Serge Berthoin
email: berthoin@hp-sc.univ-lille2.fr

Georges Baquet

Gregory Dupont

Nicolas Blondel

Patrick Mucci

CRITICAL VELOCITY AND ANAEROBIC DISTANCE CAPACITY IN PRE-PUBERTAL CHILDREN

Keywords:

This study was designed to calculate the critical velocity (vcrit) and the anaerobic distance capacity (ADC) of prepubescent children for running events. Thirty-four prepubertal children performed a graded field test until exhaustion in order to determine peak oxygen uptake (peakVO2) and maximal aerobic velocity (MAV). Then, in a random order, they performed five runs until exhaustion (tlim) at relative velocities corresponding to 90, 95, 100, 105 and 110 % of MAV. The linear relationships between distance limit (dlim) and tlim were calculated in order to determine vcrit (slope of the relationship) and ADC (intercept). Very high individual coefficients of determination were found between dlim and tlim (0.98<r 2 <0.99; p<0.001). The vcrit was significantly correlated to peakVO2 (r=0.73; p<0.001).

However, no relationship was found between ADC and the maximal accumulated oxygen deficit. In conclusion, our results indicated that, for children, the relationship between dlim and tlim could be calculated with tlim ranging from 2 to 10 min and that vcrit is a good indicator of the aerobic fitness of children. Nevertheless, further studies have to be conducted to validate the use of ADC as an indicator of children's anaerobic capacity.

Résumé

Le but de cette étude était de calculer la vitesse (vcrit) et la capacité de distance anaérobie (CDA) d'enfants prépubères pour des exercices de course. Trente quatre enfants on effectué un test de terrain progressif et maximal afin de mesurer leur pic de consommation d'oxygène (picVO2) et de déterminer leur vitesse maximale aérobie (VMA). Ils ont ensuite effectué, dans un ordre aléatoire, cinq courses continues jusqu'à épuisement (tlim) à des allures relatives représentantes 90, 95, 100, 105 et 110 % de VMA. Les relations linéaires entre les distances limites (dlim) et les tlim ont alors été calculées pour déterminer vcrit (pente de la relation) et CDA (ordonnée à l'origine). De très forts coefficients de détemination ont été calculés entre dlim et tlim (0.98<r 2 <0.99; p<0.001). La vcrit était significativement corrélée au picVO2 (r=0.73 ; p<0.001). Cependant, aucune relation n'a été trouvée entre la CDA et le déficit maximal accumulé en oxygène. En conclusion, nos résultats indiquent que la relation entre dlim et tlim peut être calculée à partir de tlim dont les durées sont comprises entre 2 et 10 min et que la vcrit est un bon indicateur de l'aptitude aérobie de enfants. Cependant, d'autres études sont nécessaires pour valider l'utilisation de la CDA comme indicateur de la capacité anaérobie des enfants.

Mots clés: puissance aérobie -capacité aérobie -comparaison -modélisation -performance

INTRODUCTION

Since the initial paper by [START_REF] Scherrer | Etude du travail musculaire et de la fatigue, Données ergométriques obtenues chez l'homme[END_REF] many publications have been dedicated to the application of the critical power concept to general exercises (see [START_REF] Hill | The critical power concept: A review[END_REF]Vandewalle et al., 1997 for review). [START_REF] Ettema | Limits of human performance and energy production[END_REF] is the first author to have applied this concept to running events. He proposed calculating the relationship between the distance limit (dlim) and time to exhaustion (tlim) as: dlim=(vcrit.tlim)+ADC where vcrit (critical velocity) and ADC (anaerobic distance capacity) were respectively the slope and intercept of this relationship (Figure 1: dlim=f(tlim). In adults research has demonstrated that the vcrit was not significantly different from the velocity corresponding to a 4 mmol.l -1 blood lactate concentration [START_REF] Lechevalier | Relationship between the 4 mmol running velocity, the time-distance relationship and the Léger-Boucher test[END_REF] or the velocity at a maximal lactate steady state [START_REF] Sid-Ali | Lactate steady state velocity and distance-exhaustion time relationship in running[END_REF]. The ADC parameter was assumed to represent the distance that could be covered with the energy equivalent of maximal oxygen deficit. It was found to be correlated to the maximal lactate concentration after exercise ([La]max) and maximal accumulated oxygen deficit [START_REF] Hill | An alternative method to determine maximal accumulated O2 deficit in runners[END_REF].

Thus, the dlim=f(tlim) relationship, and its parameters, are assumed to provide an indication of performance over a wide range of times (or distances) and to provide an indication of both aerobic power (i.e. vcrit) and anaerobic capacity (i.e. ADC). In addition, vcrit could be considered as a velocity criterion to determine a running pace for training as are other physiological thresholds. This is of practical interest to coaches and physical educators, who cannot perform invasive measurements, yet require accessible methods to evaluate subjects' metabolic characteristics. For adults, many studies on the dlim=f(tlim) relationship have been conducted as reviewed by [START_REF] Hill | The critical power concept: A review[END_REF] and [START_REF] Vandewalle | Work-exhaustion time relationships and the critical power concept: A critical Review[END_REF]. In children who have specific cardiorespiratory and metabolic exercise responses, only three studies have been conducted on the dlim=f(tlim) relationship, but these were based on swimming exercise 2002). The results of these studies demonstrated that: the critical swimming velocity increased with age [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF], and was significantly correlated to either swimming performance [START_REF] Denadai | Blood lactate response and critical speed in swimmers aged 10-12 years of different standards[END_REF][START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF] or to a swimming velocity corresponding to a 4 mmol.l -1 blood lactate concentration [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF]. For cycling exercise, significant correlations were found between critical power and peak oxygen uptake (peakVO2) and the ventilatory threshold [START_REF] Fawkner | Assessment of critical velocity with children[END_REF]. These findings are of particular interest as they support the use of the dlim=f(tlim) parameters to assess aerobic power in children.

However, except for the study by [START_REF] Fawkner | Assessment of critical velocity with children[END_REF], the assessment of vcrit and ADC were not validated with comparison to physiologically determined parameters, nor for running.

The aims of this study were to calculate the dlim=f(tlim) relationship in prepubertal children for running events and to assess the validity of the calculated parameters (vcrit and ADC) in comparison with physiologically determined parameters (peakVO2 and maximal accumulated oxygen deficit).

MATERIALS AND METHODS

Subjects

Twenty-two girls (8-10 years) and twelve boys (9-11 years), attending a rural school, volunteered to enter the study. The children were not involved in any systematic training.

Before the start of the experimentation, they were fully informed of the goals and the protocol of the study. Each child and his/her parents signed a consent form. This study received approval from the "Comité Consultatif de Protection des Personnes dans la Recherche Biomédicale de Lille" Height and body mass were measured with a wall stadiometer (Vivioz medical) and a calibrated beam balance (Tanita TBF 543). Sexual maturity was evaluated from pubertal stages [START_REF] Tanner | Growth at Adolescence[END_REF]): e.g., breast and pubic hair stages were assessed for girls and pubic hair and genital development stages for boys. Subjects were classified as prepubertal when the combined stage assessment was ≤ 3. The same physician made all the observations visually.

Protocol

Before entering the study, the children were familiarized with the testing modalities and the gas analyzer. Then, they performed six maximal field tests over a three-week period: one graded test and five continuous tests. The first test measured maximal aerobic velocity (MAV) and peak oxygen consumption (peakVO2). Then the children performed five exercises until exhaustion, or time limit (tlim), in a random order, at velocities equal to 90%, 95%, 100%, 105%, 110% of MAV (tlim90 to tlim110). During the exercises, the velocities were monitored via a prerecorded soundtrack (graded test) or with a computer (continuous tests).

All tests were performed in a covered place on a 150-m track marked with cones every 25 m.

The soundtrack (or computer) emitted a brief sound that indicated to the children the moment when they had to pass near a cone to maintain a constant speed. During all tests, the children were verbally encouraged to run until exhaustion. To avoid any problem linked to a child's inability to maintain a constant speed, they ran with an adult. In all cases, the tests ended when the children were exhausted or when they could no longer maintain the required running velocity.

Cardiorespiratory parameters

During the graded and continuous tests, the heart rate (HR) was continuously monitored with a heart rate monitor (Accurex+, Polar Electro, Kempele, Finland). In both the graded test and the tlim110 test, respiratory parameters were measured breath by breath with a portable analyzer (Cosmed K4b 2 , Rome, Italy), in order to determine the values for oxygen consumption (VO2), carbon dioxide production (VCO2), respiratory exchange ratio (RER) and ventilation (VE). The measured values were averaged over 15-s periods. Before each test, the gas analyzers for O2 and CO2 were calibrated with a gas of known concentrations. The turbinflowmeter was calibrated with a 3-l syringe (Quinton Instruments, Seattle, USA).

Graded test

The Université de Montréal Track Test (Léger and Boucher, 1980) was used to determine peakVO2 and MAV. Immediately after a 4-min warm-up at 7 km.h -1 , the test began at 8 km.h - 1 . The velocity was then increased by 1 km.h -1 every two minutes. The velocity at the last completed stage, increased by 0.5 km.h -1 if the subject was able to run a half stage, was assumed to represent the MAV. PeakVO2 was accepted as a maximal index, when, in addition to subjective indication of maximal effort, HR reached a value above 195 bpm or RER was > 1 [START_REF] Tolfrey | Aerobic trainability of prepubertal boys and girls[END_REF]. All subjects satisfied these criteria. The highest level of VO2 measured (15 s) during the test was assumed to represent the peakVO2.

Continuous test

In a random order, five tlim were performed until exhaustion at velocities that represented 90 %, 95%, 100%, 105% and 110% of MAV. There was at least 24 h of recovery between two consecutive tests. The tlim were preceded by a standardized warm-up which consisted of a 4-min run at 7 km.h -1 followed by a 2-min rest period. For each test, running time was measured to the nearest second. The maximal value for HR reached at each tlim was retained as peak heart rate (peakHR).

In the tlim110 trial, the ventilatory parameters were measured with the portable analyzer as described previously. Prior to the warm-up, subjects had to remain seated for 30 min. During the last 10 min of the rest period, ventilatory parameters were measured in order to determine resting VO2 (VO2r: i.e. the lowest value for VO2 averaged over four consecutive 15-s periods).

Calculation of maximal accumulated oxygen deficit

The maximal accumulated oxygen deficit (MAOD) was calculated from the VO2 values collected during the tlim110. This relative exercise velocity was assumed to allow children to reach exhaustion over a sufficient duration for MAOD to be calculated [START_REF] Carlson | Assessing oxygen deficit in children[END_REF]. The MAOD was calculated as the O2 theoretically consumed to run at 110% of MAV minus the O2 effectively consumed. The VO2 theoretically needed to run at 110% of MAV was calculated from VO2r and energy cost of running (Cr). The Cr was calculated from VO2 values measured at 7 km.h -1 or 116.6 m.min -1 (VO2-7) as: Cr = (VO27-VO2r)/116.6. As the relationship between VO2 and velocity is: VO2=Cr.velocity+VO2r, it is possible to estimate the VO2 required to run at 110% of MAV by replacing the known velocity (MAV*1.1) in the equation. The O2 required to run the tlim110 was calculated as the product of the theoretical VO2 at 110% of MAV with time to exhaustion for the tlim110. The O2 effectively consumed during this run was subtracted from this value to calculate MAOD.

In addition to the MAOD, the distance that can be covered with this O2 anaerobic equivalent was calculated as the quotient of MAOD and Cr.

Calculation of the dlim = f (tlim) relationship

The dlim=f(tlim) relationship was calculated from five tlim. If one measurement was not consistent with the others (i.e.: tlim90<tlim95<tlim100<tlim105<tlim110), the children had to perform an additional test. For example, if a tlim105 was shorter than a tlim110, the children had to perform an additional tlim105. If the tlim105 remained lower than the tlim110, the relationship was calculated with four experimental values (tlim105 was removed). To provide a more accessible estimation of this relationship all the combinations of two points were also used to calculate the dlim=f(tlim) relationship.

Statistics

Data were analyzed with StatView software (StatView+Graphic, Abacus Concepts). The experimental values were presented as mean±standard deviation. The mean cardiorespiratory values have been compared with a Student's t-test for paired (graded test versus tlim100) or unpaired series (boys versus girls). The times and HR values measured during the five continuous tests (tlim tests) have been compared with a two-way ANOVA (repeated measurements by gender). For both variables, there was no effect that could be attributed to a gender by time interaction, nor to a gender difference. Therefore, data for boys and girls were pooled and analyzed through a one-way ANOVA with repeated measurements. Where necessary, a post-hoc Scheffé test was used to compare experimental means. Linear regressions were calculated between the different parameters and for the determination of the dlim=f(tlim) relationships. To analyze the validity of the simplified methods for the dlim=f(tlim) determination, with only two tlim, the technique suggested by Bland and Altman [START_REF] Bland | Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement[END_REF] was applied. The difference in estimated parameters (vcrit or ADC) was plotted against means for vcrit or ADC. The mean difference (Bias) and the limits of agreement (Bias plus and minus two standard deviations) were graphically indicated. [START_REF] Bland | Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement[END_REF] suggested that if the values are within the average difference ±2 standard variations, and there is no correlation between the differences versus the averaged values, then the methods are equivalent. In all cases, the threshold for signification was set at p<0.05.

RESULTS

The means values for age, mass and height are presented in Table 1 for both girls and boys.

All boys were at stage 1 for genital development and pubic hair. Nineteen girls were at stage 1 for breast and pubic hair, while for the remaining girls the combined stage assessment was ≤ 3. The children's mean MAV was 10.4±1.1 km.h -1 with significantly higher values (p<0.001) in boys (11.2 ± 1.1 km.h -1 ) than in girls (9.9 ± 0.8 km.h -1 ). The cardiorespiratory values for the graded test and tlim110 are presented in Table 2. For the entire population, the peakVO2 (p<0.05) and peakHR (p<0.001) were significantly higher for the graded test, while the RER and VE were significantly higher (p<0.001) for the tlim110. There was no significant difference between the maximal values for HR. Only for peakVO2 (graded test and tlim100) and RER (tlim100), did boys demonstrate significantly higher values than girls (p<0.05). The results of tlim are presented in Table 3. The running time to exhaustion diminished significantly as the percentage of MAV increased (p<0.001) until the tlim110. However, the difference between tlim105 and tlim110 was not significant. The ANOVA for repeated measurements indicated no significant difference between the peakHR values measured during each tlim.

For twenty subjects, the dlim=f(tlim) relationship was calculated from five tlim, for twelve subjects it was calculated from four tlim, and for the remaining two subjects it was calculated from three tlim. For the whole group of subjects, linear adjustments were obtained (0.98<r 2 <0.99, p<0.001). The average VO2r was 6.4±1.0 ml.kg -1 .min -1 (range: 4.5-8.2 ml.kg - 1.

min -1 ), with no significant difference between boys and girls. The mean values for Cr, MAOD vcrit (km.h -1 and %MAV) and ADC are presented in Table 4. Except for vcrit when expressed in km.h -1 (p<0.001), no significant difference was observed between boys and girls for Cr, MAOD vcrit (%MAV) and ADC. The correlations between the values of MAOD and peakVO2 (graded test) on the one hand, and the measured and calculated parameters from field tests on the other hand, are presented in Table 5. The vcrit was correlated to peakVO2 (r = 0.73, p<0.001) and to MAV (r=0.91, p<0.001). The MAOD was moderately correlated to vcrit (r=0.41, p<0.05). No significant correlation was found between MAOD and ADC (p=0.08).

When the product of MAOD and Cr was calculated, the resulting distance that could theoretically be covered (141.1±40.0m) was significantly correlated to ADC (r=0.43, p<0.05).

However, these calculated distances significantly overestimated the ADC (p<0.05).

Multiple combinations of two tlim were performed in order to calculate the dlim=f(tlim) relationship. Only the subjects with five tlim measurements (n=20) were retained for this part of the study. The different calculated vcrit and ADC were compared to those calculated with five tlim which was assumed to be the gold standard. The most accurate calculations were obtained when the dlim=f(tlim) relationship was calculated from tlim110 and tlim90. When calculated from tlim110 and tlim90, the mean values for vcrit and ADC were 9.06±1.05 km . h -1 and 87.7±19.3 m, respectively. These values were not significantly different from those calculated with five tlim. Significant correlations were found between the parameters of the dlim=f(tlim) relationship when calculated with 5 tlim and 2 tlim (tlim110 and tlim90) for vcrit (r=0.99; p<0.001) and ADC (r=0.71; p<0.001). In addition, the technique proposed by [START_REF] Bland | Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement[END_REF] indicated graphically (Figures 2 and3) that for vcrit and ADC, all values (minus one for vcrit) were between the limits of agreement. For vcrit (r=0.21, p=0.36) as for ADC (r=0.05, p=0.82) no relationship was found between the differences versus the averaged values.

DISCUSSION

The results of the present study indicate that, for running events, the dlim=vcrit.tlim+ADC relationship could be satisfactorily adjusted to the results of prepubertal children (0.98<r 2 <0.99; p<0.001) for performances obtained from tlim at 90%, 95%, 100%, 105% and 110% of MAV. As is the case for adults, this model can be used to describe running performance of prepubertal children. The vcrit was significantly correlated to peakVO2 (r=0.73; p<0.001), which suggests that this parameter is a good index of the aerobic fitness of a child. Conversely, the ADC was not correlated to the MAOD.

Characteristics of children

The peakVO2 (45.2±6.7 ml.kg -1 .min -1 ) was characteristic of moderately active children [START_REF] Falgairette | Bioenergetic profile in 144 boys aged from 6 to 15 years with special reference to sexual maturation[END_REF]Armstrong and Welsman, 2000). The HRmax (203±9 bpm) and RER (1.04±0.06) confirmed the maximal level of the graded test. The children's mean MAV (10.4 ±1.1 km . h -1 at 9.8±0.7 years) was similar to that reported by [START_REF] Berthoin | Maximal aerobic speed and running time to exhaustion for children 6 to 17 years old[END_REF] for 9 and 10 year old children, 9.4±0.8 km . h -1 and 10.6±1.2 km . h -1 respectively. The children's tlim diminished significantly as the percentage of MAV increased. It is difficult to compare the tlim to those of others as, to our knowledge, only values for running tlim100 have been reported for children [START_REF] Berthoin | Maximal aerobic speed and running time to exhaustion for children 6 to 17 years old[END_REF]. The authors reported mean values of 213±112 s (9 years) and 252±99 s (10 years) for girls, while those of boys were 232±100 s (9 years) and 227±87 s (10 years). These reported values are similar to those found in the present study (244±79 s) for a mixed population of boys and girls with a mean age of 9.4 years. Conversely, all tlim were lower than those reported for adults [START_REF] Blondel | Relationship between run times to exhaustion at 90, 100, 120, 140% of vVO2max and velocity expressed relatively to critical velocity and maximal velocity[END_REF][START_REF] Billat | Times to exhaustion at 90, 100 and 105 % of velocity at VO2max (maximal aerobic speed) and critical speed in elite long distance runners[END_REF][START_REF] Kachouri | Critical velocity of continuous and intermittent running exercise. An example of the limits of the critical power concept[END_REF].

The lack of difference (p=0.08) between tlim110 and tlim105 could come from the hyperbolic nature of the tlim versus velocity relationship. Indeed, for intensities close to vcrit, small variations in velocity could induce large variations in tlim. However, for high velocities the tlim versus velocity has a tendency to become linear and small variations in velocity are associated with smaller variations in tlim than for exercises close to vcrit. This is particularly evident in children for whom the absolute range of velocities (km.h -1 ) between two relative velocities (%MAV) is very short.

Our results indicated that at all relative velocities (%MAV) the tlim are lower in children than in adults and that the differences in tlim increase as the percentage of MAV decreases (Figure 4). This observation has practical implications for aerobic training in children as the duration of exercises, at selected percentages of MAV (or peakVO2), should not follow the recommendations for adults. During intermittent exercises for example, the duration of the repetitions certainly have to be shortened in children when running at the same percentage of MAV as adults. Thus specific recommendations have to be established for children and further studies are needed to propose specific exercise sessions for training children.

Calculation of the dlim=f(tlim)relationship

In the present study, the dlim=f(tlim) relationship was calculated with 5 tlim for only twenty subjects. The number of tlim was chosen in order to accurately represent the relationship.

However, for 12 subjects (35% of the population), we failed to measure 5 consistent values (tlim90<tlim95<tlim100<tlim105<tlim110). This could be explained by day-to-day variations of physiological parameters, or even motivation associated with little difference between the velocities at the different percentages of MAV (0.45 km.h -1 for a child with a MAV of 9 km.h - of particular interest for children that recover more quickly than adults after intensive exercises [START_REF] Hebestreit | Recovery of muscle power after highintensity short-term exercise: comparing boys and men[END_REF].

Parameters of the dlim=f(tlim)relationship

The mean values for vcrit and ADC cannot be compared to those reported in the literature as, to our knowledge, no study had focused on this topic for pre-or post-pubertal children. The absolute vcrit (km . h -1 ) was significantly lower than the values reported for adults [START_REF] Blondel | Relationship between run times to exhaustion at 90, 100, 120, 140% of vVO2max and velocity expressed relatively to critical velocity and maximal velocity[END_REF][START_REF] Kachouri | Critical velocity of continuous and intermittent running exercise. An example of the limits of the critical power concept[END_REF]. Similar findings have been reported for swimming exercises by [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF] who demonstrated that absolute vcrit increased with age. A higher difference can easily be explained by a higher Cr in children than in adults [START_REF] Daniels | Differences and changes in VO2 among young runners 10-18 years of age[END_REF] despite similar peakVO2 [START_REF] Falgairette | Bioenergetic profile in 144 boys aged from 6 to 15 years with special reference to sexual maturation[END_REF]. However, when expressed as a percentage of MAV (85%) the results in children were of a similar level as those of adults for running events: 85%-90% [START_REF] Blondel | Relationship between run times to exhaustion at 90, 100, 120, 140% of vVO2max and velocity expressed relatively to critical velocity and maximal velocity[END_REF][START_REF] Billat | Times to exhaustion at 90, 100 and 105 % of velocity at VO2max (maximal aerobic speed) and critical speed in elite long distance runners[END_REF][START_REF] Kachouri | Critical velocity of continuous and intermittent running exercise. An example of the limits of the critical power concept[END_REF]. This is an interesting result as vcrit has been presented as an index of aerobic endurance (time limit for running at velocities lower than the velocity associated with VO2max) (Léger, 1996) that is not significantly different from the velocity corresponding to the 4 mmol.l -1 blood lactate concentration [START_REF] Lechevalier | Relationship between the 4 mmol running velocity, the time-distance relationship and the Léger-Boucher test[END_REF] or the velocity at maximal lactate steady state [START_REF] Mocellin | Anaerobic threshold and maximal steady-state blood lactate in prepubertal boys[END_REF] in adults. However, despite vcrit, ventilatory anaerobic thresholds [START_REF] Reybrouck | Ventilatory anaerobic threshold in healthy children[END_REF] or onset of blood lactate accumulation [START_REF] Sid-Ali | Lactate steady state velocity and distance-exhaustion time relationship in running[END_REF] occurring at a similar or higher percentage of peakVO2 (or MAV) than adults, children demonstrated lower tlim at all relative velocities (Figure 4). Thus, the interpretation of the different physiological thresholds (or vcrit) as an index of aerobic endurance has to be questioned as it implies that maximal time to exhaustion is longer in children than in adults.

The ADC of the children (94.4±30.4m) represented less than 50% of the values obtained in adults: 187±86 m [START_REF] Kachouri | Critical velocity of continuous and intermittent running exercise. An example of the limits of the critical power concept[END_REF] or 216±59 m [START_REF] Billat | Times to exhaustion at 90, 100 and 105 % of velocity at VO2max (maximal aerobic speed) and critical speed in elite long distance runners[END_REF]. These results are in accordance with the lower values for ADC reported by [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF] in young swimmers and consistent with those obtained when comparing the anaerobic capacity of children and adults by means of MAOD measurement [START_REF] Carlson | Assessing oxygen deficit in children[END_REF] or Wingate tests (Armstrong et al., 2000).

The measurement of vcrit and ADC are of some help in explaining the lower tlim in children than in adults and also in explaining the increase of tlim100 with age [START_REF] Berthoin | Maximal aerobic speed and running time to exhaustion for children 6 to 17 years old[END_REF].

The linear relationship between dlim and tlim [dlim=(vcrit.tlim)+ADC] is mathematically equivalent to the hyperbolic relationship: tlim=ADC/(v-vcrit). This equation indicates that the tlim could be improved by increasing ADC or by decreasing the v-vcrit difference. As demonstrated in this study, the ADC parameter is considerably lower in children than in adults. However, the v-vcrit difference proved to be lower in children. In children with MAV of 10 km . h -1 and a vcrit of 85% of MAV for example, the v-vcrit difference is 1.5 km . h -1 , while for adults with a MAV of 15 km . h -1 and a similar relative vcrit (85% of MAV), the v-vcrit difference will be equal to 2.2 km . h -1 . During growth, the combined evolution of ADC and vvcrit difference are among the parameters that could partly explain an increase in tlim.

Physiological significance of the vcrit and ADC parameters

Our results indicated that vcrit was significantly correlated to peakVO2 (r=0.73, p<0.001) and to MAV (r=0.91; p<0.001), an index of aerobic performance. This result is in line with those of [START_REF] Fawkner | Assessment of critical velocity with children[END_REF] who reported significant correlations between critical power and peakVO2 (0.91<r<0.95, p<0.001) and ventilatory threshold (0.75<r<0.77; p<0.001). Others have also found significant correlations between swimming vcrit and performances over 400 m [START_REF] Wakayoshi | A simple method for determining critical speed as swimming fatigue threshold in competitive swimming[END_REF] and 457 m or 1509 m [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF].

These different results indicated that the vcrit is a good index of the aerobic power and the aerobic performance of children. No relationship was found between ADC and MAOD (p=0.08). The mean calculated MAOD (34.1±12.3 ml.kg -1 ) was close to that reported for children of the same age by [START_REF] Carlson | Assessing oxygen deficit in children[END_REF]. However, a large variability of MAOD was observed, as demonstrated by a high coefficient of variation. In the present study, a simplified method of MAOD determination was performed using resting VO2 and Cr. More submaximal VO2 are certainly needed to calculate the VO2 versus velocity relationship and to obtain a more accurate determination of the MAOD. In adults, the ADC parameter was found to be a reflection of anaerobic fitness determined from cycle ergometry [START_REF] Jenkins | The y-intercept of the critical power function as a measure of anaerobic work capacity[END_REF]. However, for running events, the ADC has not been related to indicators of anaerobic capacity [START_REF] Housh | The relationship between anaerobic running capacity and peak plasma lactate[END_REF]. Determining the distance that can be covered using the MAOD provided an alternative determination of the anaerobic capacity of the children. This distance was significantly correlated to ADC (r=0.43, p<0.05) but was also significantly higher.

However, [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF] showed that, for children, correlations between ADC and peak lactate concentration were only observed for the children for whom the most accurate adjustment of the dlim=f(tlim) relationship was obtained. In general, the results reported in the literature indicated that the determination of the ADC parameter was more protocoldependent and that ADC values presented a lower correlation to other indicators of anaerobic capacity than vcrit do with indicators of aerobic power [START_REF] Hill | The critical power concept: A review[END_REF][START_REF] Vandewalle | Work-exhaustion time relationships and the critical power concept: A critical Review[END_REF].

Nevertheless, the validity of ADC measurement to evaluate children's anaerobic capacity requires further investigation.

Conclusions

In children, the dlim versus tlim relationship can be calculated with running times to exhaustion ranging between 2 and 10 min. The vcrit seems to be an interesting predictor of the aerobic power of children. Conversely, the use of ADC as a predictor of anaerobic capacity requires further investigation. From a practical point of view, the relationship can be accurately calculated from only tlim90 and tlim110 or even with performances over 2 min or 10 min. By knowing the dlim=f(tlim) relationship, the performance of children can be predicted over a large range of times (or distances). However, further studies are needed to test the sensitivity of vcrit and ADC to training or its evolutions with growth and maturation.

In addition, studies are needed to test the accuracy of prescribing exercise intensities for training with the vcrit as a velocity criterion. present study and those of non-specifically aerobic-trained adults [START_REF] Blondel | Relationship between run times to exhaustion at 90, 100, 120, 140% of vVO2max and velocity expressed relatively to critical velocity and maximal velocity[END_REF][START_REF] Kachouri | Critical velocity of continuous and intermittent running exercise. An example of the limits of the critical power concept[END_REF] and aerobic-trained adults [START_REF] Billat | Times to exhaustion at 90, 100 and 105 % of velocity at VO2max (maximal aerobic speed) and critical speed in elite long distance runners[END_REF].

*Figure 1 .

 1 Figure captions

Figure 2 .

 2 Figure 2. Average between critical velocities calculated with 5 tlim and with 2 tlim (tlim110

Figure 3 .Figure 4 .

 34 Figure 3. Average between anaerobic distance capacities calculated with 5 tlim and with 2

Figure 5 .

 5 Figure 5. The dlim versus tlim relationship for mean values.

Table 3 Exercise times to exhaustion and peakHR values for tlim at 90%, 95%, 100%, 105% and 110% of MAV.

 3

		Tlim90	Tlim95	Tlim100	Tlim105	Tlim110
	time (s)	667 ± 311	380 ± 177*** 244 ± 79*** 151 ± 47***	129 ± 34
	peakHR (bpm)	201 ± 9	201 ± 8	200 ± 7	200 ± 7	199 ± 7
	Tlim90, Tlim95, Tlim100, Tlim105, Tlim110: times to exhaustion at 90, 95, 100, 105 and
	110% of maximal aerobic velocity, respectively; peakHR: peak heart rate.

***: significantly different from previous column (p < 0.001)

Table 5 Correlations between physiological parameters and calculated or measured parameters from field tests.

 5

		vcrit (km . h -1 )	vcrit (%MAV)	ADC (m)
	peakVO2 (ml.kg -1 .min -1 )	0.77 ***	0.44 **	0.02
	MAOD (ml.kg -1 )	0.41 *	0.22	0.30
	MAV (km . h -1 )	0.91 ***	0.20	0.06

Vcrit: critical velocity; ADC: anaerobic distance capacity; peakVO2: peak oxygen uptake measured during the graded test; MAOD: maximal accumulated oxygen deficit; MAV: maximal aerobic velocity.

, for example).

Acknowledgment:

The authors wish to express special thanks to the children for their enthusiasm and participation, the teachers from the Illies primary school for their welcome and availability, and the "Inspection Pédagogique du Nord", particularly Mr Fromont for allowing the experiments.

The high values of the coefficients of determination (0.98<r 2 <0.99, p<0.001) together with the calculation of the dlim=f(tlim) underline the adequate nature of the linear model used to describe the relationship. The coefficients of determination are similar to those reported in children for swimming [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF] or cycling [START_REF] Fawkner | Assessment of critical velocity with children[END_REF]. On the basis of the results, it could be concluded that exercises leading to exhaustion, reached in 2-3 to 10-12 min, could be retained to calculate the dlim=f(tlim) relationship in children. The relationship could also be calculated from competitive data (time trial data), which could give a slightly better representation than tlim data [START_REF] Hill | Application of the critical power concept to young swimmers[END_REF].

To provide less time-consuming methods for the determination of the dlim=f(tlim) relationship, all the combinations of calculations with only two tlim were performed. Only the subjects with five tlim (n=20) were included for this analysis. In each case, the vcrit and ADC parameters were compared to those obtained using five tlim, assumed to be the gold standard.

It was when the dlim=f(tlim) relationship was calculated from tlim110 and tlim90 that the highest correlations between measurements of vcrit (r=0.99; p<0.001) and ADC (r=0.71; p<0.001) were obtained. In addition, the measurements were not significantly different and the technique by [START_REF] Bland | Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement[END_REF] indicated graphically significant agreement between the two methods (Figures 1 and2). Furthermore, for both vcrit and ADC, no relationship was found between differences versus averaged values indicating that an additional simplification could also result in the measurement of the two tlim during the same day. Indeed, as demonstrated by [START_REF] Bishop | The influence of recovery duration between periods of exercise on the critical power function[END_REF], two measurements of tlim performed the same day, with a sufficient rest period, could be proposed. Indeed, [START_REF] Fawkner | Assessment of critical velocity with children[END_REF] have observed that the critical power of children measured from 3 tlim carried out on a same day with a 3-hour recovery period between each was not significantly different than the critical power calculated from tlim performed on different days. It could be


Abderrahim * Oubrahim

Benlahcen Tlemçani

La capacité d'alliance : vers un modèle de maturité intégrateur

Keywords: Capacité d'alliance, maturité, routines, communautés de pratiques Alliance capabiliity, maturity, routines, communities of practice

Le succès des alliances est conditionné par l'adoption des bonnes pratiques et routines organisationnelles. Au fur et à mesure que les partenaires multiplient leurs alliances et les conservent plus longtemps, ils capitalisent un ensemble de savoirs et connaissances contribuant à la maturité de la capacité d'alliance. L'expérience acquise grâce à des alliances antérieures peut être considérée comme une contribution importante dans l'élaboration et la création des mécanismes et routines fondatrices de la capacité d'alliance.

Dans cet article, nous allons aborder la question de la maturité de la capacité d'alliance à travers la décortication du processus de sa création, son développement et de son amélioration. La capacité d'alliance fait référence aux capacités stratégiques et dynamiques dont disposent les organisations pour s'adapter aux changements et s'aligner aux nouveaux objectifs stratégiques.

Afin de présenter cette recherche, la trame de l'article s'organise de la manière suivante : D'abord, dans une première partie, nous réalisons un état de l'art sur la notion de capacité d'alliance et le concept de maturité. Ensuite, nous allons passer en revue les différents modèles de maturité (Modèle de cycle de vie des capacités organisationnelles de [START_REF] Helfat | The dynamic resource -based : capability lifecycles[END_REF], le modèle de maturité des capacités organisationnelles de Gilles E.

St-Amant, Laurent Renard (2011), le modèle de classification des alliances selon l'expérience [START_REF] Draulans | Alliantievaardigheid: een bron van concurrentievoordeel. Holland, Belgium[END_REF], le modèle CMMI (Capability Maturity Model Integration) et le modèle OMG (Object Management Group). Enfin, nous allons présenter un modèle intégratif de la maturité de la capacité d'alliance.

La capacité d'alliance une revue de littérature

Il semble partout de plus en plus difficile de traiter la question de la performance des alliances sans aborder la question sur le niveau de maturité de ses capacités et spécifiquement sa capacité d'alliance.

Cependant définir la capacité d'alliance n'est pas une tâche aisée, Bien que le nombre de publications sur des concepts tels que les ressources, les capacités et les compétences ait considérablement augmenté ces dernières années, leur terminologie a fait l'objet de beaucoup de confusions [START_REF] Williamson | Strategy research: governance and competence perspectives[END_REF][START_REF]The Nature and Dynamics of Organisational Capabilities[END_REF], Priem et Butler, 2000 ;[START_REF] Sanchez | Managing knowledge into competence. the five learning cycles of the competent organization[END_REF]Rugman et Verbeke, 2002). Divers chercheurs ont utilisé différentes définitions de concepts tels que les connaissances, les mécanismes, les ressources, les actifs, les capacités et les compétences [START_REF] Tlemçani | Typologie des alliances stratégiques : Une approche en termes d'intention stratégique[END_REF].

1-1 La contribution de l'approche par les capacités dynamiques

Les organisations disposent des capacités organisationnelles spécifiques, ces dernières sont le résultat des interactions complexes entre les ressources de l'organisation et les compétences détenues.

Une capacité organisationnelle est définie comme un savoir agir, une mise en action des ressources et compétences à travers différents mécanismes d'intégration et de coordination qui font référence aux processus, est soumise à l'apprentissage [START_REF] Marengo | Apprentissage, compétences et coordination dans les organisations[END_REF].

Pour [START_REF] Winter | The Satisficing Principle in Capability Learning[END_REF], une capacité organisationnelle est « une routine (ou ensemble de routines) de haut niveau qui, avec l'application des flux entrants confère au management de l'entreprise un ensemble d'options de décisions pour produire des résultats ».

Afin de mieux cerner la notion de capacité organisationnelle, nous proposons de passer en revue les définitions des concepts suivants : les ressources, les connaissances et compétence individuelle.

-Les ressources sont les moyens nécessaires pour transformer des flux entrants en produits et services et sont la propriété de la firme [START_REF] Amit | Strategie assets and organizational rent[END_REF][START_REF] Grant | The ressource-based theory of competitive advantage : Implication for strategy formulation[END_REF][START_REF] Teece | Dynamic Capabilites and Strategic Management[END_REF]). On distingue plusieurs types de ressources qui sont de nature physiques, financières, technologiques et organisationnelles.

-Les connaissances définissent essentiellement les modes opératoires des organisations, qui peuvent être explicités ou non explicités. Les modes opératoires non explicités renvoient aux routines opérationnelles de l'organisation [START_REF] Nelson | An Evolutionary Theory of Economic Change[END_REF][START_REF] Zollo | Deliberate learning and the evolution of dynamic capabilities[END_REF].

-La compétence d'un individu comme une intelligence pratique des situations qui s'appuie sur des ressources et des connaissances et qui les transforme [START_REF] Zarifian | Objectif compétence[END_REF]. Malgré la diversité et le nombre élevé des définitions de la capacité dynamique, d'autres auteurs considèrent que ce concept est en cours de consolidations [START_REF] Barreto | Dynamic Capabilities : A Review of Past Research and an Agenda for the Future[END_REF] en fonction des recherches récentes.

Dans ce qui suit, nous proposons de considérer la capacité d'alliance en tant que capacité dynamique regroupant un ensemble de compétences et connaissances nécessaires au management des alliances.

1-2 La capacité d'alliance un concept en émergence

La littérature sur les alliances stratégiques fait référence à deux concepts en relation avec la capacité de maîtrise des alliances, le premier est la capacité d'alliance, le second est la capacité partenariale. Selon Eisenhardt et Martin (2000), [START_REF] Harbison | The Allianced Enterprise: Breakout Strategy for the new Millennium[END_REF], [START_REF] Kale | Alliance capability, stock market response and long term alliance success: the role of the alliance function[END_REF], [START_REF] Helfat | The dynamic resource -based : capability lifecycles[END_REF], la capacité d'alliance fait référence à la capacité de l'entreprise à capturer, partager, diffuser, internaliser et appliquer le savoir-faire et le savoirpourquoi de la gestion des alliances. Si l'entreprise a développé une capacité de l'alliance, il est probable qu'elle aura des modèles répétables d'opérations en matière de gestion des alliances.

Figure 1 : les composantes de la capacité d'alliances

A la différence du concept de capacité d'alliance, la capacité partenariale fait référence à deux grandes aptitudes à savoir l'aptitude à gérer les multiples conflits générés par -L'aptitude transactionnelle qui permet de gérer de manière efficace et efficiente l'entrée dans l'alliance (sélection des partenaires et gestion des coûts de transaction) et la sortie (la gestion des coûts de désinvestissement), Meschi (2005).

D'autres auteurs tels que [START_REF] Grant | Contemporary strategy analysis: concepts, techniques, applications[END_REF][START_REF] Tsang | A preliminary typology of learning in international strategic alliances Tsang[END_REF] -Les communautés de pratique, issue de la théorie des communautés de pratique formalisée par Etienne Wenger (1998). Cette théorie prône une perspective sociale de l'apprentissage à partir de pratiques collectives au sein des groupes partageant les mêmes raisonnements de pensée. Les communautés de pratique sont à l'origine de la constitution des systèmes de connaissances partagés, voir socialisés dans le sens où la part individu transmet au groupe des mécanismes de résolution de problèmes. L'examen de la littérature montre une relation positive entre l'expérience et la performance, suggérant que l'expérience est la variable explicative prédominante de la capacité d'alliance [START_REF] Teece | Dynamic Capabilites and Strategic Management[END_REF]. Le manque d'expérience et l'incapacité seraient cause critique de l'échec de l'alliance [START_REF] Kleiner | How to make experience your company's best teacher[END_REF][START_REF] Lei | Global strategy, competence-building and strategic alliances[END_REF][START_REF] Tahi | Les stratégies interentreprises : une analyse en termes d'intention stratégique[END_REF][START_REF] Oubrahim | Les alliances stratégiques : réussite ou échec, stabilité et performances-le cas du secteur pétrolier au Maroc[END_REF]). pourrait conduire à des rendements décroissants de ces alliances (Kogut et al. 1992;[START_REF] Uzzi | Social structure and competition in interfirm networks : the paradox of embeddedness[END_REF]. Les effets de saturation se produisent parce qu'il semble y avoir une limite au nombre total d'alliances stratégiques qu'une entreprise peut soutenir avec succès [START_REF] Gomes -Casseres | The Alliance Revolution: The New Shape of Business Rivalry[END_REF].

La maturité de la capacité d'alliance

Avant d'entamer l'analyse de la maturité de la capacité d'alliance, on va définir dans un premier temps, le concept de maturité et ses différentes applications, ensuite on va présenter comment cette notion a été mobilisé pour décrire le processus d'évolution des pratiques et des savoirs faire en matière de gestion des alliances chez les partenaires.

Andersen ( 2003) considère la maturité comme la qualité ou l'état de « devenir mûr ».

Pour Kerzner, la maturité est « liée au développement des systèmes et des processus répétitifs qui représentent une haute probabilité de succès d'un projet ». T. Cooke-Davies (2003), la mesure de la maturité permet de « montrer l'état atteint par rapport à l'état dans lequel le projet devrait être » et ainsi de disposer des informations nécessaires pour faire évoluer/standardiser les processus.

Le concept de maturité caractérise une phase ultime dans laquelle se trouve un organisme, un processus ou une capacité. La maturité est associée à différentes thématiques de management comme : La gestion de projet, La gouvernance des systèmes d'informations.

La maturité fait référence à un processus de développement progressif qui amène l'organisation vers un état optimal. Les modèles de maturité représentent un cadre de référence regroupant les bonnes pratiques nécessaires pour accompagner les organisations. Ils sont un outil d'évaluation du niveau de maturité à l'aide de grille avec une échelle d'évaluation de 0 à 5, ce qui permet de coter chaque processus pour connaitre sa position sur le chemin vers l'excellence.

2-1 Le modèle du cycle de vie des capacités

Afin d'analyser le processus de transformation et d'évolution des capacités organisationnelles et dynamiques ; [START_REF] Helfat | The dynamic resource -based : capability lifecycles[END_REF] ont introduit le concept de cycle de vie, ce dernier est inspiré du cycle de vie des produits. Wernerfelt (1984) considère que les produits et les ressources sont les deux faces d'une même médaille.

Selon [START_REF] Helfat | The dynamic resource -based : capability lifecycles[END_REF], le processus d'évolution des capacités passe par trois phases : (1) la phase de genèse (2) la phase de développement et (3) et la phase de maturité.

-La phase de genèse se caractérise par la prise de conscience des membres de l'organisation de la nécessité de mettre des énergies en commun en vue de créer une nouvelle capacité.

Chacun des membres de cette équipe apporte un capital de connaissances particulier (expérience, savoir, réseau de relations…). Dans cette période, l'organisation tente d'intégrer de nouvelles pratiques pour atteindre un certain niveau de performance ce qui nécessite de mettre en place une revue et analyse des situations problématiques. Cela induit un premier niveau d'apprentissage nécessaire pour conduire à la phase de développement des capacités organisationnelles.

-La phase de développement se caractérise par une accumulation des expériences afin de renforcer les mécanismes et les routines en relation avec la capacité en question. Cependant ; dans cette phase, l'écart entre la performance attendue et la performance réalisée se réduit, mais il est encore présent. Cet écart s'explique par un processus inachevé d'expérience et d'apprentissage de nouvelles ressources.

-Enfin, la phase de maturité implique l'intégration des connaissances et mécanismes nécessaires au maintien de la capacité. Les routines deviennent donc institutionnalisées par les pratiques des individus et nécessitent de moins en moins de réflexion.

La construction et la diffusion de son expérience et de ses connaissances relative à la dite capacité se font d'une manière délibérée et structurelle. À ce stade l'organisation cherche à optimiser la création de la valeur résultante de ses capacités.

2-2 Les modèles de maturité des capacités

Autour de ce concept sont définies des modèles de maturité qui sont associés à différentes thématiques de management comme la gestion de projet, gouvernance de système -

Modèle de maturité CMMI (Capability Maturity Model Integration).

Le modèle CMMI d'évaluation de la capacité en termes de développement conçu par le Software Engineering Institute (SEI), est utilisé dans le monde entier afin d'améliorer la façon de manager, de développer et de maintenir des applications, des équipements et des systèmes.

Le CMMI a été développé pour appréhender et mesurer la qualité des services rendus par les fournisseurs de logiciels informatiques du département de la Défense des États-Unis.

Il est maintenant largement employé par les entreprises d'ingénierie informatique, les directeurs des systèmes d'information et les industriels pour évaluer et améliorer leurs propres développements de produits. -Le modèle OMG (Object Management Group)

Le Modèle BPMN de l'OMG, orienté maturité des processus, a été conçu pour répondre à trois besoins majeurs :

1-Guider les démarches de gestion et d'amélioration des processus.

2-Evaluer les risques dans le déploiement de nouvelles applications informatiques.

3-Servir de cadre de référence pour comparer différentes organisations au regard de la gestion de leur processus.

Le modèle OMG distingue 5 niveaux de maturité des processus.

Draulans et al (1999).

National International Très large

Helfat et Peteraf (2003).

Genèse développement Maturité

Si les modèles présentés précédement ont un nombre de niveaux de maturité différent, leur superposition sur des critères qualitatives et observables est nécessaires, afin d'établir l'étendu de chaque niveau, et sa relation avec les autres niveaux des autres modèles.

2-4 La capacité d'alliance vers un modèle de maturité Intégrateur.

La maturité mesure le niveau de maitrise des procédures et processus associés à une activité, elle est synonyme de la capacité de reproductibilité des bonnes pratiques et elle permet de tendre vers une homogénéité des résultats sur le long terme.

Si la notion de performance mesure des résultats quantitatifs, la maturité se focalise sur le comment et l'aspect qualitatif du déroulement des activités, elle décrit le niveau de progression et de maîtrise des savoirs et des pratiques de l'organisation.

Notre démarché s'inscrit dans la lignée des travaux favorisant les modèles à visés intégrative [START_REF] Lee | Knowledge Management enablers, Processes, and Organizational Performance: An Integrative View and Empirical Examination[END_REF][START_REF] Melville | Information Technology and Organizational Performance : An Integrative Model of IT Business Value[END_REF][START_REF] Shin | A framework for evaluating economics of Knowledge Management Systems[END_REF]. L'analyse des capacités Nous adopterons les définitions suivantes pour les concepts clés de notre modèle.

-La compétence : est la capacité à mettre en oeuvre des connaissances, des savoir-faire et comportements en situation d'exécution. Elle s'acquiert par la pratique.

-La connaissance : est un savoir théorique et technique qui s'acquière par formation, expérience professionnelle ou extra-professionnelle.

-La culture : est un mode de pensée et d'action habituelle et traditionnelle, plus ou moins partagé par les membres de l'organisation et qui doit être accepté par les nouveaux arrivants.

-Le Processus : est un ensemble d'activités corrélées ou en interaction qui transforme des éléments d'entrée en éléments de sortie.

-L'organisation : les principales entités décisionnelles -La Procédure : est un descriptif organisationnel détaillé pour réaliser le processus. Elle décrit simplement le « Qui, fait Quoi et Comment » pour un processus donné. La maturité de la capacité d'alliance résulte de la reconfiguration de l'ensemble de ses composantes comme le montre le schéma suivant : Les entreprises engagées dans des stratégies d'alliances doivent identifier et améliorer les compétences considérées comme de facilitateurs tout le long de la durée de vie de l'alliance. Selon Grimand, (2009), les organisations tenant une stratégie fondée sur l'approche par les compétences ont plus de chance à acquérir un avantage concurrentiel par rapport aux organisations qui manquent de traduction de leur vision stratégique en compétences ou qui ne parviennent pas à le communiquer.

Si la littérature a souligné l'intérêt de la gestion des compétences dans la mise en oeuvre de la stratégie de l'entreprise, peu de travaux ont exploré la notion de maturité en gestion des compétences (Dejoux, 2000 ;Klarsfeld, 2005 ;[START_REF] Colin | La gestion des compétences : de la diffusion des pratiques et des outils au modèle ?[END_REF][START_REF] Becuwe | L'institutionalisation de la gestion des compétences dans les communes françaises[END_REF]. De plus, Il n'existe aucun outil dans la littérature pour mesurer la maturité en gestion des compétences. [START_REF] Igalens | le lien entre la projection et la maturité des compétences à partir du cas d'Airbus[END_REF].

IntroductionL

  'évolution des alliances stratégiques soulève un certain nombre de questionnements relatifs à leur efficacité, efficience et mode d'ajustement face à la complexité de la relation partenariale. Cette capacité d'adaptation des formes d'organisations hybrides (les alliances stratégiques) dépend du niveau de maturité de la capacité partenariale ou d'alliance. La capacité d'alliance fait référence aux capacités stratégiques et dynamiques dont disposent les organisations pour s'adapter aux changements et s'aligner aux nouveaux objectifs stratégiques. Plusieurs approches seront mobilisées (théorie des ressources et compétences, la théorie du cycle de vie, la théorie de l'apprentissage organisationnelle), afin de tenter un éclairage sur les différents aspects et problématiques liées à la maturité des capacités et plus spécialement la capacité d'alliance. L'objectif de notre article, est d'élaborer un modèle qui met en évidence les différents niveaux de maturité de la capacité d'alliance. Une description générale est fournie pour chacun des niveaux de maturité et des caractéristiques spécifiques sont proposées pour décrire l'évolution des mécanismes et aptitudes développés et mises en oeuvre par les entreprises afin d'améliorer et optimiser leurs stratégies partenariales. Il s'agit aussi d'établir un benchmarking entre les différents modèles de maturités appliqués à différentes capacités (capacité dynamique et organisationnelle).

Face

  aux changements de l'environnement, les entreprises adaptent leurs activités en modifiant leurs capacités organisationnelles et ou en créant des nouvelles. Ce processus d'adaptation nous renvoie au concept de capacité dynamique. Cette attitude dynamique de l'organisation nécessite la mise en place de dispositifs nécessaires et une adaptation continue des routines organisationnelles en fonction de la contingence. L'article de Teece et Pisano en 1994 était le point d'émergence du concept des capacités dynamiques, ce dernier désigne la capacité à adopter, construire et reconfigurer les ressources et compétences de l'entreprise dans un environnement évolutif et incertain. Eisenhardt et Martin (2000) distinguent trois déterminants de base : (1) La capacité à lancer de nouveaux produits rapidement sur le marché, (2) la capacité à nouer des alliances pour accéder aux ressources manquantes, ainsi que (3) la flexibilité du système de décision stratégique. Une capacité dynamique peut être définie de deux points de vue (Burger-Helmchen et Frank 2011), soit : -comme une habileté (en anglais les Capabilites : aptitude à intégrer, à construire et ici surtout à reconfigurer les compétences internes et externes); -comme le résultat de cette habilité (en anglais les Capacities : capacités détenues et mobilisables, après le processus de création ou de reconfiguration).

  Miller (2003) ajoute que ces mécanismes non seulement aide à partager les connaissances entre les différents parties de l'organisation et aussi entre les différents partenaires.[START_REF] Nelson | An Evolutionary Theory of Economic Change[END_REF] éclairent davantage le processus de développement des capacités en soulignant que la routine des activités englobe la forme la plus importante de stockage des connaissances dans une organisation.Knot (2003), souligne le rôle de la formation et l'accompagnement pour rendre les routines opérationnelles. D'autres auteurs[START_REF] Aldrich | Organizations evolving[END_REF] avance le concept de « communautés de pratique », ces dernières sont définies comme des interactions sociales structurées entre les membres d'une organisation qui soutiennent les connaissances et les routines de l'organisation.

Figure 2 :

 2 Figure 2 : Les mécanismes de développement de la capacité d'alliance.

Figure 3 :

 3 Figure 3 : Le processus de développement de la capacité d'alliances (Koen H. Heimeriks et Geert Duysters) 2007.

  d'information et alliances stratégiques. Les modèles de maturité sont des ensembles structurés de bonnes pratiques en vue d'appréhender, évaluer et améliorer les activités et les processus des entreprises. Plusieurs modèles ont été proposés avec quelques différences, ils gardent tous en commun le fait de permettre d'évaluer les capacités actuelles d'une organisation face à ses processus. Parmi les modèles les plus couramment utilisées, le CMMI (Capability Maturity Model Integration) et le BPMN, (Business Process Model and Notation).

Figure 4 :

 4 Figure 4 : le modèle CMMI (Capability Maturity Model Integration).

Figure 5 :

 5 Figure 5 : le modèle OMG (Object Management Group) Chaque niveau de maturité décrit le déroulement et les caractéristiques des processus comme l'indique le tableau suivant :

  organisationnelles et/ou dynamiques, ne se limitent plus aux ressources et compétences, d'autres facteurs d'ordre humain, organisationnel et technologique sont concernés. Nous proposons un modèle de maturité à visée intégrative, identifiant l'ensemble des facteurs conduisant à la maturité de la capacité d'alliance, ce dernier a un caractère multidimensionnel et intégrateur, il s'inspire du référentiel COBIT (Control Objectives for Information and related Technology) version 2019, qui est un référentiel de bonnes pratiques d'audit informatique et de gouvernance des systèmes d'information. Le référentiel identifie 7 composantes : 1-Les processus, 2-Structures organisationnelles, 3 -Les flux d'information et éléments, 4-Personnes, aptitudes et compétences, 5-Politiques et procédures, 6-Culture, éthique et comportement, 6 -Services, infrastructure et applications. Afin de justifier notre choix d'intégrer d'autres composantes aux modèles précédement décrits. Nous allons rappeler dans un premier temps la définition des notions mobilisées, et dans un second temps, Nous allons décrire comment l'ensemble des composantes du modèle se transforme et s'améliorer pour contribuer à la maturité de la capacité d'alliance.

Figure 6 :

 6 Figure 6 : le modèle intégrateur de la capacité d'alliance.

Figure7:

  Figure7 : La maturité de la capacité d'alliance.

-

  La reconfiguration des connaissances : l'entreprise à travers son histoire et ses expériences développe un capital de connaissance. Ce dernier marque le passage d'une connaissance individuelle à une connaissance collective. Selon Jean-Yves Prax 1998 « La constitution d'une connaissance collective au niveau du groupe va se faire par une série d'interactions entre le tacite et l'explicite et entre l'explicite et le tacite ; ces interactions vont pouvoir s'appuyer sur les contacts physiques entre les individus : identification mutuelle, rôles, postures, processus de confiance, délibération orale, action et projet commun, langage partagé, responsabilité partagée ». Le développement d'un capital de connaissance collective suscite des questionnements sur sa maturité et sa contribution au renforcement de la capacité d'alliance. Les entreprises qui s'engagent dans des alliances stratégiques doivent mettre en place une gestion de connaissance sur les aspects de formation, management, pilotage et sortie des alliances. Cette gestion de connaissance repose sur quatre processus complémentaires : repérer, capitaliser, transférer et actualiser les connaissances : -Repérer : il s'agit de repérer les experts et identifier les connaissances clés tacites et explicites nécessaires à la gestion des alliances. -Capitaliser : les connaissances acquises lors des alliances et expériences passées doivent être enregistrées et archivées -Transférer : le transfert des connaissances entre les membres des équipes chargées de la gestion des alliances au sein de chaque filiale et entre les filiales du même groupe ou société mère (Transfert inter et intra -Organisationnel). -Actualiser : les savoirs doivent être régénérés en permanence car ils peuvent devenir rapidement obsolètes. L'entreprise doit donc tenir à jour ses connaissances. La contribution de la gestion des connaissances au renforcement des capacités organisationnelles et dynamiques dépend de son de degré de maturité. Plusieurs modèles sont développés sur la base du modèle C.M.M (Capability Maturity Model) et ont donc des structures similaires. Ils s'articulent sur un processus de maturité en 5 étapes : Initial, répétable, définie, géré, optimisation. Les principaux modèles de maturité en gestion de connaissances sont les suivants : Le modèle de qualité du processus de connaissance (KPQM) du Paulzen, O. & Perc, P. (2002)., le KMMM (modèle de maturité de la gestion de connaissance) d'Infosys et le modèle d'évaluation des capacités de gestion des connaissances (KMCA) de (Kulkarni, Freeze 2004). L'ensemble de ces modèles ont une structure commune est décrite selon les cinq niveaux. Niveau 1 -Initial À ce niveau, les connaissances sont mal documentées, ponctuelles et non contrôlées. Il n'existe pas d'approche standardisée pour le partage de la gestion des connaissances, ce qui peut entraîner des malentendus et des erreurs, puisque chaque employé se fie à ses propres connaissances spécialisées qui peuvent ne pas toujours être correctes. Cela crée un environnement chaotique ou instable pour les processus. Niveau 2 -Répétable Ici, les processus reproductibles ont été identifiés et des connaissances explicites ont été développées pour expliquer ces processus. Il existe une documentation sur les différentes mesures à prendre en cas d'urgence ou pour répondre aux questions les plus fréquentes. Niveau 3 -Définie À ce niveau, des ensembles de processus standard définis et documentés sont établis et un système de gestion des connaissances est en place. Toutefois, ce système n'est pas très interactif, car les employés sont limités dans leur contribution à l'outil de GC. Niveau 4 -Géré À ce stade, la participation des salariés est devenue très importante dans le système de gestion des connaissances. Les employés sont encouragés à partager des informations et leur contribution est mesurable. Niveau 5 -Optimisation À ce dernier niveau, les technologies de GC sont largement utilisées, ce qui favorise la créativité des employés et une meilleure coopération organisationnelle. Cela permet à l'entreprise de s'adapter rapidement aux changements et de devenir plus flexible. L'entreprise continue d'évoluer et d'améliorer ses performances. -La reconfiguration de la culture : il est évident que les partenaires dans une alliance ont des histoires différentes, des styles de managements distincts, des valeurs et des croyances distinctes. Collaborer et coopérer exige de la part des membres de l'alliance d'adapter leurs comportements et actions en vue entreprendre d'atteindre les objectifs fixés. Aldebert .B, Meier O et Missonier A, (2008) « C'est donc en agissant judicieusement sur la culture d'entreprise, que les managers et les dirigeants pourront faciliter la réussite de leur alliance stratégique ». Au fur et à mesure que le portefeuille d'alliance s'élargit avec des partenaires de taille et culture différentes, l'entreprise adopte un management interculturel à travers l'intégration d'un bon nombre de leviers d'action ayant pour objectif de renforcer la coalition et réduire les facteurs d'éclatement ou de rupture. Parmi ces leviers, on peut citer à titre d'exemple -Choix d'acteurs d'interface ayant un profil multiculturel, -Enquêtes de climat relationnel, -Structure des équipes de coopération sans accumulation de clivages, -Sensibilisation aux différences culturelles, -Communication et discussion sur les objectifs à atteindre et la stratégie à mettre en place, -Justice des rétributions des partenaires et gestion de la dimension linguistique. -La reconfiguration de l'organisation : l'alliance implique une nouvelle organisation des activités, des tâches et du pouvoir. Elle donne lieu à la nomination d'un manager d'alliance et/ou à la création d'un département alliances et partenariats. Les alliés peuvent choisir entre trois modes d'organisation des tâches dans l'alliance : -Centraliser les opérations conjointes dans une seule structure, -Se répartir les tâches selon leurs expertises, -Conduire des opérations en parallèle dans leurs propres structures, en fixant des modalités d'échange et de coordination entre eux. Ce processus de réorganisation se traduit par la mise en place d'un nouveau centre de compétences et une réorganisation des divisions (F. blanchot 2009). Le nouveau centre de compétence aura pour missions de comprendre les activités des partenaires ; suivre les alliances importantes et surveiller la stratégie de portefeuille ; identifier les forces et faiblesses (problèmes, difficultés) du réseau d'alliances ; codifier-formaliserdiffuser les savoirs accumulés sur le management des alliances ; accompagner les divisions dans la résolution de leurs problèmes en matière d'alliances. En plus de la création d'un département chargé de la gestion des partenariats, les divisions de l'entreprise se réorganisent à travers la réaffectation des ressources et la reconsolidation des services, afin de réaliser les complémentarités et synergies et éviter les redondances et les doublements d'activités. La reconfiguration des processus. (Les modèles CMMI et OMG) représentent des cadres de références dans l'analyse de l'évolution des processus en fonction de leur niveau de maturité. La reconfiguration des procédures : Les procédures représentent un référentiel à usage commun pour les acteurs au sein de l'entreprise, Considérées comme un outil de diffusion du savoir-faire, elles décrivent les règles, les méthodes et les séquences de mise en oeuvre des tâches et activités. La recherche de la performance impose aux organisations de choisir la meilleure combinaison socio-productive, et un mode d'organisation spécifique. Les entreprises qui optent pour des stratégies de partenariat et d'alliance mettent en place des procédures pour gérer et optimiser. Au fur et à mesure que l'entreprise acquiert de l'expérience, elle intègre des référentiels et normes en management collaborative, on pourra citer à titre d'exemple : La norme ISO 44001Systèmes de management collaboratif d'une relation d'affaire et la norme BSI Collaborate successfully with your chosen partners.Le tableau suivant décrit les caractéristiques de chaque niveau de maturité de la capacité d'alliance.

Les mécanismes de développement de la capacité d'alliance

	capacités. Afin de découvrir quel mécanisme et levier organisationnel les entreprises utilisent
	pour développer des capacités d'alliance, il est essentiel de rechercher des informations et des
	preuves qui indiquent les activités ou les mécanismes que les entreprises entreprennent ou
	utilisent pour développer des capacités d'alliance.
	Miller (2003) dans son analyse du processus de développement des capacités, souligne
	explicitement, le rôle essentiel que jouent les mécanismes, tels que
	, considère la capacité d'alliance
	en tant que ressource difficile à obtenir ou à imiter et qui a le potentiel d'améliorer la
	performance du portefeuille d'alliances de l'entreprise. Cette ressource importante se
	développe par les mécanismes d'apprentissage.
	Il ressort des définitions précédentes que la capacité d'alliance est l'ensemble des
	aptitudes relatives à l'élaboration, la gestion et l'entretien des relations entre partenaires
	membres d'une ou de plusieurs alliances en vue de créer de la valeur.
	1.3 Pour comprendre comment les capacités de l'alliance peuvent être développées, il est
	important d'analyser comment les organisations ont essayé en pratique de développer ces

les équipes de projet, les comités inter-fonctionnels et les communautés de pratique dans

	le développement des
	capacités.
	-Les équipes de projet, représentent un outil de communication interne de renseignements
	pertinents et essentiels relatifs à l'élaboration et à la réalisation de projets et d'activités
	continues connexes.

-Les comités inter-fonctionnels, regroupe des personne et

  sont créés pour résoudre les problèmes impliquant plusieurs ou tous les départements d'une organisation. Ils regroupement des membres des différents départements travaillant sur une thématique donnée.

Tableau 4 : Les niveaux de maturité de la capacité d'alliance

  Un système de gestion des connaissances est en Normalisé place. Toutefois, ce système n'est pas très interactif Un groupe formel de gestion de l'alliance est bien établi ; Alliance Managers sont toujours affectés aux alliances clés. Compétences -Les compétences en matière de gestion de l'alliance sont activement développées par l'apprentissage et la formation de tous les employés impliqués dans l'alliance. Processus Formalisation des processus et outils mis en place. Forte implication du personnel au système de gestion de connaissances. Compétences -Un groupe formel de gestion de l'alliance est bien établi et a une influence organisationnelle. Processus Des processus et des outils formels, fondés sur les meilleures pratiques, sont régulièrement utilisés dans toutes les alliances. culture -Considérée comme un "partenaire de choix" ; largement reconnu par les professionnels du secteur pour son excellence dans la gestion des alliances. 'objectif de notre article est de développer un modèle de maturité de la capacité d'alliance sur la base de six composantes à savoir les connaissances, les compétences, l'organisation, la culture, les procédures et les processus. Cette nouvelle vision de la capacité d'alliance, permet de dépasser les visions restreintes largement mobilisées dans l'analyse des capacités organisationnelles et dynamiques, et se limitant à deux composantes : les ressources et les compétences. Le nouveau cadre proposé offre aux organisations une batterie de leviers pour piloter la création de la valeur et la mobilisation des synergies, tout en progressant vers un niveau de maturité élevé. Le concept de maturité de la capacité d'alliance reste peu exploité, son application suscite des questionnements et des interrogations concernant l'unité d'analyse (une alliance ou portefeuille d'alliance), Mais on admet que ce concept est largement associé à la thématique du management de portefeuille d'alliances, puisque la recherche de la performance oblige les organisations à recomposer leur portefeuille par l'intégration de nouvelles alliances et l'abandon d'autres.

	Conclusion :
	La maturité de la capacité d'alliance. Niveau1 : Initial Niveau 2: Géré Niveau3: Niveau 4: Prévisible Niveau 5: Innovant Connaissances les technologies de gestion de connaissances sont Caractéristiques Connaissances -Les connaissances sont mal documentées, ponctuelles et non contrôlées. Il n'existe pas d'approche standardisée pour le partage de la gestion des connaissances. Compétences -Il n'existe pas de groupe ou de fonction officielle de gestion de l'alliance. -Les connaissances et les compétences en gestion d'alliances proviennent d'un petit nombre de personnes intéressées et naturellement collaboratives. Processus -La gestion de l'alliance est ad hoc, sans outils ni processus formels. Culture -Pas de réputation de partenariat -Les alliances sont relativement nouvelles ou sous-utilisées comme outil stratégique. Organisation -Aucun service ou département dédié à la gestion des alliances procédures Absence de procédures relatives à la gestion des alliances Connaissances -Un groupe formel de gestion d'alliance est jeune ou en formation et des connaissances explicites ont été développées. Compétences -Les compétences en matière de gestion de l'alliance sont recherchées lors de la dotation et du recrutement des gestionnaires et des chefs de groupe de l'alliance ; la formation est en cours d'élaboration. Processus -Certains processus et outils formels ont été mis au point, mais sont en cours d'élaboration peu utilisée. Culture -La réputation du partenariat est mitigée et limitée à un petit écosystème. Organisation Un groupe formel de gestion d'alliance est jeune Procédure -Quelque activités et tâches sont documentées et les procédures ne couvrent pas tout les processus du management de l'alliance. -La réputation du partenariat est mitigée au sein d'un écosystème plus large de partenaires et de partenaires potentiels. Organisation -Un groupe formel de gestion de l'alliance est bien établi ; Alliance Managers sont toujours affectés aux alliances clés. Procédure L'ensemble des processus sont documentés. Connaissances -Organisation -Un groupe formel de gestion de l'alliance est bien établi ; Alliance Managers sont toujours affectés aux alliances clés. Procédures -Les procédures sont conformes aux référentiels relatifs au domaine de gestion des alliances largement utilisées, ce qui favorise la créativité des employés et une meilleure coopération organisationnelle Compétences -Les managers d'alliance détiennent les compétences et le pouvoir pour influencer les choix stratégiques de l'entreprise. Processus -La gestion des processus se fait de manière proactive et opportuniste en cherchant à améliorer l'efficience et la qualité. Culture -Forte implication des dirigeants et appropriation du management collaboratif par l'ensemble des équipes. Organisation -Un département partenariats dotés de compétences et rattachés à la direction générale procédures -Optimales et fiables permettant l'optimisation du Connaissances -Culture portefeuille d'alliance

L


Phillip Williamson
email: p.williamson@uea.ac.uk

Hans-Otto Pörtner

Steve Widdicombe

Jean-Pierre Gattuso

Ideas and Perspectives: When ocean acidification experiments are not the same, reproducibility is not tested

Can experimental studies on the impacts of ocean acidification be trusted? That question was raised in early 2020 when a high-profile paper failed to corroborate previously-observed impacts of high CO 2 on the behaviour of coral reef fish. New information on the methodologies used in the 'replicated' studies now provides the explanation: the experimental conditions were substantially different. High sensitivity to test conditions is characteristic of ocean acidification research; such response variability shows that effects are complex, interacting with many other factors. Open-minded assessment of all research results, both negative and positive, remains the best way to develop process-based understanding of those responses. Whilst replication studies can provide valuable insights and challenges, they can unfortunately also be counter-productive to scientific advancement if carried out in a spirit of confrontation rather than collaboration.

Introduction

Ocean acidification refers to a reduction in seawater pH (increased hydrogen ion concentration) over an extended period, typically decades or longer, caused primarily by the uptake of carbon dioxide (CO 2 ) from the atmosphere. Associated chemical changes include increased concentration of bicarbonate ions and dissolved inorganic carbon, and reduction in the concentration of carbonate ions in the ocean and, unless compensated for, the body fluids of marine organisms. Although the chemistry of the carbonate system has been very well understood for decades, research on the biological and ecological implications of anthropogenic ocean acidification only began in earnest about 20 years ago (Gattuso and Hansson, 2011). A wide range of consequences have been identified, with differential vulnerability of key animal phyla (Kroeker et al., 2013;[START_REF] Wittmann | Sensitivities of extant animal taxa to ocean acidification[END_REF]. The production of shells and skeletons is considered most sensitive to ocean acidification; however, there is also strong evidence for low pH conditions affecting animal behaviour (Clements et al., 2015). https://doi.org/10.5194/bg-2020-394 Preprint. Discussion started: 3 November 2020 c Author(s) 2020. CC BY 4.0 License.

The challenge of contradictory results

A two-step experiment has been used by many research groups to investigate the possible effects of ocean acidification on fish behaviour. Initially, individual fish are given a binary choice of water conditions in a flume tank, with one choice including an odour (e.g. from predators) known to elicit an avoidance response. Those observations of discriminatory ability then provide the 'control' strength of preference, for comparison with treatment results using the same choice under raised CO 2 (lowered pH) conditions throughout the test tank.

Based on that approach, Clark et al. (2020a) reported their findings in an unambiguously-titled paper: "Ocean acidification does not impair the behaviour of coral reef fishes". To exclude the possibility of inadvertent observer bias, they deployed video recording and automatic tracking software in their study, making that digital information openly available. They also used data simulations to conclude that other research groups' results were 'highly improbable', with an estimated likelihood of 0 out of 10,000 ̶ assuming identical experimental conditions and that their own data were valid. Since Clark et al. went to 'great lengths' to replicate earlier work yet failed to get the same results, there was a clear implication that other researchers' work was unreliable, flawed or even fraudulent [START_REF] Clark | Science, lies and video-taped experiments[END_REF].

In the context of wider concern regarding research reproducibility and scientific integrity (Nature, 2018), Clark et al. (2020a) attracted media attention and scientific comment. In particular, Clark et al.'s apparent thoroughness was praised by advocates of replication studies and several independent commentators (Enserinck, 2020; Science Media Centre, 2020).

However, there was also early identification of three potential weaknesses. First, Clark et al. (2020a) did find several significant ocean acidification effects, contrary to the paper's title, although less dramatic than those previously reported.

Second, their analysis gave scant attention to the extensive literature on factors causing variability in ocean acidification research. The third, more fundamental, concern related to how closely the original experiments had been repeated, and whether that issue had been thoroughly checked during the paper's peer review.

Experimental differences

Any deficiencies in the original scrutiny of Clark et al. (2020a) have now been remedied, with the (online) publication of a detailed critique by Munday et al. (2020a), providing comprehensive evidence that the experimental conditions differed in many important ways: "Clark et al. did not closely repeat previous studies, as they did not replicate key species, used different life stages and ecological histories, and changed methods in important ways that reduce the likelihood of detecting the effects of ocean acidification."

Experimental differences between the original and repeated results included the following: l Adult and sub-adult fish were mostly used, rather than larvae and small juveniles (with older fish known to be less responsive to risk cues) l For one species, the juveniles were from an inbred aquarium population (likely to be pre-adapted to high CO 2 , and hence less sensitive) l Many experiments were carried out during a marine heatwave (with high temperatures known to reduce or reverse responses in the studied species) l Dissolved CO 2 levels were unstable (average daily pCO 2 range of 581 µatm in 2016 treatments), not meeting international standards for ocean acidification research (Riebesell et al., 2011).

There were also crucial changes to the design of testing apparatus, the dilution and nature of odour cues, and duration of tests. Such changes weakened the control response, hence reducing the likelihood of significant CO 2 treatment effects. In total, 16 differences between the original studies and the re-runs were identified by Munday et al. (2020a), any one of which could invalidate the comparisons.

The counter-argument, made at the time of the original publication [START_REF] Enserink | Study disputes carbon dioxide-fish behavior link[END_REF] and subsequently re-iterated by Clark et al. (2020b), is that minor experimental differences are inevitable, and can be considered as reflecting natural environmental variability. They should not matter if the original findings are widely applicable and robust. The question of what does or does not constitute a valid replication is therefore critical, yet inherently problematic. Whilst accepting that an exact repeat of a biological study is impossible ("No man ever steps in the same river twice…"; Heraclitus), it would seem useful to distinguish 'reproducibility' from 'replicability' -with a test of the former requiring that an experiment should be repeated as closely as possible, e.g. with the same experimental set-up, whilst greater flexibility is allowed for the latter, e.g. defining replication as "a study for which any outcome would be considered diagnostic evidence about a claim from prior research" (Nosek & Errington, 2020a). Indeed, Clark et al. (2020a) also use the term 'conceptual replication' in their supplementary material, acknowledging that not all experimental conditions will be the same.

Recognition of the limitations of replication needs to be consistent to avoid contributing to the confusion. There are two further issues. First, it is important that attempted replications do not ignore key components of the original hypotheses; for example, by neglecting the life-stage dependence of the response. Second, broadening the concept has a clear corollary: scientific controversies that may arise cannot be resolved by any single experiment, but need to take into consideration all relevant studies, with awareness that there were differences between them. A total of 110 research papers have investigated how ocean acidification might, or might not, affect the sensory physiology of fish, as identified in Supplementary Table 1 of Munday et al. (2020a). Out of 44 that involved coral reef fish, 41 of those studies, carried out by 68 researchers at 35 institutions in 15 countries, reporting significant effects, including several that used video recording, blind-testing, and rawdata publication. The outcome for the other 66 papers (for other tropical, temperate and polar fish; marine and freshwater) provided additional support: 44 of those reported significant behavioural effects of ocean acidification. A closely similar result was found in a meta-analysis of 95 marine and freshwater studies by Clements et al ( 2020), with T.D. Clark included in the authorship team: they found that 64 of those papers reported either strong or weak effects. Whilst the proportion showing a strong effect declined over the period 2009 -2019, that decrease could be expected, since the early strong effect studies were all on the most sensitive (marine) species. Further independent evidence is provided by molecular studies, showing direct effects of high CO 2 on neurotransmission in fish (e.g. Schunter et al, 2019) and a wide range of other taxa (e.g. Moya et al., 2016); additional biochemical and pharmacological examples are given by Munday et al (2020a). It can therefore be confidently concluded that ocean acidification has the potential for adverse impacts on fish behaviour, whilst also recognising that such impacts do not occur under all circumstances and that some species may be resilient.

Taking account of response variability

Global environmental change has impacts on marine organisms and ecosystems which can affect ecosystem services and society [START_REF] Bindoff | Chapter 5. Changing Ocean, Marine Ecosystems, and Dependent Communities[END_REF]. A good understanding of these responses is crucial to guide mitigation and adaptation. Our increasing appreciation of the complexity of biochemical, physiological, behavioural and ecological interactions with ocean acidification is both scientifically exciting and sobering, showing the difficulty in developing comprehensive understanding of the impacts of this important component of ocean climate change. But those complications should not be surprising, since natural variability in pH and CO 2 levels will have been experienced by marine species throughout their evolution. Species will inevitably have found different ways of responding, under many different environmental conditions, and such response differences can also be expected to occur in experimental studies.

Response variability in ocean acidification experiments is not novel. It was noted for studies on survival, calcification, growth and reproduction in early meta-analyses (Kroeker et al., 2013), and has subsequently provided the focus for much national and international research. It is therefore now well-established not only that closely-related marine species can respond very differently to experimental pH treatments, but also that the magnitude of single species responses can be significantly affected by many factors, including length of exposure, population-level genetic differences due to local adaptation, food availability, interactions with other stressors, seasonality, energy partitioning and the sex of the organisms used in experiments (e.g. Thomsen et al., 2012;[START_REF] Suckling | Adult acclimation to ambient temperature and pH stressors significantly enhances reproductive outcomes compared to short-term exposure[END_REF][START_REF] Sunday | Evolution in an acidifying ocean[END_REF][START_REF] Breitburg | And on top of all that… coping with ocean acidification in the midst of many stressors[END_REF]Vargas et al., 2017;[START_REF] Ellis | Does sex really matter? Explaining intraspecies variation in ocean acidification responses[END_REF], as well as physico-chemical conditions (Riebesell et al., 2011).

It is therefore over-simplistic and unscientific to consider that results from any single ocean acidification study provide the final word, over-riding other findings in that topic area. Instead, the resolution of outstanding knowledge gaps requires fair assessment of all the available evidence, with further effort given to novel experimental design in a collaborative, https://doi.org/10.5194/bg-2020-394 Preprint. Discussion started: 3 November 2020 c Author(s) 2020. CC BY 4.0 License.

l

  Clark et al. (2020a) did not use clownfish, one of the original test species https://doi.org/10.5194/bg-2020-394 Preprint. Discussion started: 3 November 2020 c Author(s) 2020. CC BY 4.0 License.

  https://doi.org/10.5194/bg-2020-394 Preprint. Discussion started: 3 November 2020 c Author(s) 2020. CC BY 4.0 License.

comparative framework (Boyd et al., 2018). In that context, replication studies and the reporting of negative results (Browman, 2016) both have important roles in testing the wider applicability of observed impacts, teasing out what additional factors may be important in determining the scale and occurrence of experimental effects. However, to avoid the unsatisfactory sequence of unjustified initial criticisms (Clark et al 2020a), rebuttal (Munday et al 2020a), reply (Clarke et al.2020b) and a further point-by-point response (Munday et al. 2020b), those parties whose work is being repeated need to be involved in planning replications, with a more nuanced, non-confrontational framework for analysis and interpretation [START_REF] Fanelli | Is science really facing a reproducibility crisis, and do we need it to?[END_REF]Nosek and Errington, 2020a,b).

Author contributions: PW prepared the original draft with subsequent input and editing by all co-authors.

Competing interests:

The authors declare that they have no conflicts of interest.