Autocorrelação espacial, seleção de modelos e teste de hipóteses em ecologia geográfica: implicações para testar a teoria metabólica em anfíbios do Novo Mundo

In this paper, we stressed that avoiding significance tests under an alternative model selection framework does not mean that spatial autocorrelation no longer matters, since Akaike information criterion (AIC) is sensitive to the presence of spatial autocorrelation. We exemplify our discussion by analysing species richness patterns of American amphibians, in the context of metabolic theory, to understand how the presence of spatial autocorrelation in data affects data analysis under alternative frameworks of hypothesis testing and model selection. In general, temperature was found to be an important predictor of species richness in both frameworks, although particular predictions of metabolic theory were not fully satisfied when taking spatial autocorrelation into account. Key words: hypothesis testing; spatial autocorrelation; model selection; Akaike information criterion; macroecology; richness gradients; metabolic theory.Neste artigo, enfatiza-se que evitar os testes de significância baseados na seleção de modelos alternativos não significa que a autocorrelação espacial não ocorra, pois o critério de informação de Akaike (AIC) é sensível à presença de autocorrelação espacial. A discussão é exemplificada pela análise de padrões de riqueza de espécies de anfíbios americanos, no contexto da teoria metabólica, de forma a entender como a presença da autocorrelação afeta a análise dos dados com base em uma abordagem alternativa de teste de hipótese e seleção de modelos. Em geral, a temperatura foi uma importante preditora da riqueza de espécies em ambas as abordagens, embora predições específicas da teoria metabólica não foram completamente alcançadas quando consideramos a autocorrelação espacial. Palavras-chave: teste de hipóteses; autocorrelação espacial; seleção de modelos; critério de informação de Akaike; macroecologia; gradiente de riqueza; teoria metabólica

Autocorrelação espacial, seleção de modelos e teste de hipóteses em ecologia geográfica: implicações para testar a teoria metabólica em anfíbios do Novo Mundo

In this paper, we stressed that avoiding significance tests under an alternative model selection framework does not mean that spatial autocorrelation no longer matters, since Akaike information criterion (AIC) is sensitive to the presence of spatial autocorrelation. We exemplify our discussion by analysing species richness patterns of American amphibians, in the context of metabolic theory, to understand how the presence of spatial autocorrelation in data affects data analysis under alternative frameworks of hypothesis testing and model selection. In general, temperature was found to be an important predictor of species richness in both frameworks, although particular predictions of metabolic theory were not fully satisfied when taking spatial autocorrelation into account. Key words: hypothesis testing; spatial autocorrelation; model selection; Akaike information criterion; macroecology; richness gradients; metabolic theory.Neste artigo, enfatiza-se que evitar os testes de significância baseados na seleção de modelos alternativos não significa que a autocorrelação espacial não ocorra, pois o critério de informação de Akaike (AIC) é sensível à presença de autocorrelação espacial. A discussão é exemplificada pela análise de padrões de riqueza de espécies de anfíbios americanos, no contexto da teoria metabólica, de forma a entender como a presença da autocorrelação afeta a análise dos dados com base em uma abordagem alternativa de teste de hipótese e seleção de modelos. Em geral, a temperatura foi uma importante preditora da riqueza de espécies em ambas as abordagens, embora predições específicas da teoria metabólica não foram completamente alcançadas quando consideramos a autocorrelação espacial. Palavras-chave: teste de hipóteses; autocorrelação espacial; seleção de modelos; critério de informação de Akaike; macroecologia; gradiente de riqueza; teoria metabólica

Agriculture, habitat loss and spatial patterns of human occupation in a biodiversity hotspot

O bioma Cerrado é o segundo maior da região Neotropical e é formado por mosaico de diferentes tipos de hábitats, desde campos abertos até florestas densas. Um recente e intensivo processo de ocupação humana tem transformado essa eco-região em uma das mais importantes regiões para agropecuária no Brasil. Uma abordagem macroecológica foi utilizada para elucidar padrões em amplas escalas espaciais de perdas de hábitat no Cerrado brasileiro, implementando técnicas de autocorrelação espacial e análises de regressão parcial para entender como a proporção de remanescentes de vegetação natural está correlacionada com variáveis socioeconômicas, expressando diferentes dimensões de ocupação humana e com variações climáticas. Em média, 59% da área é ocupada por remanescentes de vegetação, na escala da análise, mesmo que os padrões de perda de hábitat estejam fortemente estruturados no espaço, com o coeficiente de autocorrelação espacial de I de Moran igual a 0,825 ± 0,055 (p < 0 ,001). As análises de regressão parcial explicaram 89% da variação no percentual de remanescente de vegetação. A maior proporção da variância é explicada pela sobreposição múltipla entre a ocupação humana, variação climática e a estrutura geográfica (67%), bem como pelo componente estruturado climaticamente da ocupação humana (8%). Baseado no processo interativo no tempo e no espaço da ocupação humana no bioma, cenários futuros devem ser mais pessimistas. Se o movimento de ocupação continuar em direção a região Norte do bioma, como esperado, nós podemos predizer que as proporções de remanescente de vegetação natural irão declinar rapidamente, indicando assim uma forte perda da biodiversidade nas escalas do bioma.The Cerrado biome, the second largest biome in Neotropical region, consists of a mosaic of different habitat types, ranging from open grasslands to dense woodlands and dry forests. An intensive recent occupation process has transformed it into the most important region for cattle ranching and intensive commodity crops in Brazil. In this study, a macroecological approach was used to evaluate broad-scale spatial patterns of habitat loss in the Brazilian Cerrado, applying a series of spatial autocorrelation and partial regression analyses to understand how the proportion of remaining natural habitats is correlated with socio-economic variables, expressing different dimensions of human occupation and climatic variation. On average, 59% of the area is occupied by natural remnants at the spatial scale analyzed, although patterns of habitat loss are strongly spatially structured, with a Moran's I spatial autocorrelation coefficient equal to 0.825 ± 0.055 (p < 0.001). The partial regression analysis explains 89% of variation in percentage of natural remnants. The highest proportion of variance is explained by the multiple overlap between human occupation, climatic variation and geographic structure (67%), as well as by the climatically structured component of human occupation (8%). Based on the space-time interactive process of human occupation in the biome, future scenarios should be rather pessimistic. If the wave of human occupation continues towards the northern parts of the biome, as expected, we can predict that percentages will decline rapidly including even stronger losses of habitat at the biome scale

Partitioning and mapping uncertainties in ensembles of forecasts of species turnover under climate change

Forecasts of species range shifts under climate change are fraught with uncertainties and ensemble forecasting may provide a framework to deal with such uncertainties. Here, a novel approach to partition the variance among modeled attributes, such as richness or turnover, and map sources of uncertainty in ensembles of forecasts is presented. We model the distributions of 3837 New World birds and project them into 2080. We then quantify and map the relative contribution of different sources of uncertainty from alternative methods for niche modeling, general circulation models (AOGCM), and emission scenarios. The greatest source of uncertainty in forecasts of species range shifts arises from using alternative methods for niche modeling, followed by AOGCM, and their interaction. Our results concur with previous studies that discovered that projections from alternative models can be extremely varied, but we provide a new analytical framework to examine uncertainties in models by quantifying their importance and mapping their patterns

MACROECOLOGIA, BIOGEOGRAFIA E ÁREAS PRIORITÁRIAS PARA CONSERVAÇÃO NO CERRADO

revista vol 13 nº 3.indd Há consenso entre os cientistas de que a há atualmente uma “crise da biodiversidade”, resultado da constante e intensa perda de habitat natural causada pela expansão da ocupação. Como a biologia da conservação tem sido muitas vezes reconhecida como uma ciência da crise, ela deve fornecer informações capazes de mediar, de forma mais científica possível, as tomadas de decisão que são necessárias. Dentre estas, uma das mais importantes é indicar regiões prioritárias para a conservação, já que por motivos óbvios não é possível preservar todos os ecossistemas por inteiro. Nesse contexto, recentemente sugeriu-se que a aplicação de princípios, teorias e análises provenientes da biogeografia e da macroecologia seriam importantes na Biologia da Conservação, formalizando uma abordagem que tem sido denominada “Biogeografia da Conservação”. Assim, o objetivo deste artigo é discutir e revisar esses componentes da biogeografia da conservação, utilizando uma abordagem macroecológica para desenvolver e aplicar métodos de planejamento sistemático em conservação, utilizando o bioma Cerrado como um modelo de estudo. Foram discutidos inicialmente os padrões de riqueza e diversidade beta e, em um segundo momento, como esses padrões podem ser correlacionados à ocupação humana do Bioma. Essa relação é fundamental para subsidiar a aplicação de modelos de planejamento sistemático de conservação em escala regional (análises de insubstituibilidade, complementaridade e de lacunas). É preciso considerar também que há sérias falhas de conhecimento sobre os padrões de biodiversidade na região e que a escolha de grupos indicadores pode ser importante para minimizar problemas gerados pela falta de conhecimento. Assim, essa abordagem é interessante em um cenário de grandes incertezas (ausência de dados detalhados) e de rápida transformação da paisagem, possibilitando a otimização de estudos em grandes escalas e depois transferir os resultados para escalas espaciais mais locais e realmente relevantes para a conservação. Nessas regiões, podem ser realizados, em um segundo momento, estudos mais detalhados a fim de avaliar padrões de viabilidade populacional, fragmentação de habitat e regiões potenciais de manutenção da diversidade genética

Infected pancreatic necrosis: outcomes and clinical predictors of mortality. A post hoc analysis of the MANCTRA-1 international study

: The identification of high-risk patients in the early stages of infected pancreatic necrosis (IPN) is critical, because it could help the clinicians to adopt more effective management strategies. We conducted a post hoc analysis of the MANCTRA-1 international study to assess the association between clinical risk factors and mortality among adult patients with IPN. Univariable and multivariable logistic regression models were used to identify prognostic factors of mortality. We identified 247 consecutive patients with IPN hospitalised between January 2019 and December 2020. History of uncontrolled arterial hypertension (p = 0.032; 95% CI 1.135-15.882; aOR 4.245), qSOFA (p = 0.005; 95% CI 1.359-5.879; aOR 2.828), renal failure (p = 0.022; 95% CI 1.138-5.442; aOR 2.489), and haemodynamic failure (p = 0.018; 95% CI 1.184-5.978; aOR 2.661), were identified as independent predictors of mortality in IPN patients. Cholangitis (p = 0.003; 95% CI 1.598-9.930; aOR 3.983), abdominal compartment syndrome (p = 0.032; 95% CI 1.090-6.967; aOR 2.735), and gastrointestinal/intra-abdominal bleeding (p = 0.009; 95% CI 1.286-5.712; aOR 2.710) were independently associated with the risk of mortality. Upfront open surgical necrosectomy was strongly associated with the risk of mortality (p &lt; 0.001; 95% CI 1.912-7.442; aOR 3.772), whereas endoscopic drainage of pancreatic necrosis (p = 0.018; 95% CI 0.138-0.834; aOR 0.339) and enteral nutrition (p = 0.003; 95% CI 0.143-0.716; aOR 0.320) were found as protective factors. Organ failure, acute cholangitis, and upfront open surgical necrosectomy were the most significant predictors of mortality. Our study confirmed that, even in a subgroup of particularly ill patients such as those with IPN, upfront open surgery should be avoided as much as possible. Study protocol registered in ClinicalTrials.Gov (I.D. Number NCT04747990)

A comparison of metrics for estimating phylogenetic signal under alternative evolutionary models

Several metrics have been developed for estimating phylogenetic signal in comparative data. These may be important both in guiding future studies on correlated evolution and for inferring broad-scale evolutionary and ecological processes (e.g., phylogenetic niche conservatism). Notwithstanding, the validity of some of these metrics is under debate, especially after the development of more sophisticated model-based approaches that estimate departure from particular evolutionary models (i.e., Brownian motion). Here, two of these model-based metrics (Blomberg's K-statistics and Pagel's &#955;) are compared with three statistical approaches &#91;Moran's I autocorrelation coefficient, coefficients of determination from the autoregressive method (ARM), and phylogenetic eigenvector regression (PVR)&#93;. Based on simulations of a trait evolving under Brownian motion for a phylogeny with 209 species, we showed that all metrics are strongly, although non-linearly, correlated to each other. Our analyses revealed that statistical approaches provide valid results and may be still particularly useful when detailed phylogenies are unavailable or when trait variation among species is difficult to describe by more standard Brownian or O-U evolutionary models