, Pour l'estimation des paramètres des courbes individuelles, nous avons utilisé la fonction Non linear Least Squares (nls) du logiciel R (R Core Team, 2015) et nlsList pour les courbes collectives

, Pour ajuster des fonctions avec des paramètres communs entre espèces ou génotypes (paramètres fixés) et/ou différents entre espèces ou génotypes (paramètre aléatoire) nous avons utilisé la fonction Nonlinear Mixed-Effects Models by maximum likelihood (nlme)

, Cette fonction générique s'adapte à un modèle à effets mixtes non linéaires dont la formulation est décrite par Lindstrom et Bates (Lindstrom and Bates, 1990) et permettant des effets aléatoires imbriqués dépendants d'une variable. Cette méthode permet de connaitre l

, Pour comparer les modèles entre eux, nous avons utilisé des indicateur d'addition de pénalité en fonction du nombre de paramètre, pour éviter le sur-paramétrage, le Akaike Information Criterion, 1974.

, fonction AIC dans le logiciel R) et le Bayesian Infomation Criterion, 1978.

, Nous avons également utilisé le test de ratio de vraisemblance pour comparer les modèles entre eux, fonction BIC dans le logiciel R), 1938.

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