Animaux: Structures et fonctionsManuel de laboratoire

Bio 2535Hiver 2017

Peter H. HeinermannJon G. Houseman

Département de biologieUniversité d'Ottawa

©2017

Page 1

BIO 2535 ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

Horaire des travaux pratiques janvier à avril 2017 Dates Thème

17-19 janvier Orientation, Analyses des Données

Surface : Volume

24-26 janvier Les Protozoaires et les Porifères

31 jan.-2 fév. Les Cnidaires

7-9 février Les Plathelminthes et les

Bryozoaires

14-16 février Les Mollusques

20-24 février Semaine de lecture

28 fév.-2 mars Les Annélides et les Nématodes

7-9 mars Les Arthropodes - Les Crustacés

et les Chélicérates

14-16 mars Les Arthropodes - Les Atélocérates

21-23 mars Les Échinodermes et les Chordés

28-30 mars Deux Tétrapodes Terrestres

7 avril Examen de laboratoire

(Sections A1, A2 et A3 à 18h00)

Évaluation

Barème d'évaluation du laboratoire

Portfolio d’images numériques/dessin 20%

Rapport-Analyses des données Surface : Volume 10%

Tests en ligne (les 5 meilleurs des 7 tests) 25%

Examen final de laboratoire 45%

Total du laboratoire 100%

Aucun rapport du dessin biologique ne sera accepté en retard! Les rapports surface/volume en retard

seront pénalisés à raison de 10 % par jour jusqu’au maximum de deux jours, après lesquels un zéro sera attribué.

Évaluation Globale

Partie laboratoire 40%

Partie théorique 60%

100%

Aucun examen de reprise ne sera offert pour la partie laboratoire de Bio2535.

Manuel obligatoire

Miller, S.A. and Harley, J.P. Zoologie. 2015. Traduction

de la 9e édition américaine. De Boeck Supérieur, Louvain-

la-Neuve, Belgique.

Digital Zoology Version 3.0 sera disponible sur les

ordinateurs au laboratoire et à

http://salinella.bio.uottawa.ca/digitalzoology/

Coordinateur des laboratoires Dr Peter H. Heinermann, BSC 105, 562-5800 x 6352

courriel: pheiner@uottawa.ca

Heures de consultation: à annoncer

S’il vous plait, consultez le site internet Guide Biolabo à:

http://salinella.bio.uottawa.ca/biolabo/ pour accéder aux

renseignements importants concernant vos laboratoires de

biologie. Toutes les ressources et les mises à jour pour le

laboratoire se trouvent sur le Campus Virtuel – Bio2535 Labo

(https://uottawa.blackboard.com/ ) et sur le site Bio2535 de M.

Brown, http://adamoliverbrown.com/2009/09/bio-2535-animaux-

structures-et-fonctions/ . Ils remplaceront les copies sur papier de

vos labos. Consultez-les régulièrement!

Vous devez acheter une trousse complète de

dissection au Marion 308.

Absences Si pour des raisons de santé ou un autre motif sérieux, vous

ne pouvez pas participer à votre séance de laboratoire, vous

devez fournir un certificat médical ou autre document écrit à

votre démonstrateur (trice). Sans ce certificat, vous aurez la note

0 pour le rapport (ou le test) lié à la séance manquée. C’est votre

responsabilité d’obtenir les documents relatifs au labo manqué

pour l'examen de laboratoire.

Lisez attentivement les règlements de la Faculté

concernant l’assiduité et l'absence aux examens et autres

tests, dans http://web5.uottawa.ca/admingov/reglements-

scolaires.html et dans l'Annuaire de la Faculté des Sciences -

Études de 1er cycle 2003-2005 (http://www.uottawa.ca/academic/info/regist/crs/0305/scienF

R/SCIEN_6.htm). Le département de Biologie applique ces

règlements rigoureusement.

Page 2

Champ de vision – Microscope composé Olympus CX41

Objectif Champ de vision du

microscope

(diamètre en mm)

Champ de vision de

l’appareil-photo

(diamètre en mm)

4X 5.0 1.75

10X 2.0 0.70

40X 0.5 0.175

100X 0.2 0.070

Champ de vision – Microscope à dissection Olympus SZ61TR

Réglage Zoom Champ de vision du

microscope

(diamètre en mm)

Champ de vision de

l’appareil-photo

(diamètre en mm)

0.67X 32.8 21.2

0.8X 27.5 17.5

1X 22.0 14.0

2X 11.0 7.00

4X 5.50 3.50

4.5X 4.89 3.10 2535introf17.docx

INTRODUCTION - 3

© Peter Heinermann, Jon G. Houseman et Adam Brown, Département de biologie, Université d’Ottawa

Introduction

par Peter Heinermann, Jon G. Houseman et Antoine Morin

Objectifs

L'objectif principal du laboratoire est de vous présenter un aperçu des

principaux groupes d'animaux. En particulier, nous allons examiner la

structure fonctionnelle des systèmes chez des représentants de ces

groupes.

Objectifs spécifiques

À la fin de ce cours et pour les groupes d'organismes suivants

(Protozoa, Porifera, Cnidaria, Platyhelminthes, Nematoda, Mollusca,

Annelida, Arthropoda, Echinodermata, Chordata), vous devriez être

en mesure de:

1. comprendre comment les membres de ces groupes se déplacent,

s'alimentent, respirent, se débarrassent de leurs déchets

métaboliques, se reproduisent et perçoivent leur environnement,

2. pouvoir analyser et communiquer efficacement les informations

quantitatives et qualitatives obtenues au cours d'un laboratoire,

3. décrire l'architecture générale et identifier les caractéristiques

distinctives des groupes,

4. comprendre la base de regroupements respectant l'histoire

évolutive,

5. définir et utiliser correctement les termes zoologiques,

6. pouvoir disséquer/identifier les structures principales associées à

la locomotion, la respiration, la circulation, l'excrétion, la

digestion, la reproduction et la perception,

7. maîtriser l'utilisation du microscope et l’acquisition d’images

numériques,

8. comprendre et suivre les normes de sécurité en vigueur dans un

laboratoire.

Zoologie numérique

Zoologie Numérique est un didacticiel multimédia développé par Jon

Houseman depuis presque dix ans pour l’apprentissage de la zoologie.

Au départ, ce logiciel était disponible uniquement à partir du réseau

informatique pour les étudiants en science. Ces étudiants voulaient

4 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

l’utiliser à partir de la maison et après la vente de Zoologie Numérique

à McGraw-Hill, ceci est devenu possible. La version provisoire est

devenue disponible gratuitement aux librairies universitaires à travers

l’Amérique du nord pour la première fois en janvier 2001. En janvier

2002, la version complète (version 1.0) est devenue disponible, suivie

de la version 2.0 en juillet 2003. Les modules de Zoologie Numérique

sont conçus de manière à être utilisés avant, pendant et après les

séances de laboratoire pour vous aider dans votre préparation, à

correctement identifier les structures caractéristiques, et vous

permettre de réviser le matériel par la suite. Zoologie Numérique

(Version 3) sera donc à votre disposition durant les laboratoires, mais

également à partir du site Web du cours Bio2535,

http://salinella.bio.uottawa.ca/DigitalZoology/ .

Règles au laboratoire

Les laboratoires commencent à l’heure précise. Il est très important

d'arriver à l'heure puisque la séance de laboratoire commence

habituellement par une présentation orale ayant rapport aux activités

de la journée. Les retardataires (ceux et celles qui arrivent après

08h30) pourront entrer seulement à la fin du laïus. La plupart des

laboratoires sont longs et vous devez être bien préparés et travailler

efficacement pour pouvoir terminer à temps. La séance se termine à

11h20. Vous devez lire le texte du cahier de laboratoire et les sections

pertinentes de votre manuel se rapportant à votre travail de

laboratoire avant la séance de laboratoire.

À cause du manque d'espace et des règles de sécurité édictées par le

Service de la Prévention des Incendies, aucun vêtement d'extérieur,

sac d'école, sac de gymnastique, etc., n'est autorisé à l'intérieur

du laboratoire. Chaque étudiant(e) dispose d'un casier à l'extérieur du

laboratoire. Vous ne pouvez verrouiller votre casier que pour la durée

de la séance. Tout cadenas laissé après votre séance normale sera

enlevé sans délai.

Les Sept Commandements

1. Les lunettes de sécurité sont obligatoires. Vous devez les

avoir avec vous lors de chaque laboratoire et les porter

lorsque la situation l'exige.

2. Les sarraus sont obligatoires donc vous devez toujours

porter le vôtre dans le laboratoire. Vous ne pouvez pas

entrer dans les salles de laboratoire sans votre sarrau et vos

lunettes.

3. Défense de fumer, de manger ou de boire dans les laboratoires.

INTRODUCTION - 5

© Peter Heinermann, Jon G. Houseman et Adam Brown, Département de biologie, Université d’Ottawa

4. Pas de turbulence. Vous travaillez avec de l’équipement

dispendieux ou dangereux et parfois des substances toxiques.

5. Restez calmes. Les discussions sont encouragées, mais pas le bruit

inutile.

6. La propreté est essentielle. Gardez votre équipement et vos notes

en ordre. Nettoyez votre équipement et votre poste de travail à la

fin de chaque laboratoire.

7. Un ordinateur et un microscope vous seront attribués pour toute

la session. En cas de défectuosité, avisez immédiatement votre

démonstrateur (trice), afin que l'ordinateur, le microscope et

l'appareil-photo soient réparés au besoin.

Information sur la Sécurité au Laboratoire

Que devriez-vous faire si:

1. Vous cassez de la verrerie (les béchers, les pipettes, etc.) ou un

thermomètre. Avertissez votre démonstrateur, qui mettra les

morceaux dans les boîtes pour la verrerie cassée. Si vous cassez

un thermomètre, un technicien (qui a suivi les ateliers sur le

nettoyage des déchets dangereux) viendra régler la situation.

2. Vous vous coupez ou vous avez un autre problème médical.

Avertissez votre démonstrateur (trice), qui utilisera le contenu de la

trousse de premiers soins dans les tiroirs étiquetés BSC 110 pour

vous aider (une trousse de premier soins complète est disponible

dans BSC 130, BSC 331 et BSC 141). Il y a un téléphone dans

chaque salle de laboratoire pour les urgences médicales (poste

5411). Dans le corridor devant chaque salle de laboratoire vous trouvez une douche oculaire d'urgence, une douche de sécurité et

un bouton rouge qui déclenchera une alarme au Service de

Protection.

3. Vos vêtements prennent feu lorsque vous êtes en laboratoire.

Avertissez votre démonstrateur (trice), qui vous amènera à la

douche de sécurité dans le corridor pour éteindre le feu. Les

extincteurs d'incendie, situés près de chaque porte, pourraient

également être employés à ces fins.

4. Vous entendez un signal d'alarme. Restez calme. Quittez le

laboratoire immédiatement en bon ordre et rendez-vous à la sortie

d'urgence primaire pour votre pièce. Les sorties d'urgences

primaires et secondaires pour les laboratoires du premier étage au

Complexe des Biosciences, sont indiquées sur le plan d'évacuation

affiché dans le corridor et sont les suivantes :

6 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

Pièce, Sortie d'urgence primaire, Sortie d'urgence secondaire

BSC 110, Portes principales près de la cage d'escalier A, Portes près

de la cage d'escalier B

Les sorties primaires et secondaires seront également annoncées par Dr Heinermann. Si la sortie primaire n'est pas accessible, continuez

tout de suite à la sortie d'urgence secondaire. Continuez vers la cage

d'escalier et quittez le bâtiment. Il faut s'éloigner à une distance d'au

moins 30 m du bâtiment et attendre d'autres instructions.

5. Un liquide toxique est éclaboussé dans vos yeux. Avertissez votre

démonstrateur (trice), qui vous amènera à une des deux douches

oculaires d'urgence situées en arrière de la salle. Un petit panneau

vert près de l'évier vous signale cette station. Tirez le tuyau d'eau

vers le bas et rincez vos yeux avec les deux fontaines créées

pendant au moins quinze minutes. Il y a une autre douche

oculaire d'urgence dans le corridor. Par la suite, votre

démonstrateur vous amènera au service de la santé.

Un exemple d'une page titre typique d'un rapport:

La diffusion chez les animaux de tailles différentes - les effets du

rapport surface : volume

Par Jean P. Dubois

1762847

Bio2535 Section A1

Démonstrateurs: Anthony Leclerc et Cynthia Gallant

23 janvier 2017

Département de Biologie

Université d'Ottawa

Rapports et Plagiat

Les rapports se composent d'hypothèses, d’images numériques, de

dessins, de tableaux, de graphiques, d'interprétations et/ou de

réponses aux questions. Les dates de remise seront annoncées.

Concernant les rapports, vous devez : les imprimer sur du papier

blanc, 8.5 x 11 pouces (double interligne, 12 pts), les commencer

avec une page titre, les agrafer au coin gauche supérieur et vous ne

INTRODUCTION - 7

© Peter Heinermann, Jon G. Houseman et Adam Brown, Département de biologie, Université d’Ottawa

devez pas les mettre dans un cartable, ni dans une chemise

en plastique. La plupart des rapports seront remis dans la boîte

en métal étiquetée pour votre section et retrouvée dans l’endroit

pour le dépôt des documents dans le Complexe des Biosciences.

****Seulement les graphiques produits par ordinateur

seront acceptés. ****

Chaque rapport doit être le fruit de votre travail et non une copie de

l'œuvre de quelqu'un d'autre. Si une expérience ne fonctionne pas et

que vous n'avez pas le temps de la refaire, vous pouvez, avec la

permission du démonstrateur, prendre les données et les résultats d'un

autre étudiant, en mentionnant clairement son nom dans votre

rapport.

***Même si vous partagez les résultats d'une expérience avec

un coéquipier ou collaborez avec d'autres étudiant(e)s, vous

devez rédiger un rapport individuel. ***

Le plagiat d'un ouvrage, du travail d'un(e) autre étudiant(e),

etc., constitue une fraude académique et est susceptible de

sévères sanctions (voir l'Annuaire de la Faculté des Sciences –

Annuaire des études de premier cycle 2003-2005, pp. 21-23,

http://web5.uottawa.ca/mcs-

smc/integritedanslesetudes/accueil.php ,

http://www.uottawa.ca/administration-et-

gouvernance/reglement-scolaire-14-autres-informations-

importantes ,

http://www.uottawa.ca/vice-recteur-etudes/lintegrite-

etudes/ressources-lintention-etudiants/outils-ressources ,

http://www.uottawa.ca/vice-recteur-etudes/lintegrite-

etudes/ressources-lintention-etudiants et

http://www.sass.uottawa.ca/redaction/trousse/redaction.php .

Voir également:

http://www.uottawa.ca/about/sites/www.uottawa.ca.about/fil

es/plagiat.pdf .Vous trouverez: comment éviter le plagiat, ce qui

est acceptable et ce qui est inacceptable concernant la citation

des sources.

8 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

PRÉPARATION DE TABLEAUX -9 9

© Peter Heinermann, Département de biologie, Université d’Ottawa

Préparation de tableaux

par Peter Heinermann

Une règle d’or: Vous pouvez présenter les données dans une phrase,

un tableau ou une figure. Ne présentez jamais les mêmes données en

utilisant plus d'une technique.

Quand utiliser un tableau

Utilisez les tableaux lorsque vous voulez:

• présenter des valeurs numériques précises,

• présenter une petite série de données,

• faire plusieurs comparaisons et

• énumérer les caractéristiques de différentes listes d'éléments.

Principes de construction d'un tableau

1. Les tableaux devraient communiquer le plus d'information

cohérente en utilisant le moins d'espace possible.

2. Les tableaux devraient être indépendants et compréhensibles sans

avoir à consulter le texte du rapport.

3. Avant de bâtir un tableau il faut se poser la question suivante,

"Quels renseignements le lecteur possède-t-il et que cherche-t-il

dans le tableau?"

4. Les titres des colonnes et des rangées devraient se rattacher aux

renseignements du lecteur et le mener au cœur du tableau.

5. Recherchez la simplicité et la clarté.

6. Présentez les renseignements dans une séquence normale, c'est-à-

dire, de gauche à droite ou de haut en bas.

7. Mettez les éléments de comparaison à la verticale et les critères de

comparaison à l'horizontale.

8. Dans les tableaux numériques, vous devez indiquer toutes les

informations. Le lecteur ne devrait pas devoir additionner deux

valeurs pour obtenir une troisième qui ne se trouve pas dans le

tableau.

9. Un tableau possède trois composantes: une légende, les titres des

colonnes et des rangées et le cœur qui contient les données.

10 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

10. Vous pouvez utiliser des espaces et/ou des lignes horizontales afin

de séparer chacune des composantes.

11. On perçoit les éléments voisins comme ayant un rapport plus

proche que ceux qui sont éloignés l'un de l'autre. Donc, on devrait

considérer avec précaution l'utilisation des espaces ou des lignes

afin de séparer et/ou de relier les renseignements lors de la planifi-

cation des tableaux.

Légende

1. La légende commence avec le numéro du tableau, suivi d'un titre

spécifique et significatif.

2. Identifiez et/ou expliquez les abréviations et les symboles non-

standards.

Titres des colonnes et des rangées

1. Mettez une majuscule au premier mot, aux noms propres et aux

symboles.

2. Utilisez des espaces et/ou des lignes horizontales afin de séparer

les titres. N'utilisez jamais de lignes verticales.

3. Les titres doivent être brefs et leur association avec un groupe de

données doit être évidente.

4. Avec les titres clairs, on devrait être capable de comprendre les

données sans aucune référence au texte du rapport.

5. On peut utiliser des abréviations, mais il faut les définir soit dans la

légende, soit en utilisant des notes au bas de la page.

Cœur du tableau

1. Vous pouvez utiliser des espaces afin de séparer ou de grouper les

rangées de données (on emploie rarement les lignes horizontales).

2. N'utilisez jamais de lignes verticales.

3. Présentez seulement les chiffres significatifs.

4. Pour les nombres décimaux, mettez un zéro à gauche de la virgule

pour les fractions inférieures à 1.

PRÉPARATION DE TABLEAUX -11 11

© Peter Heinermann, Département de biologie, Université d’Ottawa

Notes de bas de page

1. On peut expliquer ici une abréviation, un symbole ou un terme

qui se trouvent dans la légende, dans les titres ou dans le cœur du

tableau.

2. L'élément nécessitant une explication est annoté d'une lettre sous

forme d'exposant (suivez l'ordre alphabétique).

3. En dessous du tableau, répétez la lettre, suivie d'une brève explica-

tion. Ne fournissez que les renseignements nécessaires à la com-

préhension de l'élément.

Exemple:

Tableau 1. Longueurs moyennes à la fourche prévues et observées (LF, mm) des perchaudes (Perca flavescens) attrapées aux verveux à ailes dans le lac Charlotte, 1987-1990. Le nombre d'échantillons est entre parenthèses et l'âge est représenté en années. ______________________________________________________________ LF Observées

LFa Âge Prévues Moyenne (N) Étendue ______________________________________________________________ 0 27 31 (35) 25-40 1 46 42 (123) 27-72 2 64 65 (197) 52-76 3 77 75 (74) 64-86 4 98 94 (31) 83-104 5 119 113 (10) 101-123 6 191 205 (13) 180-216

7b 251 264 (24) 234-278 8 278 275 (19) 257-297 ______________________________________________________________ a- Les longueurs prévues sont calculées à partir de la courbe continue et double de von

Bertalanffy. b- À partir de cet âge les perchaudes s'alimentent seulement de petits poissons.

12 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

LA REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES - 13

© Peter Heinermann, Département de biologie, Université d’Ottawa

La représentation graphique de données

numériques

par Peter Heinermann

S’il vous plaît, consultez le module sur les graphiques (apprentissage en ligne), sur les ordinateurs

dans BSC310 (dans la fenêtre « Application Launcher ») et sur le site Blackboard pour la partie

laboratoire de Bio2535 (https://uottawa.blackboard.com/ ). Vous y trouverez plusieurs exemples et

beaucoup d’informations sur la production des graphiques. Votre temps sera bien investi. Jetez-y un

coup d’œil !

Quand utiliser un graphique

Utilisez les graphiques lorsque vous voulez:

• voir les tendances globales, les regroupements ou les relations générales contenues dans les données,

• comparer deux facteurs (ou plus) d'une façon générale ou

quantitative,

• présenter une grande quantité d'information quantitative d'une

façon compréhensible et

• analyser des données.

«Un excellent graphique est celui qui fournit au lecteur un nombre

maximum d'idées dans le plus court délai, en utilisant le moins d'encre

et d’espace possible» (Tufte 1983).

Principes généraux de construction d'un graphique

Vous devez faire vos graphiques à l'ordinateur, mais n'oubliez pas

de respecter tous les critères qui suivent.

Présentation

Type de graphique

Dans cette section on devrait considérer si le graphique est approprié

quant à la présentation scientifique et à la façon dont les données ont

été obtenues. La simplicité du traçage des courbes par ordinateur

soulève des questions importantes. Par exemple, considérons un

histogramme versus un diagramme à secteurs, versus les données

elles- mêmes. Lequel est approprié et dans quelles circonstances?

14 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

Voici quelques exemples de différents types de graphiques:

Diagrammes à barres (horizontales ou verticales). Ces

graphiques sont très simples et sont composés d'un nombre de barres

proportionnelles de largeur égale et de longueur variable. Les

variations de quantité sont placées sur un axe seulement (l'axe des X

pour les diagrammes à barres horizontales ou l'axe des Y pour les

diagrammes à barres verticales). Les barres représentent une large

gamme de variables. Les endroits, les surfaces, les différents éléments

et les périodes de temps sont des exemples de variables. On les utilise

sur des cartes au lieu des diagrammes à secteurs. On peut

représenter l'information quantitative selon le temps, la distance ou

une autre variable. On ne devrait pas confondre les diagrammes

à barres avec les histogrammes. Ces derniers graphiques ont

une échelle quantitative sur les deux axes.

Histogrammes. Comme les diagrammes à barres, les histogrammes

sont aussi composés d'un nombre de barres proportionnelles de

largeur égale et de longueur pouvant varier. Les histogrammes se

distinguent parce qu'on les utilise pour analyser et étudier des

distributions (les variables continues). Comme nous l’avons déjà

mentionné, ils ont aussi des échelles quantitatives sur les deux axes.

Normalement, avant de faire un histogramme, on doit diviser

l'étendue des données en un certain nombre d'intervalles et noter le

nombre d'observations qui se retrouvent dans chaque intervalle. On

peut calculer le pourcentage des observations pour chaque intervalle

en divisant le nombre d'observations dans l'intervalle par le nombre

total des observations et en multipliant le résultat par 100. Pour bâtir

un histogramme, vous placez les intervalles sur l'axe x et les valeurs en

pourcentage sur l'axe y. Le résultat est une série de barres verticales

qui représente les fréquences des intervalles de la distribution.

Les diagrammes à secteurs. Un diagramme à secteurs (un

diagramme circulaire) montre le rapport ou la proportion des

composantes par rapport à l’ensemble. Il est utile lorsqu'un élément

forme une partie significative de l'entier. Ce graphique prend la forme

d'un cercle divisé en secteurs. Étant donné qu'il n'y a pas d'échelle, on

doit estimer la grandeur des angles pour inférer le pourcentage ou la

proportion d'un secteur donné. Ce type de graphique est imprécis

pour la détermination des valeurs précises et d'après Tufte

(1983), "on ne devrait jamais l'utiliser".

Les diagrammes linéaires. On emploie ce type de graphique si

beaucoup de données (n>30) sont disponibles pour des intervalles

uniformes et si l'on veut faire ressortir les tendances ou les

changements d'un élément variant avec le temps. On relie les points

sur le graphique avec des lignes étroites pour montrer les variations

avec le temps. Pour mieux montrer les tendances on peut calculer les

LA REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES - 15

© Peter Heinermann, Département de biologie, Université d’Ottawa

moyennes courantes ("running means"). On additionne tout

simplement quelques points d'intervalles avoisinants et on divise le

résultat par le nombre d'intervalles.

Les graphiques du type "transect". Si on utilise la méthode

"transect" pour obtenir les données, on peut tracer un graphique

plaçant la distance le long de l'axe horizontal. La caractéristique

importante de n'importe quel transect est le fait qu'il représente la

variabilité d'une valeur ou d'une quantité d'un bout à l'autre d'une

ligne, même si la ligne n'est pas étroite.

Les diagrammes de dispersion (nuage de points). On utilise le

diagramme de dispersion afin d'étudier le rapport entre deux séries de

données. Dans ces graphiques, les quantités variables se retrouvent le

long des deux axes. Chaque élément doit avoir deux valeurs, une de

chaque série de données. On les emploie comme les coordonnées x et

y, qui nous servent à placer les points sur le graphique. Il devrait y

avoir une raison logique pour assumer un rapport entre les variables

choisies. Sinon, le rapport trouvé peut tout simplement être dû au

hasard. Normalement, il y a une relation de cause à effet entre les

deux séries de données retrouvées dans ce graphique. Si on peut

identifier un facteur causal ou une variable indépendante, on la met

toujours en abscisse (axe des X) tandis que le facteur résultant ou la

variable dépendante est placé en ordonnée (axe des Y). Les

diagrammes de dispersion nous laissent évaluer d'une façon subjective

la force du rapport entre les deux variables. Les tendances peuvent

être évidentes à partir du graphique. Dans certains cas, une variable

peut augmenter lorsque l'autre diminue ou vice versa (rapport

indirect). Si les deux variables augmentent ou diminuent ensemble, un

rapport direct est présent. Si la distribution des points placés dans un

diagramme de dispersion approche celle d'une ligne étroite (ou une

courbe), le rapport (corrélation) entre les deux variables est très fort.

Pour une meilleure illustration du rapport entre les deux variables,

vous pouvez placer une courbe sur le graphique (à l'œil ou en utilisant

une technique de régression).

Le rapport données / encre

Le rapport données / encre insiste sur l'importance des données par

rapport aux autres éléments du graphique. Le rapport données /

encre = la quantité d'encre utilisée pour tracer les données / la

quantité totale d'encre utilisée pour imprimer le graphique. Portez au

maximum le rapport données / encre en réduisant la quantité d'encre

qui n'est pas reliée aux données (les grilles et les encadrements par

16 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

exemple ajoutent seulement de l'encre et diminuent le rapport

données / encre) et en effaçant l'encre des données superflues (tels

que les faux effets de trois dimensions).

Mise en page

Durant la mise en page, on devrait considérer la grandeur, la position

et l'orientation du graphique. Le graphique devrait être assez grand

pour une lecture facile lorsque projeté à partir d'un acétate (par

exemple: la moitié jusqu’à deux tiers d’une page). On devrait aussi

réserver de l'espace en dessous du graphique pour la légende.

Données

Cette section considère les données elles-mêmes.

Symboles

1. Faites ressortir les données. Évitez l'encre superflue.

2. Utilisez les symboles proéminents pour représenter les données.

On devrait considérer leur taille et leur apparence. Les cercles, les

carrés ou les triangles vides ou remplis sont appropriés. Les

symboles pour les données doivent être plus visibles que la courbe

qui les relie.

3. Utilisez une ligne de référence à travers le graphique entier s’il y a

une valeur de référence importante, mais ne laissez pas la ligne

masquer les données.

4. Réduisez l'impact visuel des étiquettes pour les données, afin

qu'elles ne leur nuisent pas, ni rendent le graphique désordonné.

5. Les symboles superposés doivent être distinguables.

6. Les ensembles de données superposés doivent être distinguables.

7. Si vous tracez plus d'une série de données, vous devez utiliser une

légende (clé) pour les symboles. Mettez la légende pour les

symboles à l'intérieur du rectangle créé par les axes x-y, dans un

espace dépourvu de données. Si cela n'est pas possible, mettez-la

directement au-dessus ou à droite de la surface des axes x-y.

8. Ne remplissez pas trop le graphique de détails. La clarté doit être

préservée lors de la réduction ou de la reproduction.

LA REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES - 17

© Peter Heinermann, Département de biologie, Université d’Ottawa

Unités des axes

1. Choisissez un intervalle pour l'abscisse et pour l'ordonnée qui

englobe l'étendue des données.

2. Faites en sorte que vos données occupent la majeure partie de

votre graphique.

3. Choisissez des échelles appropriées lorsque des graphiques

différents sont comparés.

4. Ne graduez pas trop les axes. Normalement, trois à cinq

graduations suffisent à montrer l'échelle d'échantillonnage et pour

identifier précisément les coordonnées des données.

5. Les petits traits indiquant les graduations sur les axes doivent pointer

à l'extérieur de l'abscisse et de l'ordonnée afin qu'ils ne cachent pas

les données.

6. N'utilisez un bris d'échelle que lorsqu’il est nécessaire. Ne reliez

pas les points de chaque côté de ce bris d'échelle.

7. Si l'étendue des données est très grande vous devez convertir un

ou les deux axes en une échelle logarithmique. Ceci est très

important lorsque la plupart des valeurs se retrouvent près de la

limite inférieure de l'étendue. Notez bien que l'effet majeur d'une

conversion logarithmique est une compression de la partie

supérieure de l'échelle par rapport à la partie inférieure. On utilise

aussi cette méthode lorsque les changements relatifs ou

multiplicatifs sont importants. L'utilisation d'une échelle

logarithmique peut améliorer la résolution. Si les données

traversent plusieurs ordres de grandeur (par ex.), utilisez le

logarithme de base 10. Si l'étendue des données est seulement de

deux ordres de grandeur (100 - 102), utilisez le logarithme de base

2.

Identification des axes

1. L'identification des axes doit être appropriée pour les variables

choisies et doit clairement indiquer les unités.

2. N'utilisez que des abréviations SI appropriées pour les unités.

3. Si vous utilisez les logarithmes, assurez-vous que l'identification

des axes corresponde aux unités utilisées pour identifier les

divisions des axes.

18 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

Barres d'erreurs

1. Si vous tracez des moyennes, il faut indiquer les barres d'erreurs.

Ces barres peuvent être soit l'écart type, l'erreur type ou bien

l'intervalle de confiance (95 %).

2. Les barres d'erreurs doivent être moins proéminentes que les

symboles des données.

3. Si vous utilisez un graphique à barres, présentez seulement les

moyennes + les barres d'erreurs.

Ajustement de courbes.

1. L'estimation d'une courbe est-elle appropriée?

2. Identifiez la méthode utilisée dans la légende. Avez-vous placé

une courbe à l'œil nu ou avez-vous utilisé une technique de

régression?

Légende

Normalement un graphique soumis à la publication doit avoir une

légende. Placez-la directement en dessous du graphique. Une

légende commence toujours avec un numéro de figure (par ex.

Figure 2).

Description

1. Assurez-vous que la légende soit complète et informative.

2. La première phrase dans une légende doit être un titre

spécifique et significatif.

3. Le texte de la légende ne devrait pas inclure une description des

méthodes, mais vous devez constater le nombre d'échantillons

impliqués (par ex. n=30).

4. Si vous n’avez utilisé que deux symboles différents, vous

pouvez les expliquer ici ou dans la clef (la légende des

symboles). La mention de deux types de symboles ou plus

requiert l’utilisation d’une clef des symboles (voir Symboles).

Analyse

1. Si vous présentez les moyennes, il faut le dire.

2. Si vous avez transformé les données, il faut indiquer le type de

transformation utilisée.

LA REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES - 19

© Peter Heinermann, Département de biologie, Université d’Ottawa

3. Si vous avez déterminé la signification statistique, incluez le

résultat et le niveau de probabilité.

4. Indiquez la méthode utilisée pour l'estimation d'une courbe.

5. Expliquez nettement les barres d'erreurs. Vous pouvez utiliser une

des phrases suivantes :

Moyenne ± un écart type de l'échantillon. Moyenne ± une erreur type.

Moyenne ± l'intervalle de confiance à 95%.

Quelques références (beaucoup plus de références se

trouvent dans le module en ligne sur les graphiques) :

Cleveland, W.S. 1994. The elements of graphing data. 2e. éd. 297 p.

Hobart Press, Summit, New Jersey

Davis, P. 1974. Science in geography 3, data description and

presentation. 119 p. Oxford University Press, London

Reynolds, L. and Simmonds, D. 1981. Presentation of data in science.

209 p. Martinus Nijhoff Publishers, Boston, Mass.

Tufte, E.R. 1983. The visual display of quantitative information. 198

p. Graphic Press, Cheshire, Connecticut

20 - ANIMAUX: STRUCTURES ET FONCTIONS

BIO 2535 - Hiver 2017

Exemple de graphique

Figure 1 Croissance d’une population de Paramecium aurelia à 20oC dans une solution stérile de

peptone protéolysée (1% masse/vol.). Les moyennes (± erreur type) de 20 comptages sont

représentées. Une courbe polynomiale a été ajustée aux données par la méthode des moindres carrés

(y=26.24x2 + 73.28x – 48.97, R2=0.98).

0

2000

4000

6000

0 3 6 9 12

No

mb

re d

'org

anis

me

s (d

ans

10

ml)

Temps (jours)

Formules statistiques- 21

Formules rapides pour calculer la moyenne et l'écart type d'un échantillon, et

l'erreur type de la moyenne

Déterminez la moyenne et l'écart type sur votre calculatrice en utilisant soit les touches sur votre

calculatrice, soit les formules de calcul suivantes:

n

YY

1

2

2

n

n

YY

s n

sSE

s= l'écart type de l'échantillon (une mesure de variabilité des données dans l’échantillon)

SE= l'erreur type de la moyenne (une mesure de variabilité entre les moyennes des échantillons si

l’expérience a été répétée quelques fois)

Y= une donnée véritable

n= l'effectif

Y la moyenne arithmétique de l’échantillon ou la moyenne de l’échantillon

*Sur une calculatrice TI30x les touches pour 2Y , Y et pour n sont disponibles, ce qui rend

le calcul de s facile.

Formules de l'intervalle de confiance à 95% de la moyenne d'un échantillon

Limite inférieure

n

stYL n 105.1

Limite supérieure

n

stYL n 105.2

Y = la moyenne d'un échantillon

s= l'écart type de l'échantillon

Y= une donnée véritable

n= l'effectif

Vous pouvez trouver les valeurs pour t.05 [n-1] dans un tableau de t bilatéral dans n’importe

quel manuel de statistiques, où = 0.05 et 1-= 0.95 est la proportion qui indique la confiance

et n-1 est le nombre de degrés de liberté.

FormStatZoow17.docx

Formules statistiques- 22