L’objectif de ce mémoire est de déterminer si l’unicité écologique des communautés végétales est un critère approprié pour prioriser l’allocation des efforts de conservation dans les milieux humides lacustres. Pour répondre à cette question, j’ai utilisé des données d’inventaire végétal dans deux emplacements géographiques situés dans le sud du Québec et pour trois types de milieux humides (i.e., frênaies, aulnaies, tourbières). J’ai d’abord identifié les milieux humides statistiquement uniques en calculant leur contribution locale à la diversité bêta (LCBD). J’ai ensuite mesuré le degré d’association relatif entre les valeurs d’unicité écologique et plusieurs autres critères couramment employés pour déterminer les priorités de conservation, et ce, à l’aide de corrélations de Pearson et de partitionnements hiérarchiques. Les tourbières uniques avaient une grande valeur de conservation dans les deux régions étudiées, alors que les aulnaies et frênaies uniques montraient des signes d’altération de leur composition en espèces. La composition en espèces des sites uniques devrait donc être examinée pour en déterminer la valeur de conservation, puisqu’elle pourrait être affectée par le niveau d’intégrité du paysage. La proportion d’espèces rares ainsi que la présence d’espèces spécialistes sensibles aux perturbations étaient corrélées de façon importante et congruentes avec l’unicité dans les deux régions étudiées. Au contraire, la richesse spécifique était négativement corrélée avec l’unicité, ce qui suggère la nécessité d’un compromis. Une combinaison de critères complémentaires devrait donc être utilisée en plus de l’unicité afin d’identifier l’ensemble optimal de sites à protéger dans un contexte donné. / This study aimed to determine whether plant composition uniqueness is an adequate criterion for assessing conservation priorities in lake-edge wetlands. To answer this question, I used vegetation data from two large datasets of lake-edge wetlands located in southern Québec, which encompassed three wetland types (i.e., ash-dominated swamps, alder-dominated swamps, peatlands). I first identified statistically unique wetlands by computing their local contribution to beta diversity (LCBD). I then measured the relative association between ecological uniqueness values and other criteria commonly used to assess conservation priorities using Pearson correlations and hierarchical partitioning. Unique peatlands had a high conservation value in both study regions, while ash- and alder-dominated swamps showed more signs that their species composition had been altered. The species composition of unique sites should thus be examined closely to determine its conservation value, as it could be affected by the overall integrity of the landscape. The proportion of rare species and the presence of disturbance-sensitive specialist species were appreciably correlated and congruent with uniqueness in both study regions. On the other hand, species richness was negatively correlated with uniqueness, suggesting that there was a trade-off. A combination of complementary criteria should therefore be used in conjunction with uniqueness in order to identify the optimal set of sites to protect in a given context.

La diversité bêta est une mesure essentielle pour décrire l'organisation de la biodiversité dans l'espace. Le calcul des contributions locales à la diversité bêta (LCBD), en particulier, permet d'identifier des sites à forte unicité écologique montrant une diversité exceptionnelle au sein d'une région d'intérêt. Jusqu’à présent, l'utilisation des LCBD s'est restreinte à des échelles locales ou régionales avec un petit nombre de sites. Dans ce mémoire, j'ai examiné si les modèles de répartition d'espèces (SDM) permettent d'évaluer l'unicité écologique sur de plus grandes étendues spatiales. J'ai également étudié l’effet des changements d’échelle sur la quantification de la diversité bêta. Pour ce faire, j'ai utilisé la base de données eBird et des arbres de régression additifs bayésiens pour prédire la répartition des parulines en Amérique du Nord. J'ai ensuite calculé les LCBD sur ces prédictions, ce qui permet de couvrir de plus grandes étendues spatiales et un nombre de sites plus élevé. Mes résultats ont montré que les SDM fournissent des estimations d'unicité fortement corrélées avec les données observées et montrant une association spatiale statistiquement significative. Ils ont également montré que la relation entre la richesse et les LCBD varie selon la région et l'étendue spatiale et qu'elle est influencée par la proportion d'espèces rares dans les communautés. Ainsi, les sites identifiés comme uniques peuvent varier selon les caractéristiques de la région étudiée. Ces résultats montrent que les SDM peuvent être utilisés pour prédire l'unicité écologique, ce qui pourrait permettre d'identifier d'importantes cibles de conservation au sein de régions non échantillonnées. / Beta diversity is an essential measure to describe the organization of biodiversity through space. The calculation of local contributions to beta diversity (LCBD), specifically, allows the identification of sites with high ecological uniqueness and exceptional diversity within a region of interest. To this day, LCBD indices have primarily been used on regional and smaller scales, with relatively few sites. Furthermore, their use is typically restricted to strictly sampled sites with known species composition, leading to gaps in spatial coverage on broad extents. Here, I examined whether species distribution models (SDMs) can be used to assess ecological uniqueness over broader spatial extents and investigated the effect of scale changes on beta diversity quantification. To this aim, I used observations recorded in the eBird database and Bayesian additive regression trees to model warbler species composition in North America, then computed LCBD indices on the predictions, thus covering a broader spatial extent and a higher number of sites. My results showed that SDMs provide uniqueness estimates highly correlated with observed data with a statistically significant spatial association. They also showed that the relationship between richness and LCBD values varies according to the region and the spatial extent and that it is affected by the proportion of rare species in communities. Sites identified as unique may therefore vary according to regional characteristics. These results show that SDMs can be used to predict ecological uniqueness over broad spatial extents, which could help identify beta diversity hotspots and important targets for conservation purposes in unsampled locations.