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Un exemple d’état de l’art systématique How effective are European agri- environment schemes in conserving and promoting biodiversity? DAVID KLEIJN & WILLIAM.

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1 Un exemple d’état de l’art systématique How effective are European agri- environment schemes in conserving and promoting biodiversity? DAVID KLEIJN & WILLIAM J. SUTHERLAND Journal of Applied Ecology (2003) 40:, 947–969 Séminaire EBP-BIOSOC / MAP 8 février Jacques Baudry

2 méta-analyse/ état de l’art systématique Le terme méta-analyse ou métanalyse désigne le regroupement de plusieurs études de même nature dans une analyse statistique englobante, pour augmenter le nombre de cas inclus. À partir des méta-analyses il est possible de tirer des conclusions générales. Le terme méta-analyse peut également se définir comme une compilation des études sur le même sujet. (Etat de l’art sur des critères systématiques)

3 Phase 3 : les mesures agri- environnementales sont-elles bénéfiques pour la biodiversité? La méthode : Analyse de 62 études d’évaluation de cinq pays UE + Suisse Il existe des mesures agri-environnementales dans 26 pays L’analyse a porté sur :  le protocole d’évaluation (qu’est-ce que le « contrôle »? Quels tests statistiques? Etc.)  la réponse des espèces

4 L’analyse commence par une revue des mesures agri- environnementales dans les différentes pays européens Phase 4 : Sélection des études « Beaucoup d’études disent évaluer les effets des mesures, mais ne font que décrire le statut ou l’évolution des espèces, sans contrôle » elles n’ont pas été prises en considération La plupart des évaluations ne portent que sur le taux d’adoption des différentes mesures, elles sont exclues de l’analyse

5  species (group) Design / espèces  Number of replicates/ nombre de réplicats  Number of controls/ nombre de contrôles  Statistical analysis/ analyses statistiques  Base-line data/ données de base  Duration/ durée  study Results Notes Reference/ résultats Phase 5 : les critères d’évaluation des études disponibles

6 Phase 5 : Évaluation de la qualité : le problème de la population observée Les agriculteurs ayant des systèmes extensifs peuvent adopter les mesures à moindre coût Avec un système de paiement uniforme à l’hectare, les mesures sont plus adoptées dans les zones marginales En général (en France en particulier) les mesures à faible impact/ faible coût sont les plus adoptées Alors que la plupart des mesures sont adoptées dans des zones d’agriculture peu intensives, les évaluations analysées portent davantage sur les zones d’agriculture intensive

7 Phase 6 : Traitement des données 62 études ont été prises en compte dans six pays. 37% des études comparent le biodiversité des zones « à mesure » et hors mesure à un seul moment Le nombre de réplications varie de 1 à % des études n’ont pas de test statistique « Seules 17 ont été publiées dans des revues scientifiques. » 83% sont publiées seulement dans la langue nationale Les problèmes majeurs Les autres « problèmes »

8 32% plantes 32% insectes 2% mammifères (lièvre) 47% oiseaux La biodiversité étudiée positifsnégatifsneutresvarié Plantes (20)112 8 insectes (20) Oiseaux (29) Effets des mesures Phase 6 : Traitement des données

9 Phase 7 : Conclusion 1 « nous sommes incapables de dire si les mesures agri- environnementales sont efficaces ou non, pour protéger la biodiversité » Les protocoles d’évaluations sont majoritairement de qualité médiocre

10 Phase 6 : Conclusion 2 Un problème clé : qu’est-ce qu’un contrôle? Si les mesures sont adoptées dans des environnements ayant déjà un bon niveau de biodiversité et que le contrôle est hors de ces milieux, il est impossible de conclure Pour réellement testé les effets d’une mesure, il faudrait prendre des paires de parcelles ou paysages sur lesquelles les agriculteurs veulent appliquer les mesures et mettre en œuvre la mesure sur une parcelle (tirée au hasard) et continuer les pratiques habituelles sur l’autre

11 Phase 8 : recommandations Les travaux disponibles ne permettent pas de savoir comment améliorer l’efficacité des mesures; On ne sait pas dans quels milieux les mesures pourraient être les plus profitables Par conséquent : Besoin de données à long terme pour tester l’effet des mesures (commencer les observations avant l’application) Besoin de coordination conceptuelle et méthodologiques dans les évaluations


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