<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-06-02T02:14:08Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:riuma.uma.es:10630/10020" metadataPrefix="marc">https://riuma.uma.es/rest/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:riuma.uma.es:10630/10020</identifier><datestamp>2026-02-03T12:04:35Z</datestamp><setSpec>com_10630_2254</setSpec><setSpec>col_10630_37959</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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      <subfield code="a">Enes Barbosa, Ana Marcia</subfield>
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      <subfield code="a">La biodiversidad de distintas regiones y la similitud entre patrones de distribución de especies y entre comunidades biológicas se miden habitualmente con índices que requieren datos de presencia y de ausencia de las especies. Sin embargo, estos datos están limitados por deficiencias del muestreo y por la complejidad intrínseca en los patrones de distribución de las especies, y por tanto contienen errores que se propagan y pueden afectar notablemente a los resultados de los análisis de biodiversidad y de comparación y clasificación de distribuciones. Por consiguiente, datos de distintas fuentes, como sean presencias y ausencias en una malla de cuadrículas o manchas de distribución, al contener errores distintos, producen también resultados claramente distintos, haciendo que las conclusiones y aplicaciones dependan de una decisión arbitraria. Aquí se muestra cómo se puede hacer que los datos de distribución reflejen la incertidumbre que les está subyacente, y cómo se puede utilizar directamente estos datos de incertidumbre en el cálculo de los índices de diversidad y de similitud, traduciendo sus componentes con la ayuda de la lógica difusa. Se muestra cómo esto hace que análisis de datos de fuentes muy distintas produzcan resultados muy similares, y cómo se puede aplicar al análisis de patrones de distribución, de composiciones bióticas y de cambios en la biodiversidad en el espacio y en el tiempo.</subfield>
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      <subfield code="a">Lógica difusa, distribución de especies y los índices de similitud en ecología</subfield>
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