Using fuzzy logic to compare species distribution models developed on the basis of expert knowledge and sampling records

dc.centroFacultad de Cienciases_ES
dc.contributor.authorRomero-Pacheco, David
dc.contributor.authorManeyro, Raúl
dc.contributor.authorGuerrero, José Carlos
dc.contributor.authorReal-Giménez, Raimundo
dc.date.accessioned2024-01-16T13:22:02Z
dc.date.available2024-01-16T13:22:02Z
dc.date.created2024-01
dc.date.issued2023-12-07
dc.departamentoBiología Animal
dc.description.abstractLos registros puntuales de fauna, afectados por el dinamismo en el tiempo que configura la naturaleza, son incapaces de representar la distribución real y completa de una especie. Los expertos infieren las distribuciones de las especies acorde al conocimiento sobre la relación entre éstas y su entorno, aunque su conocimiento está sujeto a la forma difusa y subjetiva en la que la mente humana construye el pensamiento. La función de favorabilidad (FF) permitió la comparación entre ajustar los modelos a partir de los registros puntuales de campo o de los lugares ocupados por una especie según los expertos. Medimos éstos resultados para especies de anfibios: 1) amenazadas, 2) ubicuas y 3) ni amenazadas/ni ubicuas. Se generó una cartografía unificada desde ambas fuentes de conocimiento para todas las especies analizadas. Esta modelización basada en el pensamiento difuso, más acorde a la naturaleza, permitió la comparación de la información sobre la distribución de los anfibios de Uruguay, desde los registros de campo y desde el conocimiento de expertos. El resultado ayudó a predecir los territorios más favorables para encontrarlos. Las especies generalistas (ubicuas), se explicaron mejor por los modelos desde los registros observados, a pesar de su naturaleza incompleta, mientras las especies amenazadas lo fueron por el conocimiento del experto. Estos hallazgos resaltan la importancia de incluir tanto observaciones de campo, como el conocimiento de expertos, en la planificación de la conservación.es_ES
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII); Comisión Académica de Posgrado (CAP) Universidad de la República, Uruguay; Plan Andaluz de Investigación, Desarrollo e Innovación (PAIDI) RNM-262, Junta de Andalucía; Universidad de Málaga (UMA). Funding for open access charge: Universidad de Málaga / CBUAes_ES
dc.identifier.citationRomero D, Maneyro R, Guerrero JC & Real R 2023. Using fuzzy logic to compare species distribution models developed on the basis of expert knowledge and sampling records. Front Zool. 20:38es_ES
dc.identifier.doi10.1186/s12983-023-00515-x
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/28787
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherBioMed Central (BMC, Part of Springer Nature) - Frontiers in Zoologyes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectEspecies (Biología)es_ES
dc.subject.otherAmphibianses_ES
dc.subject.otherIncomplete recordses_ES
dc.subject.otherFavourable areases_ES
dc.subject.otherFuzzy consensuses_ES
dc.subject.otherNon-observed specieses_ES
dc.subject.otherPotential biodiversityes_ES
dc.subject.otherThreatened specieses_ES
dc.titleUsing fuzzy logic to compare species distribution models developed on the basis of expert knowledge and sampling recordses_ES
dc.title.alternativeExpert knowledge versus sampling in species distribution modellinges_ES
dc.typejournal articlees_ES
dc.type.hasVersionVoRes_ES
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication8ad40c18-edb7-41fd-b70e-e5e8ce87b5e6
relation.isAuthorOfPublication9779d41e-c7c7-493f-a39c-9aee48cba2d7
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