Me gustaría tener un ejemplo de aplicación y una breve descripción/definición (dos o tres líneas) de los siguientes campos. Me gustaría entender las diferencias exactas entre ellos. Otra información relacionada también es muy apreciada, por ejemplo, si se trata de campos en crecimiento, el nombre del mejor investigador en ese campo, la mejor institución, etc.
Aunque el trabajo en esas áreas definitivamente está relacionado, hay algunas diferencias generales en cómo se tienden a usar esas etiquetas, y trataré de definirlas:
Ecología matemática: se trata típicamente de la creación de modelos teóricos compuestos puramente de matemáticas (es decir, no de modelos informáticos estocásticos). Los ejemplos incluyen muchos clásicos de la teoría ecológica, como los modelos de depredación y competencia de Lotka-Volterra , pero también hay personas que todavía hacen este tipo de investigación, como Peter Chesson en su investigación sobre el efecto de almacenamiento .
Ecología numérica: este no es un término que haya escuchado con mucha frecuencia, pero creo que tiende a agruparse muy de cerca con la ecología matemática, quizás con más énfasis en incluir y analizar datos empíricos. Escuché que se usa más para referirse a técnicas que a áreas de investigación en curso.
Ecología estadística: creo que este término se usa de manera más flexible porque, obviamente, las estadísticas son importantes para la mayoría de las investigaciones sobre ecología. Puede referirse a investigaciones que hacen un uso intensivo de estadísticas avanzadas porque las preguntas a las que se dirige son difíciles de desenredar de otros efectos, o investigaciones que usan un modelo estadístico para demostrar su punto (tenga en cuenta que los modelos estadísticos son generalmente diferentes de los modelos matemáticos). modelos mencionados anteriormente en el sentido de que su objetivo es generalmente determinar la probabilidad de que algo suceda en lugar de desenredar algún principio fundamental de la ecología). Muchos estudios sobre asambleas comunitarias neutrales versus basadas en nichos probablemente entrarían en la categoría de ecología estadística. Aquí está uno de muchos ejemplos .
Ecoinformática: tal vez esto se deba solo a que estudio ecoinformática, pero tiendo a pensar que este es el campo más distinto de los que mencionó, aunque ciertamente todavía se superpone mucho con los demás, especialmente porque es un subcampo bastante diverso. . En general, la ecoinformática se centra en hacer uso de grandes conjuntos de datos en ecología. Esto implica tanto la investigación sobre el desarrollo de métodos para hacer esto (por ejemplo, estudio formas de recopilar información de manera eficiente de las redes de sensores inalámbricos ecológicos. Otro buen ejemplo es el desarrollo de herramientas GIS ) como la investigación que usa estos métodos (por ejemplo, un estudio que usa GIS para sintetizar datos de sensores y observaciones de un organismo dado para determinar cuál será el rango de ese organismo a medida que avanza el cambio climático, o que de otra manera buscaextraer conceptos ecológicos de los datos ).
Ecología computacional: dejé esto para el final, porque creo que es la más vaga de las etiquetas que enumeraste. Definitivamente incluye ecoinformática, pero probablemente también incluya mucha ecología estadística (y quizás también ecología numérica y matemática). Creo que la razón principal por la que es una etiqueta útil es que puede captar áreas de investigación que realmente no encajan en las otras etiquetas. Por ejemplo, una vez vi un estudio sobre la cuantificación del espacio de nicho utilizando máquinas de vectores de soporte . Fue realmente interesante, y tal vez podría clasificarse como ecoinformática o ecología estadística, pero en realidad no encajaba en ninguno de los dos. Así que supongo que tiendo a ver la ecología computacional como un término general.
Estas son solo las impresiones que he recibido: si otros también intervienen, probablemente podamos construir una mejor definición de consenso de estas etiquetas.
archivobajo el agua