Diagnostic partiel de la flore et de la végétation des Niayes et du ...

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Usages et conservation de la flore et de la végétation pharmacopée, le bois de feu, le bois de construction ou de service, les arbres champêtres, l’usage sauce et les fruits forestiers. Ces catégories ont été inspirées par Lykke (2000), Kristensen & Lykke (2003), Kristensen & Balslev (2003) et Kristensen (2004) de même que l’échelle d’évaluation composée de 4 niveaux (0 ; 1 ; 2 ; x). ). Selon ces auteurs une espèce est soit non importante, moyennement importante ou importante pour son utilisation dans une catégorie d’usage donnée. Elle peut aussi être méconnue des populations dans une catégroie d’usage. Ainsi, pour circonscrire le choix d’espèces pour les 9 catégories, une seule question a été posée : quelle est l’importance que revêt chaque espèce pour chacune des 9 catégories ? Les réponses attendues sont articulées selon l’échelle d’évaluation suivante : x (sans opinion), 0 (non important), 1 (moyennement important) et 2 (important). Ces réponses ont été enregistrées après que tous les choix possibles auront été présentés et expliqués de façon claire à chaque informant. Le questionnaire (annexe 3.1) a utilisé les noms en langues locales des espèces (sérer, wolof et peul). Cette approche a permis de vérifier l'existence de l'espèce dans la mémoire collective d'abord, ensuite dans le site et enfin de cerner l’importance des 9 catégories. Les interviews ont duré entre 1 heure et 4 heures en foncton de l’âge et du sexe de la personne interrogée. 3.3.2. Analyse des données Pour l’analyse globale des deux zones, deux matrices ont été générées : une première formée de 124 espèces x 6 villages, contenant la fréquence cumulée de l’indice d’évaluation 2 au travers des 9 catégories étudiées (ou scores des répondants) ; une deuxième constituée de 124 espèces x 2 zones, contenant la fréquence cumulée de l’indice d’évaluation 2 au travers des 9 catégories. Ces matrices sont utilisées pour les analyses présentées au paragraphe 3.4.1.2. Pour les analyses partielles (ou zonale), deux matrices ont été générées pour chaque zone. La première est constituée de 124 espèces x 3 villages (une matrice par zone) avec comme données la fréquence de l’indice d’évaluation 2 (données présentées aux paragraphes 3.4.1.3 et 3.4.1.5 première partie). La deuxième est formée de 124 espèces x 9 catégories, contenant la fréquence cumulée des répondants (ou scores) pour toutes les espèces à travers les indices d’évaluation 0, 1, 2, x (présentées aux paragraphes 3.4.1.4 et 3.4.1.5 deuxième partie). Cette deuxième matrice a été exploitée pour générer les 9 matrices catégories x indices d’évaluation pour chacun des villages. Deux matrices (une par zone) de 124 espèces x 9 catégories basée sur le nombre de répondants sur 108 qui qualifie d’important (indice d’évaluation 2) chaque espèce pour la priorité à la conservation (telle qu’évaluée par les répondants) a été aussi constituée. Seule la catégorie priorité à la conservation, vue au niveau d’importance 2 a été représentée comme base de travail pour la définition des classes de priorité à la sauvegarde des espèces représentées en annexe 3.3. Suivant Martin (1995), l’importance de chaque espèce pour chaque catégorie a été graphiquement représentée avec le nombre de répondants qui la mentionne ou avec leurs fréquences cumulées (ou scores), chaque fois que les différences entre les villages sont significatives. 83
Usages et conservation de la flore et de la végétation 3.3.2.1. Analyses multivariées Pour apprécier globalement, le niveau de séparation des zones des Niayes et du Bassin arachidier sur le plan de l’évaluation ethnobotanique, une analyse multivariée a été appliquée. Une DCA (Detrended Correspondant Analysis) a été appliquée sur la matrice 124 espèces x 6 villages. 3.3.2.2. Tests statistiques Pour les besoins des analyses statistiques, 3 matrices ont été extraites de chacune des deux matrices initiales espèces x catégories (Niayes et Bassin arachidier) sur la base des villages, du genre et de l’âge des répondants. Ces matrices, bâties sur la variable fréquence de répondants ou des indices d’évaluations, ont été utilisées pour effectuer des tests de corrélation de rang de Spearman ou de Wilcoxon. Seules les espèces mentionnées par au moins deux répondants ont été considérées dans les analyses statistiques. - Test de rang de Wilcoxon La méthode paramétrique usuelle pour analyser les données d’échantillons non indépendants est le test de t qui a des contraintes notamment la normalité de la distribution. Avec des données ordinales, l’utilisation d’un test non paramétrique est possible. Le test de rang de Wilcoxon, donne plus de poids à une paire qui montre une large différence entre les deux conditions étudiées qu'à une paire ayant une faible différence. La méthode est basée sur la différence (di) entre les scores appariés. Toutes les différences di sont rangées sans tenir compte de leur signe. H0 est posée comme étant l’absence de différence entre les paires de variables comparées. T est la somme des rangs du signe observé le moins fréquent ; z mesure l’approximation de T dans le cas de grands échantillons. Si la probalité est petite au seuil α, alors l’hypothèse nulle est rejetée. Le test de rang de Wilcoxon a permis de vérifier si les scores d’évaluation des espèces pour les 9 catégories étudiées sont significativement différents ou non. - Test de corrélation de rang de Spearman Les tests d’hypothèse relatifs au coefficient de corrélation de Pearson reposent sur le caractère quantitatif et sur la distribution binormale des variables x et y comparées. Il arrive fréquemment qu’une des variables (voire les deux) soit semi-quantitatives (échelle ordinale) ou que les distributions ne soient pas normales. Dans ce cas, le coefficient de corrélation non paramétrique de rang permet de mettre en évidence toute relation entre deux variables quantitatives ou semiquantitatives (c’est le cas de nos données). Le coefficient de corrélation de rang de Spearman « rs » indique le degré de liaison entre les classements de x et de y. Si rs = 1, les classements selon x et y sont identiques ; si rs = -1, ils sont inverses et si rs = 0, alors les deux variables sont indépendantes. Ce test de corrélation de rang de Spearman a permis de vérifier si les catégories étudiées sont caractérisées par les mêmes espèces. Ainsi pour les facteurs village, sexe et âge 297 tests de rang de Spearman ont été effectués à raison de 33 tests pour chacune des 9 catégories étudiées. La correction de Bonferroni consiste à procéder au test de Spearman en utilisant le risque d’erreur 84
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Avant-propos Ce travail est le cour
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