UE1 Transversales

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Cet enseignement vise à transmettre les principaux savoirs et compétences permettant de comprendre comment évoluent biodiversité et formations végétales à la surface terrestre. Sont abordés les grands systèmes de classification de la végétation, les facteurs de sa répartition dans l’espace, le rôle de la société dans les mutations des paysages végétaux et de la biodiversité. Le CM se focalise sur la présentation des principales notions à maîtriser, et insiste sur les formes d’interaction entre la végétation et la société dans les territoires : évolution de l’agro-biodiversité, rôle de l’Homme dans le façonnement des paysages végétaux au cours de l’Histoire. Le TD porte quant à lui sur les aspects biophysiques de l’analyse géographique de la végétation, fournissant les outils et techniques pour mesurer et comprendre la répartition des formations végétales dans l’espace. Une sortie de terrain permet une première mise en pratique des notions enseignées.

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Pour expliquer la localisation de phénomènes ou d’objets géographiques et pour comprendre comment ils évoluent, le géographe doit effectuer une mise en relation de deux variables par une approche statistique dite bivariée. Après un bref rappel de l’intérêt de l’analyse statistique en géographie, le cours montre donc comment décrire et expliquer l’évolution d’une variable géographique, d’abord dans l’espace (par exemple, les températures locales expliquées par l’altitude du lieu en question) puis dans le temps (par exemple, les densités de population d’un lieu donné à différentes dates). Ces analyses permettent d’identifier des configurations spatiales (gradients, discontinuités, effets de barrières) et des rythmes temporels (cycles, tendances, anomalies). Les TD sont une mise en pratique concrète, en salle informatique, des notions et des exemples vus en cours. Ils insistent sur la recherche des liens de causes à effets entre deux variables, qu’elles soient quantitatives ou qualitatives. Ils s’appuient sur la réalisation et la description de graphiques, sur l’ajustement de modèles de régression linéaire, et sur l’exploitation de tableaux de contingence.

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