Modelos de optimalidad ensyo 3 - Etología PDF

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Resumen del capítulo 8 del libro Etología- Introducción a la ciencia del comportamiento escrito por Juan Carranza....

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FACULTAD DE CIENCIAS BASICAS Y APLICADAS PROGRAMA- BIOLOGIA

ENSAYO DE ETOLOGIA

TEMA MODELOS DE OPTIMALIDAD EN ETOLOGIA

ESTUDIANTE LAUREN ARRIETA DOMINGUEZ

AÑO 2019

MODELOS DE OPTIMALIDAD EN ETOLOGIA

Los modelos de optimización son herramientas imprescindibles en la investigación etológica contemporánea. Gracias al uso de modelos podemos establecer una continuidad e interdependencia entre el trabajo empírico y el teórico. La gran ventaja de trabajar con modelos de optimización es el forzarnos a hacer consciente la naturaleza de nuestro nivel de análisis y el permitirnos integrar diversos niveles en una misma hipótesis. Un modelo es, básicamente, una reproducción ficticia de la realidad basada en simplificaciones temporalmente útiles que tratan de conservar los aspectos fundamentales del fenómeno estudiado. Una explicación para la formulación de un modelo matemático la podemos explicar de la siguiente manera aplicándola directamente a lo que nos compete la biología.  El análisis del número de huevos puestos por las aves en cada nidada es un ejemplo particularmente claro, pues combina problemas comportamentales, fisiológicos, ecológicos y de historia de vida. Partiendo de la premisa darwiniana de que la selección natural favorece a aquellos individuos que contribuyen más descendientes a las siguientes generaciones, surge la pregunta de cómo «decide» un ave cuántos huevos ha de poner en cada intento de reproducción.

Fig.1.0 este modelo consiste en analizar el número de polluelos que sobreviven hasta dejar el nido e independizarse de sus padres como función del número de huevos puestos.

Las predicciones referentes al modelo fallaron pero el modelo de optimización ayudo para pensar en el problema, diseñar experimentos, y detectar que hay algo que merece ser explicado. El uso de modelos de optimización es una empresa abierta. El éxito de la predicción del modelo no demuestra que estos animales son «óptimos», así como un posible fracaso en su confirmación no hubiese demostrado que no lo son. Recordemos que el primer modelo de tamaño óptimo e la puesta predijo valores más grandes que los observados, y esto dio lugar a la modificación del modelo. Para utilizar nuestro nuevo modelo consideramos un ambiente simplificad en el que existen sólo dos tipos de gusanos, grandes y pequeños, cada uno con abundancia y tiempo de procesamiento diferentes. Llamamos λ1 a la tasa de encuentro de gusanos grandes (es decir el número de gusanos grandes encontrados por unidad de tiempo de búsqueda) y λ2 a la tasa de encuentro de gusanos pequeños. Ambas tasas dependen de la abundancia de cada tipo de presa. Llamaremos h1 al tiempo de captura e ingestión de un gusano grande y h2 al correspondiente a un gusano pequeño, donde se tendrán las siguientes 6 ecuaciones importantes:

1.

La ecuación nos muestra que al crecer t crecen tanto el numerador como el denominador de la expresión. 2.

T es el tiempo total dedicado a alimentarse y G es la cantidad de alimento Obtenida durante ese tiempo. 3.

Si la energía obtenida de cada gusano grande es E1 y la obtenida de cada pequeño es E2, la ganancia total será la suma de ambas energías multiplicadas por el número de capturas correspondiente. 4.

Sustituyendo las ecuaciones 3 y 4 en la ecuación 2 obtenemos: 5.

Dividiendo el numerador y el denominador por Ts para obtener una expresión más simple obtenemos: 6.

La ecuación 6 corresponde a la tasa de obtención de energía si el animal come gusanos de los dos tamaños proporcionalmente a su abundancia, es decir si no es selectivo. 7.

Decimos que un animal que rechaza las presas pequeñas y toma sólo las grandes sigue la estrategia Especialista. 8.

Esta ecuación ilustra las ventajas de usar un lenguaje matemático.

Los modelos de optimalidad son reproducciones ficticias de la realidad basadas en simplificaciones temporalmente útiles que intentan conservar los aspectos fundamentales del fenómeno estudiado. Las simplificaciones implican que nuestros modelos son incompletos (son, si se quiere, caricaturas de la realidad), pero permiten organizar ideas, formular hipótesis y diseñar experimentos para poner estas últimas a prueba. Todo modelo de optimalidad predice el comportamiento de un sistema complejo sobre la base de ciertas suposiciones sobre su estructura y la hipótesis de que el sistema es («racional» puesto que siempre elige maximizar la misma variable. En biología la hipótesis fundamental (el núcleo teórico) es que el comportamiento puede entenderse como si hubiese sido diseñado para maximizar la ventaja relativa del organismo frente al proceso de selección natural....