How many studies are necessary to compare niche-based models for geographic distributions? Inductive reasoning may fail at the end Quantos estudos ainda serão necessários para avaliar modelos de distribuição geográfica baseados em modelagem do nicho? Um pensamento indutivo pode estar fadado ao fracasso
The use of ecological niche models (ENM) to generate potential geographic distributions of species has rapidly increased in ecology, conservation and evolutionary biology. Many methods are available and the most used are Maximum Entropy Method (MAXENT) and the Genetic Algorithm for Rule Set Producti...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto Internacional de Ecologia
2010-05-01
|
| Series: | Brazilian Journal of Biology |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1519-69842010000200005 |
| _version_ | 1819174499312992256 |
|---|---|
| author | LC Terribile JAF Diniz-Filho P De Marco Jr. |
| author_facet | LC Terribile JAF Diniz-Filho P De Marco Jr. |
| author_sort | LC Terribile |
| collection | DOAJ |
| description | The use of ecological niche models (ENM) to generate potential geographic distributions of species has rapidly increased in ecology, conservation and evolutionary biology. Many methods are available and the most used are Maximum Entropy Method (MAXENT) and the Genetic Algorithm for Rule Set Production (GARP). Recent studies have shown that MAXENT perform better than GARP. Here we used the statistics methods of ROC - AUC (area under the Receiver Operating Characteristics curve) and bootstrap to evaluate the performance of GARP and MAXENT in generate potential distribution models for 39 species of New World coral snakes. We found that values of AUC for GARP ranged from 0.923 to 0.999, whereas those for MAXENT ranged from 0.877 to 0.999. On the whole, the differences in AUC were very small, but for 10 species GARP outperformed MAXENT. Means and standard deviations for 100 bootstrapped samples with sample sizes ranging from 3 to 30 species did not show any trends towards deviations from a zero difference in AUC values of GARP minus AUC values of MAXENT. Ours results suggest that further studies are still necessary to establish under which circumstances the statistical performance of the methods vary. However, it is also important to consider the possibility that this empirical inductive reasoning may fail in the end, because we almost certainly could not establish all potential scenarios generating variation in the relative performance of models.<br>A utilização de modelos de nicho ecológico (ENM) para gerar distribuições geográficas potenciais de espécies tem aumentado rapidamente nas áreas de ecologia, biologia da conservação e biologia evolutiva. O Método de Máxima Entropia (MAXENT) e o Algoritmo Genético para Produção de Conjunto de Regras (GARP) estão entre os métodos mais utilizados, e estudos recentes têm atribuído ao MAXENT um melhor desempenho no processo de modelagem com relação ao GARP. Neste trabalho, foram utilizados os métodos estatísticos ROC - AUC (area under the Receiver Operating Characteristics curve) e de reamostragem (bootstrap) para avaliar o desempenho do GARP e MAXENT em gerar modelos de distribuição potencial para 39 espécies de cobras corais do Novo Mundo. Os resultados mostraram que os valores de AUC para o GARP variaram de 0,923 a 0,999, enquanto que para o MAXENT variaram de 0,877 a 0,999. Em geral, as diferenças de AUC entre os dois métodos foram pequenas, embora o GARP tenha apresentado melhor desempenho que o MAXENT para 10 espécies. Valores de média e desvio padrão de 100 amostras variando de 3 a 30 espécies não revelaram qualquer tendência de desvio em relação à diferença zero entre valores de AUC do GARP menos valores de AUC do MAXENT. Estes resultados sugerem que mais estudos serão necessários para determinar sob quais circunstâncias o desempenho estatístico dos modelos varia, embora seja importante considerar também a possibilidade de que argumentações empírico-indutivas em favor de um ou outro método podem falhar, já que é quase impossível estabelecer todos os cenários potenciais causadores de variação no desempenho dos modelos. |
| first_indexed | 2024-12-22T20:39:57Z |
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