Simulations dans R

Simulations dans R

La recherche sur la biodiversité consiste à essayer de comprendre les phénomènes naturels, ce qui peut aider à mieux prédire l’impact d’une modification d’un écosystème ou l’évolution des populations vivant dans leur environnement. Les simulations sont très utiles, car elles fournissent un outil aux chercheurs pour accélérer notre compréhension des phénomènes biologiques. Cela peut aider à planifier la recherche, tester des modèles, accélérer la façon dont nous pouvons tester des hypothèses, offrir des idées pédagogiques, et bien plus encore. Dans son livre Elements of simulation (1984), Byron J. T. Morgan soutient que l’obtention de données à long terme sur un sujet particulier pourrait ralentir la décision qui est prise. Il ajoute que les simulations peuvent clairement aider à explorer rapidement un vaste portefeuille d’hypothèses telles que la gestion forestière, les épidémies, la congestion routière, etc. Ainsi, les simulations sont un excellent ajout à la boîte à outils des chercheurs et chercheuses qui souhaitent explorer plus de questions avec des données qu’il est possible de collecter.

Les simulations ont l’avantage de rendre explicite la conception expérimentale et de montrer les effets auquel on s’intéresse à déterminer, avant de mener l’étude. La valeur ici est que les étudiant(e)s pourraient mieux comprendre l’implication d’une conception d’étude et sa valeur, sans gaspiller de ressources avec des méthodes d’essais et d’erreurs. Le transport des essais et erreurs in silico accélérerait la compréhension des étudiant(e)s sur la façon dont ils et elles peuvent mieux concevoir leurs études.

Matériel de l’atelier

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