Bilan des connaissances, inventaires 2016 et cartographie de cinq coléoptères saproxyliques d’intérêt communautaire dans les sites Natura 2000 de la région PACA : Stephanopachys linearis, Stephanopachys substriatus, Limoniscus violaceus, Osmoderma eremita et Rosalia alpina

Sept espèces de coléoptères saproxylophages inscrites à l'annexe 2 de la directive Habitats (DH2) sont connues avec certitude en région PACA. Une huitième a été signalée : Cucujus cinnaberinus (Cucujidae), dont une ancienne mention dans le secteur de Saint-Martin-Vésubie semble plausible (Brustel & Gouix, 2012

Note technique : Entre expérimentations scientifiques et veille écologique: comment évaluer des mesures d’atténuations proposées par une étude d’impacts? Le cas de canalisations enterrées dans la plaine de Crau

L’évaluation de la pertinence des mesures d’atténuations proposées par une étude d’impacts lors d’un projet d’aménagement s’effectue par la mise en place de veilles écologiques. Néanmoins, ce type de suivis est rare puisqu’aucune législation ne l’impose. Focus sur la plaine de Crau où une veille écologique a été mise en place afin d’évaluer les mesures compensatoires et les mesures d’atténuations proposées par une étude d’impact lors de l’enfouissement de canalisations sur un écosystème sensible

Actualisation de l'inventaire des grands branchiopodes des eaux temporaires stagnantes de la région Paca (Provence-Alpes-Côte-d'Azur), sud-est de la France

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Multi‐species occupancy models: an effective and flexible framework for studies of insect communities

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A new method to explicitly estimate the shift of optimum along gradients in multispecies studies

Aim: Optimum shifts in species–environment relationships are intensively studied in a wide range of ecological topics, including climate change and species invasion. Numerous statistical methods are used to study optimum shifts, but, to our knowledge, none explicitly estimate it. We extended an existing model to explicitly estimate optimum shifts for multiple species having symmetrical response curves. We called this new Bayesian hierarchical model the Explicit Hierarchical Model of Optimum Shifts (EHMOS). Location: All locations. Taxon: All taxa. Methods: In a simulation study, we compared the accuracy of EHMOS to a mean comparison method and a Bayesian generalized linear mixed model (GLMM). Specifically, we tested if the accuracy of the methods was sensitive to (1) sampling design, (2) species optimum position and (3) species ecological specialization. In addition, we compared the three methods using a real dataset of investigated optimum shifts in 24 Orthopteran species between two time periods along an elevation gradient. Results: Of all the simulated scenarios, EHMOS was the most accurate method. GLMM was the most sensitive method to species optimum position, providing unreliable estimates in the presence of marginal species, that is, species with an optimum close to a sampling boundary. The mean comparison method was also sensitive to species optimum position and ecological specialization, especially in an unbalanced sampling design, with high negative bias and low interval coverage compared to EHMOS. The case study results obtained with EHMOS were consistent with what is expected considering ongoing climate change, with mostly upward shifts, which further improved confidence in the accuracy of the EHMOS method. Main Conclusions: Explicit Hierarchical Model of Optimum Shifts could be used for a wide range of topics and extended to produce new insights, especially in climate change studies. Explicit estimation of optimum shifts notably allows investigation of ecological assumptions that could explain interspecific variability of these shifts.</p