Resilience: What are its key components and how do we approach them? | Résilience : Quelles sont ses composantes clés et comment les appréhender

International audience

English. In the context of agroecology animal resilience, here defined as the ability to cope with environmental perturbations, is a trait of increasing importance. Because of its reduced risk of failing to overcome environmental perturbations, a resilient animal will live longer than one that is not resilient, all other things being equal. The key components of resilience are the amplitude of response to a perturbation and the rate of recovery post perturbation, quantifying these components requires time-series measures. This temporal aspect of resilience implies use of automated measuring technologies or dedicated experiments with repeated measures. It also implies time-series statistics to extract the key components. The models used to quantify resilience range from purely data-driven statistical models to « hard-function » models that assume a priori a fixed form of reference curve. The choice of model to use depends upon whether a fixed form is justified and also on the measurement frequency relative to the duration of the perturbation (data-driven models tend to underestimate amplitudes of longer perturbations). Further, since resilience is an emergent property of multiple underlying mechanisms there is no single measure that adequately captures resilience. Nevertheless, recent advances in studying resilience show great promise for developing applicable resilience proxies.

French. La résilience d’un animal, ici définie comme étant sa capacité à faire face à des perturbations dans son environnement, est un caractère de plus en plus important dans un contexte de transition agroécologique. Toutes choses égales par ailleurs, l’animal qui est résilient réduit le risque d’échec aux aléas environnementaux et de fait aura une meilleure longévité qu’un animal qui n’est pas, ou peu, résilient. Les composantes clés de la résilience sont l’amplitude de la réponse de l’animal à une perturbation et la vitesse de récupération après la perturbation, leurs quantifications nécessitent des mesures répétées. Cet aspect temporel de la résilience impose l’utilisation de capteurs en ferme ou d’expériences spécifiques pour collecter des données longitudinales, ainsi que des modèles statistiques adaptés pour les analyser. Les modèles utilisés pour quantifier ces composantes vont du purement « data-driven », c’est-à-dire sans a priori, aux modèles qui supposent une forme de courbe de de référence. Le choix de modèle à utiliser dépend, d’une part, de s’il est raisonnable de supposer une forme fixe pour la courbe non-perturbée et, d’autre part, de la fréquence des mesures par rapport à la durée des perturbations (plus les perturbations sont longues plus les méthodes « data-driven » ont tendance à sous-estimer l’amplitude de la réponse). De plus, la résilience repose sur des multiples mécanismes sous-jacents : la mesure d'un caractère unique ne peut quantifier à elle seule la résilience animale. Néanmoins, les progrès récents dans l’étude de la résilience sont très prometteurs pour le développement d’indicateurs de résilience applicables.