Kawanishi, and L. L. Bailey. 2005. Improving inferences in population studies of rare species that are detected imperfectly. Ecology 86:1101-1113.
  • MacKenzie, D. I., J. D. Nichols, J. A. Royle, K. H. Pollock, L. L. Bailey, and J. E. Hines. 2006. Occupancy estimation and modeling: inferring patterns and dynamics of species occurrence. Academic Press, New York.
  • MacKenzie, D. I., and J. A. Royle. 2005. Designing occupancy studies: general advice and allocating survey effort. Journal of Applied Ecology 42:1105-1114.
  • Nichols, J. D., J. E. Hines, D. I. MacKenzie, M. E. Seamans, and R. J. Gutiérrez. 2007. Occupancy estimation and modeling with multiple states and state uncertainty. Ecology 88:1395-1400.
  • Royle, J. A. 2004. N-mixture models for estimating population size from spatially replicated counts. Biometrics 60:108-115.
  • Royle, J. A. 2006. Site occupancy models with heterogeneous detection probabilities. Biometrics 62:97-102.




Prochaine formation

20 - 21 novembre 2013
CEF-FORMATION - Estimation de paramètres démographiques à partir d'individus non marqués
Heure: 9h00 - 17h00
Marc Mazerolle, professionnel de recherche en statistiques, offrira une formation sur les techniques d'estimation de paramètres démographiques à partir d'individus non marqués aux membres du CEF. Plus de détails dans la page de la formation . La formation sera donnée à partir de Rouyn-Noranda, mais sera offerte en webinaire. Les gens de l'extérieur pourront y participer à partir de leur propre ordinateur à l'aide de la plate-forme VIA. Vous devez vous inscrire à l'avance afin d'obtenir un identifiant pour vous brancher au site le jour de la formation. Pour vous inscrire ou pour plus d'information, contacter Marc Mazerolle.

Détails importants

Les participants suivront la formation à partir de leur propre ordinateur dans une formule webinaire. Pour assister à la formation, un ordinateur récent (< 2 ans) est nécessaire fonctionnant sous les systèmes d'opération Windows, Mac, ou Linux ainsi qu'une connexion internet filaire (pas wifi). Chaque participant recevra un identifiant afin de se brancher au site web et à la plate-forme VIA. Cette plate-forme permet d'utiliser votre fureteur internet (Internet Explorer, Firefox) et le plug-in Flash Player afin d'assister au webinaire.

Afin d'assurer une bonne qualité sonore lors de la formation, nous recommandons très fortement aux participants l'usage d'un casque d'écoute muni d'un microphone intégré. Pour tout problème de configuration, les participants devront contacter le support technique VIA -- aucun support technique ne sera fourni par le formateur le jour de la formation. Vous trouverez ci-joint les grandes lignes de la plate-forme VIA ainsi que les exigences matérielles: VIA_formation 

À noter que la deuxième journée de formation nécessite une bonne connaissance de R. Toute personne n'ayant jamais travaillé avec R est fortement encouragée de s'inscrire à la formation Introduction à R .
Les participants sont encouragés à télécharger, avant la formation, PRESENCE , R version 3.0.2  et l'éditeur RStudio . À noter que ce dernier fonctionne sur toutes les plates-formes (Windows, Mac et Linux).


Fichiers à télécharger

Jeu de données d'étangs échantillonnés par suivis de chants: single_season_site_occupancy.xls 
Jeu de données à importer dans R: detect_frog.txt 
Code R du jour 1: ML_estimation.zip 
Présentation jour 1: Occupancy_jour1.pdf 
Présentation jour 2: Occupancy_jour2.pdf 
Code R et jeux de données jour2: Jour2.zip 
Exercice: Exercice.zip 
Solutions Exercice: Solutions_Exercice.zip 


Formations données dans le passé

25 novembre 2009
Université du Québec à Montréal
Montréal, QC

24 avril 2007
Université Laval
Québec, QC

11 décembre 2006
Université du Québec à Montréal
Montréal, QC

13 décembre 2006
Université de Sherbrooke
Sherbrooke, QC



Autres formations offertes par Marc Mazerolle

Introduction au logiciel R

Introduction aux modèles mixtes linéaires

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Formation-CEF

ArcGIS pour les Nuls 
Formation de 2 jours offerte à Montréal (UQAM) pour les membres du CEF les 13-14 juin 2017.

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Cours d'été: Terrain avancé en environnement (GÉO 6041) 
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Cours d’été en statistiques bayésiennes – Summer school in Bayesian statistics 
École d’été en statistiques bayésiennes. Maximum de 20 participants.
14 au 18 août | Orford Musique (à 30 minutes de Sherbrooke)
Aménagement des écosystèmes forestiers (ENV7010) 
14 au 25 août 2017, FERLD, Abitibi
Cours sur la complexité 
24-29 septembre 2017, Toscane, Italie

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CEF-Référence
La référence vedette !

Jérémie Alluard (2016) Les statistiques au moments de la rédaction 

  • Ce document a pour but de guider les étudiants à intégrer de manière appropriée une analyse statistique dans leur rapport de recherche.

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