Prévision de la biodiversité : Une question de disponibilité des données

Dans l’article précédent, nous avons présenté notre expérience de stage avec GEO BON, dans lequel nous avons développé un modèle de prévision des contributions locales à la diversité bêta (LCBD) à l’échelle régionale, en utilisant les communautés d’espèces de parulines au Québec et en Colombie comme étude de cas. La première étape de notre projet était d’avoir accès aux données. Comme tout étudiant de cycle supérieur en écologie quantitative qui se respecte, nous avons utilisé des données ouvertes disponibles en ligne. Tel que mentionné dans l’article précédent, pour les données d’occurrence des espèces, nous avons utilisé la base de données eBird. Les données environnementales et d’utilisation du territoire, quant à elles, ont été respectivement obtenues de la base de données CHELSA et de l’Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center (ORNL DAAC). Bien que ces jeux de données soient disponibles en libre accès, les manipulations requises pour les utiliser dans nos analyses et l’espace qu’elles occupent dans la mémoire vive peuvent être de grands défis.

Prévision de la biodiversité : Notre expérience de stage avec GEO BON

Nous avons récemment effectué un stage de deux mois au sein du Group on Earth Observations Biodiversity Observation Network (GEO BON). Le siège social de l’organisation ayant récemment déménagé à Montréal, nous avons immédiatement voulu faire partie de ce nouveau chapitre en contribuant à un projet aussi passionnant qu’ambitieux : un système d’information intégré sur la biodiversité. GEO BON est actuellement engagé dans le développement de ce système d’information qui permettra, entre autres, d’estimer en temps réel de nombreux indicateurs de biodiversité à l’échelle planétaire. Un autre objectif du système d’information de GEO BON est de faciliter la réalisation de prévisions de la biodiversité dans le cadre de différents scénarios socio-économiques et d’améliorer la probabilité et la précision de ces modèles.

Ce qu’on a fait cet été

Cet été est bien étrange. Malgré tout, nous espérons que vous êtes tous sains et saufs, que vous prenez soin de vous, et que vous profitez de l’été comme vous le pouvez ! Nous avons déjà accompli beaucoup au cours des dernières semaines, et cet article de blog est un rappel de ces évènements. On espère des temps meilleurs avec plus de formations en écologie computationnelle et des appels communautaires!

Blog: A Journey with Data Trekkers

Story of an internship by Gracielle Higino, Gabriel Dansereau and Francis Banville

Back in 2019, which feels like decades ago, we started a humble project in the Poisot lab which we called Code Hour. The goal was to set weekly hours to practice Julia, since we were all learning to use it and we could greatly benefit from each other’s help and encouragement. The project went well (although we frequently ended up spending much more than one hour). It « spilled » out of our lab and found enthusiasm at IVADO, who already had plans to promote a challenge in which participants would make a commitment to code for 100 days. That’s when our internship was born.