Chapitre II
Matériel et méthodes
22
Le Rétrocalcul est une méthode mathématique permettant de calculer la taille d'un poisson à
une date antérieure, grâce aux mesures des marques de croissance sur l'une de ses pièces
calcifiées (Wilson et al., 2009). Son intérêt est non seulement l’augmentation du nombre de
couples longueur-âge, notamment dans les petites classes d’âge faiblement représentées dans
les échantillons, mais il donne également une idée sur les tailles moyennes des jeunes et affine
celles des autres classes d’âge (Harchouche, 2006). Les tailles aux anneaux sont calculées
rétrospectivement à l’aide de l’équation de Lee (1920).
L i =
(L T − b) ∗ R n
R O
+ b
Où :
L i est la longueur du poisson au moment de la formation de l’anneau i, L T : longueur totale
actuelle du poisson, R n : rayon de l’otolithe au nième anneau, R O : rayon total de l’otolithe, b :
ordonnée à l’origine de la relation L T en fonction de R O .
Tous les calculs était fait par le logiciel R en utilisant les packages FSA du code source ouvert
du logiciel statistique R.
2.3.3. Procédure de calcul sur Matlab
Il nous faut télécharger les packages Matlab gratuits DEBtool et AmPtool qui sont utilisés pour
estimer les paramètres et pour étudier l’effet de ces paramètres sur les propriétés écophysiologiques. Quatre fichiers Matlab (.m) doivent être utilisés à cet effet :
mydata_my_pet pour définir les données, estimer les paramètres et vérifier la qualité
de l'ajustement.
predict_my_pet pour quantifier la prédiction, à partir des valeurs des paramètres.
pars_my_pet pour définir les valeurs des paramètres (copiés à partir de mydata) et
évaluer les propriétés implicites.
run_my_pet pour exécuter la procédure d’estimation
Pour chaque espèce, nous remplaçons le terme my_pet (mon animal) par le nom scientifique de
l’espèce, exemple : Mydata_Pagellus_acarne…etc.
Étant donné que les fichiers permettent l’édition, le fichier predict peut spécifier un modèle plus
détaillé que le modèle DEB standard et disposant de paramètres spécifiques aux données (par
exemple, la taille ou l’âge d’un individu au début d’une expérience),
Matériel et méthodes
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Le Rétrocalcul est une méthode mathématique permettant de calculer la taille d'un poisson à
une date antérieure, grâce aux mesures des marques de croissance sur l'une de ses pièces
calcifiées (Wilson et al., 2009). Son intérêt est non seulement l’augmentation du nombre de
couples longueur-âge, notamment dans les petites classes d’âge faiblement représentées dans
les échantillons, mais il donne également une idée sur les tailles moyennes des jeunes et affine
celles des autres classes d’âge (Harchouche, 2006). Les tailles aux anneaux sont calculées
rétrospectivement à l’aide de l’équation de Lee (1920).
L i =
(L T − b) ∗ R n
R O
+ b
Où :
L i est la longueur du poisson au moment de la formation de l’anneau i, L T : longueur totale
actuelle du poisson, R n : rayon de l’otolithe au nième anneau, R O : rayon total de l’otolithe, b :
ordonnée à l’origine de la relation L T en fonction de R O .
Tous les calculs était fait par le logiciel R en utilisant les packages FSA du code source ouvert
du logiciel statistique R.
2.3.3. Procédure de calcul sur Matlab
Il nous faut télécharger les packages Matlab gratuits DEBtool et AmPtool qui sont utilisés pour
estimer les paramètres et pour étudier l’effet de ces paramètres sur les propriétés écophysiologiques. Quatre fichiers Matlab (.m) doivent être utilisés à cet effet :
mydata_my_pet pour définir les données, estimer les paramètres et vérifier la qualité
de l'ajustement.
predict_my_pet pour quantifier la prédiction, à partir des valeurs des paramètres.
pars_my_pet pour définir les valeurs des paramètres (copiés à partir de mydata) et
évaluer les propriétés implicites.
run_my_pet pour exécuter la procédure d’estimation
Pour chaque espèce, nous remplaçons le terme my_pet (mon animal) par le nom scientifique de
l’espèce, exemple : Mydata_Pagellus_acarne…etc.
Étant donné que les fichiers permettent l’édition, le fichier predict peut spécifier un modèle plus
détaillé que le modèle DEB standard et disposant de paramètres spécifiques aux données (par
exemple, la taille ou l’âge d’un individu au début d’une expérience),