scaling avec fct rda dans R

Bonjour, j'aimerais faire une analyse multivariée avec le package R "vegan". J'ai une jeu de données contenant les espèces et un jeu de données contenant les variables environnementales. Je veux effectuer une analyse canonicale (contrainte) en utilisant la fonction "rda" (analyse de redondance).
J'aurais 2 questions

1) à quoi correspondent les différentes options "scale = TRUE (FALSE)" et "scaling" = -1 ou 2 ou 3 (option utilisée pour la présentation graphique)?

2) Pour savoir si mes variables sont significatives, il y a la fonction "anova(mod.rda,by="term", perm=1000)" ou "anova(mod.rda,by="margin", perm=1000)". Je crois que la première option fait un test séquentiel, je ne comprends pas exactement la deuxième. Et si je fais un test séquentiel, comment puis-je savoir dans quel ordre je dois entrer mes variables? Y a-t-il un moyen de permuter automatiquement les variables et de comparer les résultats pour trouver le meilleur modèle (p.ex. en obtenant l'AIC)?

J'espère ne pas avoir été trop confuse... et que des utilisateurs de R soient motivés pour me répondre

Merci beaucoup

le scale de la fonction rda est fit pour standardiser ou non ta matrice faunistique. La rda est une acp sur variable instrumentale. Ce qui veut dire que tu vas d'abord faire une acp sur ta matrice X (souvent la matrice faunistique) et que tu vas chercher à modéliser les axes de l'acp par les variables de la matrice Y (l'environnement).
L'argument scale te permet de faire une acp sur matrice de corrélation ou sur matrice de variance covariance.
Le scaling de la représentation graphique est un argument qui sert à définir ce que tu représentes sur le biplot. Ca te permet de faire afficher des résultats qui sont dans le même espace vectoriel. Soit ce sont les scores des individus qui sont standardisés, soit ce sont les scores des variables.
Parce que les scores des individus et des variables environnementales ne sont pas dans le même espace vectoriel. Il y a eu déjà des discussions la dessus sur l'adelist. Si tu recherches dans les archives tu devrais avoir pas mal d'information en plus.
Pour le reste je ne sais pas trop la différence entre les deux je ne me suis jamais servi de ces fonctions.
De ce que j'ai compris de l'aide, margin te permet de tester l'effet marginal des variables c'est à dire l'effet de cette variable quand les autres variables sont prises en compte.