Brood thermoregulation effectiveness is positively linked to the amount of brood but not to the number of bees in honeybee colonies

To ensure the optimal development of brood, a honeybee colony needs to regulate its temperature within a certain range of values (thermoregulation), regardless of environmental changes in biotic and abiotic factors. While the set of behavioural and physiological responses implemented by honeybees to regulate the brood temperature has been well studied, less is known about the factors that may influence the effectiveness of this thermoregulation. Based on the response threshold model of task allocation, increased effectiveness of colony homeostasis should be driven by increases in group size. Therefore, we determined whether colony size (number of adult bees and amount of brood) positively influenced the effectiveness of brood thermoregulation that we measured via two criteria: (i) the brood temperature accuracy, via mean brood temperature, supposedly close to the optimum value for brood rearing, and (ii) the stability of the temperature around the mean value. Finally, within the applied perspective of honeybee colony monitoring, we assessed whether the effectiveness of thermoregulation could be used as a proxy of colony size. For that purpose, we followed 29 honeybee colonies over two years, measured both brood and adult population size regularly over the beekeeping season, and monitored the brood temperature over the 24 hours preceding the inspections of these colonies. We then studied the effect of the size of the colony (number of adult bees and number of brood cells), as well as meteorological variables, on the effectiveness of thermoregulation (mean and stability of brood temperature). We found a clear link between meteorological conditions and brood thermoregulation (mean temperature and its stability). Interestingly, mean brood temperature was also positively linked to the amount of brood, while its stability did not seem influenced by the size of the colony (number of bees or brood amount). The relationship between brood amount and mean temperature was however too weak for clearly discriminating colony population size based solely on the brood thermoregulatory effectiveness. These results demonstrate an extremely high effectiveness of honeybee colonies to thermoregulate the brood regardless of colony size

Bridging the Gap between Field Experiments and Machine Learning: The EC H2020 B-GOOD Project as a Case Study towards Automated Predictive Health Monitoring of Honey Bee Colonies.

Honey bee colonies have great societal and economic importance. The main challenge that beekeepers face is keeping bee colonies healthy under ever-changing environmental conditions. In the past two decades, beekeepers that manage colonies of Western honey bees (Apis mellifera) have become increasingly concerned by the presence of parasites and pathogens affecting the bees, the reduction in pollen and nectar availability, and the colonies' exposure to pesticides, among others. Hence, beekeepers need to know the health condition of their colonies and how to keep them alive and thriving, which creates a need for a new holistic data collection method to harmonize the flow of information from various sources that can be linked at the colony level for different health determinants, such as bee colony, environmental, socioeconomic, and genetic statuses. For this purpose, we have developed and implemented the B-GOOD (Giving Beekeeping Guidance by computational-assisted Decision Making) project as a case study to categorize the colony's health condition and find a Health Status Index (HSI). Using a 3-tier setup guided by work plans and standardized protocols, we have collected data from inside the colonies (amount of brood, disease load, honey harvest, etc.) and from their environment (floral resource availability). Most of the project's data was automatically collected by the BEEP Base Sensor System. This continuous stream of data served as the basis to determine and validate an algorithm to calculate the HSI using machine learning. In this article, we share our insights on this holistic methodology and also highlight the importance of using a standardized data language to increase the compatibility between different current and future studies. We argue that the combined management of big data will be an essential building block in the development of targeted guidance for beekeepers and for the future of sustainable beekeeping

Improving relevance and efficiency of statistical models in ecology : extension of sigmoid functions in the context of the study of the distribution of biodiversity

La modélisation est un outil majeur en écologie pour décrire et comprendre les écosystèmes ou prédire leur réponse. Nous nous sommes intéressés aux modèles non-linéaires de forme sigmoïdale en macro-écologie avec pour objectif de mieux les définir, d’en comprendre les limites et de proposer des améliorations. Nous les avons d’abord étudiés dans des modèles de biodiversité hiérarchiques Bayésiens.Nous avons démontré que la prise en compte de variations aléatoires de différents paramètres de fonctions sigmoïdales avait un impact sur l’estimation des effets. Nous nous sommes ensuite intéressés aux modèles linéaires généralisés binomiaux binaires pour lesquels nous avons comparé la fonction classique logistique à d’autres fonctions sigmoïdales dont les asymptotes étaient estimées. Cela a permis de mettre en évidence les erreurs d’estimation induites par l’utilisation de la fonction logistique classique si les données ne sont pas cohérentes avec ce modèle. Enfin, nous avons appliqué ces fonctions logistiques avec asymptotes estimées dans le cadre de modèles d’occurrence hiérarchiques multi-espèces, grâce auxquels nous avons pu établir un intérêt probable de l’estimation des asymptotes. Les résultats instables ne nous ont pas permis de développer des conclusions écologiques. Lors de ces différents travaux, nous avons utilisé différents outils d’évaluation et interprétation des modèles, et prôné leur utilisation conjointe. En conclusion, nous avons développé de nouveaux modèles statistiques non-linéaires sigmoïdaux, qui sont de nouveaux outils pour l’écologue permettant d’enrichir sa palette pour mieux estimer les relations entre des variables et des données de biodiversité.Modeling is a major tool in ecology to describe and understand ecosystems or predict their response. We here focused our attention on non-linear sigmoidal models in macroecology, in order to better define them, understand their limitations and suggest improvements. We first studied them in hierarchical Bayesian biodiversity models. We found that taking into account random variations of different parameters of sigmoidal functions has an impact on the estimation of the effects. We then turned our attention to binary binomial generalized linear models for which we compared the classical logistic function to other sigmoidal functions whose asymptotes were estimated. We found strong estimation errors induced by the use of the classical logistic function if the data are not consistent with this model. Finally, we applied these logistic functions with estimated asymptotes in the context of hierarchical joint species occurrence models, thanks to which we were able to demonstrate the usefulness of considering the estimation of asymptotes. However,the unstable results did not allow us to develop ecological conclusions. Throughout, we have used varioustools to better apprehend model evaluation and proposed that they should be used jointly. In conclusion, we have developed new forms of non-linear sigmoidal statistical models, which are new tools for the ecologist allowing to enrich his/her toolbox to better estimate the relationships between ecological variables andbiodiversity data

Améliorer la pertinence et l’efficacité des modèles statistiques en écologie : extension des fonctions sigmoïdes dans le cadre de l’étude de la distribution de la biodiversité

Modeling is a major tool in ecology to describe and understand ecosystems or predict their response. We here focused our attention on non-linear sigmoidal models in macroecology, in order to better define them, understand their limitations and suggest improvements. We first studied them in hierarchical Bayesian biodiversity models. We found that taking into account random variations of different parameters of sigmoidal functions has an impact on the estimation of the effects. We then turned our attention to binary binomial generalized linear models for which we compared the classical logistic function to other sigmoidal functions whose asymptotes were estimated. We found strong estimation errors induced by the use of the classical logistic function if the data are not consistent with this model. Finally, we applied these logistic functions with estimated asymptotes in the context of hierarchical joint species occurrence models, thanks to which we were able to demonstrate the usefulness of considering the estimation of asymptotes. However,the unstable results did not allow us to develop ecological conclusions. Throughout, we have used varioustools to better apprehend model evaluation and proposed that they should be used jointly. In conclusion, we have developed new forms of non-linear sigmoidal statistical models, which are new tools for the ecologist allowing to enrich his/her toolbox to better estimate the relationships between ecological variables andbiodiversity data.La modélisation est un outil majeur en écologie pour décrire et comprendre les écosystèmes ou prédire leur réponse. Nous nous sommes intéressés aux modèles non-linéaires de forme sigmoïdale en macro-écologie avec pour objectif de mieux les définir, d’en comprendre les limites et de proposer des améliorations. Nous les avons d’abord étudiés dans des modèles de biodiversité hiérarchiques Bayésiens.Nous avons démontré que la prise en compte de variations aléatoires de différents paramètres de fonctions sigmoïdales avait un impact sur l’estimation des effets. Nous nous sommes ensuite intéressés aux modèles linéaires généralisés binomiaux binaires pour lesquels nous avons comparé la fonction classique logistique à d’autres fonctions sigmoïdales dont les asymptotes étaient estimées. Cela a permis de mettre en évidence les erreurs d’estimation induites par l’utilisation de la fonction logistique classique si les données ne sont pas cohérentes avec ce modèle. Enfin, nous avons appliqué ces fonctions logistiques avec asymptotes estimées dans le cadre de modèles d’occurrence hiérarchiques multi-espèces, grâce auxquels nous avons pu établir un intérêt probable de l’estimation des asymptotes. Les résultats instables ne nous ont pas permis de développer des conclusions écologiques. Lors de ces différents travaux, nous avons utilisé différents outils d’évaluation et interprétation des modèles, et prôné leur utilisation conjointe. En conclusion, nous avons développé de nouveaux modèles statistiques non-linéaires sigmoïdaux, qui sont de nouveaux outils pour l’écologue permettant d’enrichir sa palette pour mieux estimer les relations entre des variables et des données de biodiversité

Les modèles statistiques classiques d’analyse des données binaires, source de biais d’estimation importants?

International audienceLa modélisation statistique de la biodiversité est un enjeu fort pour mieux éclairer les choix de gestion ou suivre l’évolution de la biodiversité par exemple avec des indicateurs. Des outils développés récemment permettent de modéliser la biodiversité spécifique de manière hiérarchique, c’est-à-dire à la fois au niveau espèce, groupe écologique et communauté d’espèces, permettant de partager l’information environnementale entre espèces tout en prenant en compte les corrélations entre espèces. Ces outils utilisent le plus souvent des données de présence-absence d’espèces et utilisent un modèle statistique avec fonction de lien probit qui permet une simplification numérique. S’il est relativement bien établi que le choix entre une fonction de lien logit, probit voire cloglog n’a d’effet que dans des cas où les données sont très nombreuses, nous voulons ici attirer l’attention sur d’autres formes de fonctions de lien, avec asymptotes estimées, qui peuvent grandement changer les résultats. Nous expliquons pourquoi tel devrait être le cas et montrons par un travail de simulation qu’utiliser les fonctions de lien « classiques » peut entrainer des biais importants dans l’estimation de l’importance des effets. Nous illustrerons ce résultat sur un cas réel. Ces résultats ont une portée beaucoup plus générale que celui de notre cadre d’étude

GLM for Generalized Linear Misleading? The need for a logistic function with estimated asymptotes

International audienceThe reference approach to study binary data (coded 0 or 1) is the GLM (or GAM) with a Bernoulli distribution, whose canonical link function is the logit function. The inverse function, the classical logistic function, has a lower asymptote fixed at 0.0 and an upper asymptote fixed at 1.0. This constitute a strong auxiliary hypothesis that can have consequences on parameter estimates. We wanted to test the consequences of the hypothesis on the parameter estimation and propose another model with estimation of lower and upper asymptotes.L'approche de référence pour étudier les données binaires (codées 0 ou 1) est le GLM (ou GAM) avec une distribution de Bernoulli, dont la fonction de lien canonique est la fonction logit. La fonction inverse, la fonction logistique classique, a une asymptote inférieure fixée à 0,0 et une asymptote supérieure fixée à 1,0. Ceci constituent une hypothèse auxiliaire forte qui peut avoir des conséquences sur les estimations des paramètres. Nous avons voulu tester les conséquences de l'hypothèse sur l'estimation des paramètres et proposer un autre modèle avec estimation des asymptotes inférieures et supérieures

Concentré de problèmes rencontrés avec des modèles hiérarchiques sous STAN (& co)

National audienceNous faisons ici un petit résumé des difficultés rencontrées lors de l'estimation de modèle non-linéaires hiérarchiques avec le logiciel Stan (mais aussi Winbugs...)

Les indicateurs de biodiversité comme interfaces entre recherche en écologie et gestion environnementale. Réflexions sur quelques points clé

International audienceBiodiversity indicators are tools that are more and more used to formalize and concentrate the information we wish to share on biodiversity. We here wish to highlight some properties of indicators that arise from their place at the boundary between the academic and management worlds. We illustrate these properties by recent research specifically refering to Driver, Pressure and Response indicators within the DPSIR framework applied to forest biodiversity. First, especially from a management point of view, we think we should distinguish indicators according to the magnitude of their relationship with biodiversity - and not only according to the statistical significance of the relationship. Second, due to logical and ecological reasons, we need to take into account the fact that the relationship between the indicator and biodiversity might vary in space, time or according to ecological conditions. This in particular relates to the notion of domain of validity of the indicator. Third, we need to include the possibility that the relationship be non-linear rather than linear, with especially the possibility to estimate thresholds in the relationship. Fourth and finally, we need to better apprehend which parts of biodiversity are or are not related to the indicator. These different pieces of advice would help documenting the "identity card" of indicators in their relatonship to biodiversity, by better documenting the parts of biodiversity related to the indicator under different conditions, and those that are unrelated to the indicator. This should help enhance indicators as a boundary object between research and management