La métaanalyse de données sur la dynamique des populations : la modélisation hiérarchique en vue de réduire l'incertitude

Nous nous servons de données sur 14 populations de saumons coho pour estimer les paramètres essentiels à la gestion des peuplements de poissons. L'estimation de paramètres à partir d'ensembles individuels de données étant inefficace et parfois fortement biaisée, nous recherchons des méthodes permettant de surmonter ces problèmes. La combinaison d'ensembles de données au moyen de modèles non linéaires à effets mixtes donne de meilleurs résultats, mais oblige à étudier les problèmes d'influence et de robustesse. Aux fins de comparaison, nous obtenons des estimations robustes. Nous étudions aussi la robustesse du modèle au moyen d'une famille de formes fonctionnelles de rechange. Les résultats permettent de calculer facilement les limites d'exploitation et pourraient contribuer à prevenir l'épuisement des peuplements de poissons. Des méthodes semblables peuvent être appliquées dans d'autres contextes où l'estimation de paramètres fait partie d'un processus de prise de décision plus général.