| Revista: | Botanical Sciences |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000453936 |
| ISSN: | 2007-4298 |
| Autores: | Martorell, Carlos1 Flores Martínez, Arturo2 Franco, Miguel3 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ciencias, Ciudad de México. México 2Instituto Politécnico Nacional, Escuela Nacional de Ciencias Biológicas, Ciudad de México. México 3University of Plymouth, School of Biological and Marine Sciences, Plymouth, Devon. Reino Unido |
| Año: | 2022 |
| Volumen: | 100 |
| Paginación: | 110-136 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Los modelos de proyección estructurados (MPE) son una herramienta poderosa para investigar la dinámica de las poblaciones estructuradas, lo que los hace ideales para estudiar las especies vegetales, abarcando su variedad de formas de vida, tamaños, longevidad y complejidad del ciclo de vida. Los MPE son una de las herramientas más versátiles de la ecología vegetal, con cientos de especies estudiadas y una gran variedad de formulaciones alternativas para diferentes preguntas y objetivos. Revisamos algunas consideraciones conceptuales y metodológicas sobresalientes sobre la construcción y uso de los MPE, incluyendo los modelos matriciales de proyección, que son discretos, y los modelos integrales de proyección, que son continuos. Discutimos la selección de la variable de estado y la estimación de parámetros, especialmente aquellos que involucran transiciones difíciles de observar, tales como la cuantificación de la reproducción y la mortalidad de los individuos hacia el final de su ciclo de vida. Debido a la creciente importancia de investigar las tendencias poblacionales en un mundo que cambia rápidamente, destacamos el uso de los MPE tanto en un contexto ambiental como cuando las poblaciones se alejan de su equilibrio. El papel de la densodependencia recibe especial atención debido a que suele correlacionarse con el ambiente, potencialmente confundiendo ambos efectos. De igual modo, desentrañar los diferentes efectos ambientales plantea complicaciones propias, dificultando la comprobación de las relaciones de causalidad. Las alternativas disponibles se ilustran considerando la selección de variables, muestreo y tipos de modelos adecuados para diferentes propósitos |
| Resumen en inglés | Structured projection models (SPMs) are a powerful tool to investigate the dynamics of structured populations, which makes them ideal for the study of plant species spanning their range of life forms, sizes, longevity, and life cycle complexity. They are one of the most versatile tools in plant ecology, with hundreds of species studied so far and a wide variety of alternative formulations for different questions and purposes. We revise some of the most salient conceptual and methodological issues in the construction and use of SPMs including both discrete matrix projection models and continuous integral projection models. Consideration is given to the selection of the state variable and the estimation of parameters, especially those involving transitions difficult to observe in the field, such as the quantification of offspring production and the rarely observed mortality of individuals towards the end of the life cycle. Due to the growing importance of investigating population trends in a rapidly changing world, we highlight the use of SPMs for populations under a variety of environmental influences and/or away from their expected equilibrium. The presumed role of population density receives special attention because it often correlates with features of the environment, thus potentially confounding the two effects. Similarly, disentangling the various environmental effects poses challenges of its own, making it difficult to prove causality. The alternatives available are illustrated considering the selection of variables, samples, and model type suitable for specific purposes |
| Disciplinas: | Biología, Matemáticas |
| Palabras clave: | Botánica, Ecología, Matemáticas aplicadas, Modelos biológicos, Demografía ecológica, Dinámica poblacional |
| Keyword: | Botany, Ecology, Applied mathematics, Ecological demography, Biological models, Population dynamics |
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