Bonjour,
Tout d'abord, mes félicitations aux créateurs de ce site, le sérieux et la qualité des intervenants sont au rendez-vous !
Voici la question qui me pose quelques soucis, j'espère que vous pourrez y répondre.
En démécologie, un des objectifs primaires est de déterminer la densité d'une population dans une aire géographique donnée.
J'ai toujours été intrigué par la manière dont les spécialistes du domaine déterminent l'effectif d'une population pour une espèce en mouvement (exemple : population de pigeons à Paris, nombre de manifestants dans une grève).
Au hasard d'une lecture, je suis tombé sur la description d'une méthode qui semble être très utilisée pour ce genre d'applications : la méthode de capture - marquage - recapture.
L'oracle Google ne m'a pas vraiment donné satisfaction, j'ai globalement compris le protocole mais je me pose quelques questions :
1- Comment estime t-on la fiabilité de cette méthode ?
2 - Comment détermine t-on la taille minimale des échantillons lors de la phase de recapture pour avoir une estimation fiable ?
Si j'ai bien compris, après avoir capturé et marqué un nombre a d'animaux, on les relâche et après une période plus ou moins longue d'attente, on établit une nouvelle campagne de capture où on prélève b animaux sur plusieurs échantillons, parmi lesquels figurent alors un nombre c d'animaux recapturés (ceux qui portent la marque).
On a alors la relation qui nous donne l'effectif global de la population
n = (a*b) / c
a est constant, mais b et c varient selon les divers échantillons de recapture.
Question : combien d'échantillons de recapture doit-on prendre en compte pour le calcul de n ?
Les échantillons de recapture où l'on ne retrouve pas d'animaux capturés sont-ils significatifs ? (j'imagine que oui mais..)
Intuitivement je serais tenté de faire une moyenne des résultats, mais j'ai encore quelques doutes.
Merci par avance !
PS: Si vous avez une référence abordable (i.e pas de maths de niveau DEA, qui traite de long en large de cette méthode CMR, je suis preneur !).
A+
Gotchapy
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