Efficience des joueurs dans la ligue nationale de hockey.

En l’absence de mesure précise et unique de l’efficience pour les joueurs de hockey, la présente étude a pour objectifs d’évaluer l’efficience des joueurs dans la Ligue Nationale de Hockey (LNH) et de montrer comment celle-ci peut affecter la décision de racheter le contrat d’un joueur. Pour ce faire, les statistiques individuelles des joueurs de la LNH pour les saisons 2007-2008 à 2010-2011 sont utilisées. Pour estimer l’efficience, la méthode de l’enveloppement de données (DEA) avec bootstrap est utilisée. Les inputs incluent le salaire et le nombre de minutes de jeu, alors que les outputs incluent la contribution défensive et offensive de chaque joueur. Pour estimer l’association entre l’efficience individuelle et la probabilité d’un rachat de contrat, une régression logistique est utilisée. L’analyse des données montre que parmi 3 159 observations, l’efficience moyenne est de 0,635. L’efficience moyenne est similaire pour toutes les positions et toutes les saisons. Un lien positif et fort est trouvé entre le nombre de points au classement général d’une équipe et l’efficience moyenne des joueurs qui la compose (coefficient de corrélation=0,43, valeur-p<0,01). Les joueurs avec une efficience plus élevée ont une probabilité plus faible de voir leur contrat racheté (rapport des chances=0,01, valeur-p<0,01). La présente étude conclut donc que la plupart des joueurs de hockey dans la LNH ont un degré d’inefficience non négligeable, qu’une efficience plus élevée est associée à une meilleure performance au niveau de l’équipe et que les joueurs efficients ont une probabilité plus faible de voir leur contrat racheté.

Modélisation de la régénération de l’épinette noire suite au passage d’un feu en forêt boréale fermée

Face à l’augmentation observée des accidents de régénération en forêt boréale et leur impact sur la productivité et la résilience des peuplements denses d’épinette noire, une meilleure compréhension des mécanismes de résilience et une surveillance des risques d’accident de régénération sont nécessaires. L’objectif principal de cette étude visait donc le développement de modèles prédictifs et spatialement explicites de la régénération de l’épinette noire. Plus particulièrement, deux modèles ont été développés soit (1) un modèle théorique, développé à l’aide de données in situ et de données spatiales et (2) un modèle cartographique, utilisant uniquement des données spatiales accessibles telles que les inventaires forestiers provinciaux et l’indice spectral de sévérité des feux « differenced Normalized Burn Ratio » (dNBR). Les résultats obtenus ont permis de constater que la succession rapprochée (< 55 ans) d’une coupe et d’un feu n’entraîne pas automatiquement une ouverture des peuplements d’épinette noire. Tout d’abord, les peuplements affectés par la coupe de récupération de brûlis (1963), immatures lors du feu de 2005, sont caractérisés par une faible régénération. En contrepartie, la régénération à la suite du feu de 2005, observé dans les peuplements coupés entre 1948 et 1967, est similaire à celle observée dans les peuplements non perturbés dans les 60 années précédant le feu. Le modèle théorique sélectionné à l’aide des critères d’information d’Akaike a, quant à lui, permis d'identifier trois variables déterminantes dans le succès ou l’échec de la régénération de l’épinette noire soit (1) la végétation potentielle, (2) le pourcentage de recouvrement du sol par les sphaignes et (3) la sévérité du feu évaluée à l’aide du dNBR. Des validations bootstrap et croisée ont permis de mettre en évidence qu’un modèle utilisant ces trois variables explique 59 % de la variabilité de la régénération observée dans le territoire d’étude., Quant à lui, le modèle cartographique qui utilise uniquement les variables végétation potentielle et dNBR explique 32 % de la variabilité. Finalement ce modèle a permis la création d’une carte de risque d’accident de régénération. Basée sur la précision du modèle, cette carte offre un potentiel intéressant afin de cibler les secteurs les plus à risque et ainsi appuyer les décisions relatives aux reboisements dans les zones incendiées.