Básicamente, hay dos tipos de modelos (en un espectro continuo) y se usan de manera diferente. Por un lado, considero más útil que por el otro.
- Modelos que apuntan al “realismo”. Intentan incorporar la mayor cantidad posible del ecosistema real y luego dan predicciones “realistas” de lo que sucederá en algún ecosistema del mundo real. También se llama “modelos predictivos”. No considero que tales modelos sean muy útiles, simplemente porque es casi imposible modelar completamente un ecosistema. Puede perderse alguna interacción muy importante, lo que hace que las predicciones sean totalmente inexactas. Raramente conocemos las fortalezas y la importancia de las diversas interacciones, el comportamiento de “cambio” de todos los depredadores, toda competencia directa e indirecta, incluso si el control de arriba hacia abajo o de abajo hacia arriba (o una combinación de ambos) determina cómo funciona el ecosistema . Quizás sea una buena idea, pero poco práctica para la vida real. Cuando haya reunido suficientes datos para crear un modelo robusto y confiable, probablemente comprenderá el ecosistema lo suficientemente bien como para que ya no necesite un modelo.
- El segundo tipo de modelo, apunta a la simplicidad. Funciona como una especie de declaración de predicciones de “hipótesis”. Lo que hacen estos modelos es decir que si xyz es verdadero o importante en un ecosistema, entonces abc será la tendencia resultante observada. No pretende ser realista, explicando la mayoría o todas las interacciones en el ecosistema, o incluso dando una predicción realista de lo que sucederá con un ecosistema de la vida real. En cambio, simplifica el ecosistema a uno o solo unos pocos procesos … y luego predice lo que debería observarse si esos procesos fueran realmente los procesos más importantes del ecosistema. Por lo general, creará / tendrá una serie de modelos alternativos simples y predictivos. Sus predicciones se pueden probar en la vida real y se puede deducir que el modelo cuyas predicciones se alinean mejor con lo que se encontró en la naturaleza, ofrece la mejor descripción de los procesos / factores más importantes del ecosistema. Para mí, esto parece una buena forma de usar modelos.
Debo decir que durante mucho tiempo consideré que todos los modelos son básicamente inútiles en la ecología del mundo real, ya que ninguno de ellos puede hacer predicciones precisas de lo que realmente sucederá con un ecosistema específico del mundo real. Pero cuando me di cuenta de que la predicción precisa no es el objetivo principal de los modelos, en cambio, entender los procesos subyacentes en el trabajo en un ecosistema es el objetivo real para el que los modelos pueden ser extremadamente útiles, cambié de opinión.
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