1 résultats Nous avons au cours de l'étude observé 4240 individus de perdrix rouges sur les photographies. 1371 (32%) individus de perdrix rouge apparaissant sur les photographies étaient non bagués, donc considérés comme sauvages, dont 1049 considérés comme adultes (68%), c'est-à-dire dont les caractéristiques physiologiques ou le plumage ne permettaient plus de déterminer si il s'agissait d'individus nés dans l'année et 321 jeunes (32%). Avis des clients sur : Abreuvoir automatique pour perdrix Gaun. 1 individu non bagué n'a pu être classé parmi une des deux catégories par l'observateur. 1372 (32%) individus de perdrix rouge apparaissant sur les photographies étaient bagués donc considérés comme lâchés et pour 1497 (35%) individus de perdrix rouge apparaissant sur les photographies, l'opérateur n'a pu déterminer le statut de baguage.
IV° 1 Analyses statistiques L'ensemble des analyses des patrons d'utilisation, des variables météorologiques et environnementales a été réalisé avec les logiciels Microsoft Excel® et R 3. 1. 0 (R Development Core Team 2014). Le logiciel R utilise différentes bibliothèques (nommées « library ») pour réaliser les analyses. Abreuvoir pour perdrix pour. Patron temporel: La variable ayant servi de base à l'ensemble des analyses concernant le patron temporel est le nombre d'individus considéré comme différents de perdrix rouges sauvages apparaissant sur les photographies. Cette variable a été saisie en heure exacte, et a été traitée par jour ou par heure en fonction de l'analyse réalisée. Pour les perdrix rouges sauvages, le mode de paramétrage des appareils photographiques étant un mode séquentiel avec un temps de pose de 15 secondes, lorsque le temps entre deux séries d'images était supérieur à 15 secondes nous avons considéré qu'il s'agissait d'un individu différent, en assumant le fait qu'il pouvait s'agir du même individu qui revenait.
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Celui-ci étant hautement significatif pour la relation entre ETP et Tmax (p < 0. 01; rho 0. Abreuvoir pour perdrix le. 83), nous avons donc ensuite décidé de bibliothèque « MASS » (Venables et Ripley 2002) afin d'ajuster des modèles linéaires généralisés dits « GLM » sur les données d'utilisation (Crawley 1993) et les variables météo comme covariables. Les GLM utilisés reposaient sur une distribution « negative binomial » des données de la variable à expliquer afin de prendre en compte la sur-dispersion des données de comptage d'individus que nous avons constatée lors d'analyses préliminaires. Nous avons conservé le modèle disposant de l'AIC (Akaïke Information Criterion)(Akaike 1973) le plus faible. Nous avons pour cela testé toutes les combinaisons de variables, ainsi que les variables seules et les termes au carré associés aux variables. Lorsque la différence d'AIC entre deux modèles était inférieure à deux nous avons alors calculé le poids des AIC (Burnham et Anderson 1998) afin de confirmer le choix des modèles (Symonds et Moussalli 2011).
Le patron spatial: La variable ayant servi de base à l'ensemble des analyses concernant le patron spatial est le nombre total d'individus considéré comme différents de perdrix rouges sauvages apparaissant sur les photographies sur la totalité de la période de suivi (toutes périodes) ou sur les données recueillies du 1 er juin au 30 septembre pour la période dénommée « été ». Abreuvoir pour perdrix et cailles. Nous n'avons pas réalisé ce même types d'analyses pour les perdrix issues de lâcher en raison de la prépondérance du lieu de lâcher sur l'utilisation des abreuvoirs (figure 26). Les corrélations entre variables environnementales (de couvert végétal notamment) ont été explorées à l'aide d'Analyses en Composantes Principales (Lebart et al. 2000) en utilisant la bibliothèque « ade4 » avec le logiciel R (Dray et Dufour 2007). Les résultats des ACP indiquant que certaines variables environnementales, que nous avions relevées sur le terrain étaient fortement corrélées (figure 20) nous avons alors créé de nouvelles variables à partir des variables initiales afin de limiter le nombre de variables à analyser.
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