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Depuis quelques années, les sciences participatives sont en pleine expansion et permettent l’émergence d’une source importante d’information : les données naturalistes opportunistes. Les observateurs, amateurs ou experts, professionnels ou bénévoles, sont invités à partager directement leurs observations d’espèces dans des bases de données dédiées. La force de ces données réside dans leur nombre, leur diversité et leur répartition dans l'espace. Contrairement aux données basées sur des protocoles scientifiques de collecte bien établis en amont, leur caractère opportuniste peut engendrer des biais. Ces biais rendent l’analyse des données opportunistes complexes. L’objectif de cette étude a été de réfléchir, à partir d’un jeu de données sur les odonates, à un modèle correctif de certain[...]

Depuis quelques années, les sciences participatives sont en pleine expansion et permettent l’émergence d’une source importante d’information : les données naturalistes opportunistes. Les observateurs, amateurs ou experts, professionnels ou bénévoles, sont invités à partager directement leurs observations d’espèces dans des bases de données dédiées. La force de ces données réside dans leur nombre, leur diversité et leur répartition dans l'espace. Contrairement aux données basées sur des protocoles scientifiques de collecte bien établis en amont, leur caractère opportuniste peut engendrer des biais. Ces biais rendent l’analyse des données opportunistes complexes. L’objectif de cette étude a été de réfléchir, à partir d’un jeu de données sur les odonates, à un modèle correctif de certains de ces biais afin de proposer une vision, la plus fidèle possible, de la connaissance de ce groupe dans le Grand Est. Ce modèle a été construit à partir d’indices de prospection, d’indices habitats et d’indices d’espèces. A partir de ces indices, une classification des mailles a été réalisée les hiérarchisant d’un niveau de connaissance nul à un très bon niveau de connaissance théorique. Ce modèle et les données ont ensuite servi à réaliser un état des lieux des odonates dans le Grand Est. Cet état des lieux a permis de caractériser l’état de la connaissance du groupe, la biodiversité dans les aires protégées et Natura 2000 et enfin l’évolution des espèces. L’état des lieux a également permis de mettre en évidence grâce au nombre croissant de données que certaines espèces d’odonates, étaient en régression. Une analyse particulière sur certaines espèces devra être menée afin de confirmer ou infirmer cette tendance négative dans les prochaines années.
Since a few years, citizen science has been expanding rapidly and has allowed the emergence of an important source of information: opportunistic naturalist data. Observers, amateurs or experts, professionals or volunteers, are invited to share their observations of species directly in dedicated databases. The strength of these data depends on their number, diversity and spatial distribution. Unlike data based on well-established scientific collection protocols, their opportunistic nature can lead to bias. Biases make the analysis of opportunistic data complex. The aim of this study was to use a dataset on odonata to develop a model to correct some of these biases in order to provide the most accurate picture possible of the knowledge of this group in the Grand Est region. This model was built from survey indices, habitat indices and species indices. Based on these indices, a grid cells classification was carried out, ranking them from a zero level of knowledge to a very good level of theoretical knowledge. This model and the data were then used to carry out an inventory of odonata in the Grand Est region. This inventory allows to characterise the state of knowledge of the group, the biodiversity in protected areas and Natura 2000 and finally the evolution of the species. Thanks to the growing number of data, the inventory also highlights the fact that certain species of odonata were in decline. A specific analysis of certain species will have to be carried out in order to confirm or refute this negative trend in the coming years.