Cendrine Mony, Aude Ernoult, Léa Uroy, Audrey Alignier, Jean-Christophe Foltête, Ecosystèmes, biodiversité, évolution [Rennes] (ECOBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR)-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Biodiversité agroécologie et aménagement du paysage (UMR BAGAP), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ecole supérieure d'Agricultures d'Angers (ESA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Théoriser et modéliser pour aménager (UMR 6049) (ThéMA), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB), Université de Rennes (UR)-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR), Université de Rennes (UR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole supérieure d'Agricultures d'Angers (ESA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Fondation de France (BISCO project), AGROCAMPUS OUEST-Ecole supérieure d'Agricultures d'Angers (ESA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB)-Université de Franche-Comté (UFC)
International audience; Context: Landscape connectivity plays a key role in determining the persistence of species inhabiting fragmented habitat patches. In dynamic landscapes, most studies measure connectivity at multiple time steps, but pay less attention to explicitly quantifying its temporal dynamics to gain insights into its role in biodiversity patterns, thereby enabling more effective operational outcomes.Objectives: This article aimed at making an overview of the existing methods for the assessment of the temporal dynamics of connectivity. By analysing their differences and possible applications, we aimed to highlight knowledge gap and future research directions.Methods: We conducted a systematic review of literature dealing with the assessment of the temporal dynamics of connectivity and obtained 32 studies.Results: We presented two main approaches based on graph theory and compared them from conceptual and operational perspectives. The first widely used approach, accounting only for the spatial dispersal of organisms, quantifies temporal changes in spatial connectivity. Based on two or multiple time steps in the time series, this approach enables assessment of the sense and magnitude of the temporal changes in spatial connectivity. The second recently developed approach quantifies spatio-temporal connectivity, thus accounting for both spatial and temporal dispersal. So far, this holistic assessment of spatio-temporal connectivity only covers two time steps.Conclusion: Existing methods for the assessment of the temporal dynamics of connectivity provide indicators to advance our understanding of biodiversity patterns, and to be able to implement measures to conserve and restore connectivity. We propose future directions to develop these methods.