Caracterización de criterios de muestreo de Megaptera novaeangliae en el hemisferio sur americano para la elección del modelado poblacional

Este trabajo se enfoca en caracterizar los criterios de muestreo en los estudios poblacionales de la ballena jorobada (Megaptera novaeangliae) en el hemisferio sur americano y en el Océano Austral, examinando aspectos clave como periodos de muestreo, tipo de modelado, muestreo empleado, región geogr...

Full description

Autores:
Londoño Gallego, Juan Andrés
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad EAFIT
Repositorio:
Repositorio EAFIT
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eafit.edu.co:10784/33959
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10784/33959
Palabra clave:
Muestreo
Modelos
Ballena Jorobada
Hemisferio Sur Americano
Elección
Árbol de decisión
Matriz
BIOLOGÍA
BALLENAS
BIOLOGÍA DE BALLENAS
MAMÍFEROS MARINOS
CETÁCEOS
Sampling
Models
Humpback Whale
American Southern Hemisphere
Decision tree
Matrix
Rights
License
Todos los derechos reservados
Description
Summary:Este trabajo se enfoca en caracterizar los criterios de muestreo en los estudios poblacionales de la ballena jorobada (Megaptera novaeangliae) en el hemisferio sur americano y en el Océano Austral, examinando aspectos clave como periodos de muestreo, tipo de modelado, muestreo empleado, región geográfica e impactos potenciales en áreas del estudio poblacional como migración, abundancia y estimación poblacional; con el objetivo de comprender el estado actual del estudio de la especie e identificar factores que influyen en el modelado poblacional y establecimiento de medidas adecuadas de manejo y conservación. La metodología comprendió una revisión sistemática de la literatura siguiendo el protocolo PRISMA 2020, realizando búsquedas en Scopus y PubMed y aplicando criterios de inclusión y exclusión para seleccionar 67 artículos publicados entre 2010 y 2023. Se construyó una matriz con información bibliográfica que caracteriza cada estudio según tipo de muestreo, factor temporal, modelamiento, geografía e impacto, identificando los datos más frecuentes en cada sección. Finalmente, se construyó un árbol de decisión basado en la información de la matriz, sugiriendo el tipo de modelo más adecuado según los datos y metodología empleada en el estudio poblacional, actuando como guía práctica para facilitar la elección del modelado poblacional apropiado, considerando criterios de muestreo y otros factores relevantes identificados en la revisión sistemática.