En este tutorial presento una introducción muy básica a los modelos lineales (LMs) que son herramientas estadísticas muy empleadas en el trabajo ecológico.

El objetivo de esta viñeta es presentar una función a la que he nombrado mi_grid escrita en R, para crear diferentes posibles diseños de disposición en campo de las cámaras-trampa.

Este capítulo muestra aspectos muy generales del gran potencial del programa `R` para analizar, visualizar y socializar los resultados de las investigaciones biológicas. `R` es un programa muy poderoso y sumamente útil para diferentes tareas en el trabajo ecológico. Como se muestra en los diferentes capítulos del presente libro, `R` sirve para analizar y resolver muchos aspectos en el trabajo de foto-trampeo. A lo largo de cada capítulo se irá detallando diferentes paquetes, funciones y otros aspectos prácticos. Sin embargo, como toda tarea nueva, el aprendizaje y dominio de `R` no es rápido y requiere de mucha paciencia por parte del usuario. Las cinco herramientas presentadas en este capítulo: `R`, `RStudio`, `RMarkdown`, `RPubs` y `GitHub` sirvieron para organizar, analizar, procesar, editar, publicar y depositar el material suplementario de los dos volúmenes del *Foto-trampeo R*.

En esta viñeta describimos un procedimiento muy sencillo para preparar la base de datos para luego ser empleada con la función RAI( ).

El libro *Foto-trampeo en R* tiene los siguientes objetivos: 1. Organizar las fotos de manera más eficiente y sencilla. 2. Aplicar diferentes programas y paquetes R. 3. Analizar la información para diferentes objetivos como: estimar la ocupación, abundancia y densidad poblacional; la actividad y traslape; y la riqueza y diversidad de especies; y otros temas relacionados con el diseño y muestreo. 4. Conocer libros, artículos y recursos en internet sobre el foto-trampeo.

Se modela la ocupación por un especie de ardilla en Suiza. El ejemplo se basa en Pp. 590-600 del Capítulo 10 libro Kéry y Royle (2016). Se hicieron cambios menores al código original.

Ejemplo hipotético de la relación entre la profundidad del agua (en centímetros) y el número de individuos de una rana. En este caso hipotético cuenta el número de ranas en 20 unidades de muestreo. ¿Hay relación entre el número de ranas y la profundidad de las charcas?

Los modelos estadísticos ayudan a entender los sistemas naturales

Se presenta la lista bibliográfica de los estudios publicados donde se emplea el foto-trampeo como método principal o complementario para obtener información de mamíferos y aves de talla mediana y grande en México, de 1998 a 2017. Las citas se presentan en dos formatos: - Formato API - Formato BibTex

Introducir a los alumnos al empleo práctico de RMarkdown empleando la plataforma RStudio para crear documentos científicos reproducibles y dinámicos para sus trabajos de tesis, elaboración de artículos, creación de libros, elaboración de presentaciones; en diferentes formatos: PDF, html, Word, ebooks, beamer y otros.

Introducir a los alumnos al empleo práctico de RMarkdown empleando la plataforma RStudio para crear documentos científicos reproducibles y dinámicos para sus trabajos de tesis, elaboración de artículos, creación de libros, elaboración de presentaciones; en diferentes formatos: PDF, html, Word, ebooks, beamer y otros.

En este curso se exploran las bases y el uso de modelos matemáticos de las relaciones entre la fauna y el hábitat. Se revisan diversos enfoques y estructuras de estos modelos. Se discute la importancia teórica, pero sobre todo de aplicación práctica en la investigación y el manejo de las relaciones entre la fauna y el hábitat; y cómo los modelos se pueden usar en la planificación y conservación del hábitat. Se abordan los modelos de manera muy práctica empleando diferentes paquetes en R y sistemas de información geográfica (SIG). En el curso participan profesores invitados con amplia experiencia en la investigación y modelado de la relación cuantitativa de la fauna-hábitat, exponiendo como conferencias experiencias propias y asesorando en prácticas de aplicación de los conceptos y enfoques de modelado.

Simular y analizar el efecto del número de animales, ámbito hogareño y tamaño de grilla de muestreo, sobre la detección: simulación “Random Walker”

Introducción breve al enfoque bayesiano

Introducir a los conceptos modernos de modelado poblacional, particularmente las aproximaciones de máxima verosimilitud y bayesianas. Enfocar estos conceptos a la estimación del tamaño poblacional: ocupación, abundancia y densidad. Introducir los modelos jerárquicos para la solución conceptual, analítica y numérica de la estimación poblacional. Aplicar los principales programas computacionales (MARK, PRESENCE, DISTANCE, BUGS) y paquetes R (unmarked, secr, SPACECAP, jagsUI, y otros). Conocer la literatura más reciente en este campo.

En este artículo se presentan los pasos principales para editar la base de datos fotográfica obtenida con las cámaras-trampa. El código del presente ejemplo está basado en el capítulo de Rovero y Spitale (2016). Para ejemplificar, se emplean una base de datos de foto-trampeo obtenidos en una localidad de la Reserva de Biósfera Tehuacán-Cuicatlán.

Describir detalladamente los primeros pasos para organizar, gestionar y realizar algunos análisis preliminares empleando el programa `Wild.ID`. Para ejemplificar, se emplean una base de datos de foto-trampeo obtenidos en una localidad de la Reserva de Biósfera Tehuacán-Cuicatlán.

En este artículo se presenta el proceso para organizar las fotografías obtenidas con cámaras-trampa empleando un paquete R muy interesante y relativamente sencillo. Para mostrar la utilidad del mismo, se ejemplifica con algunos datos obtenidos en un estudio que estamos realizando en una Reserva de Biósfera.

En este artículo se presenta el proceso para construir curvas de acumulación de especies a partir de registros obtenidos en cámaras-trampa.

En esta página se incluyen las portadas, contraportadas, contenidos, enlaces web y otros recursos, acerca de mis libros: 1. Venado cola blanca en Oaxaca: potencial, conservación, manejo y monitoreo. 2. Monitoreo y manejo del venado cola blanca: Conceptos y métodos. 3. Manual para estimar la densidad de venados en UMAs y ANPs empleando PELLET. 4. Ecología de poblaciones aplicada al manejo de fauna silvestre: cuatro conceptos (N, ʎ, MSY, PE). 5. Bibliografía estudios de venados en México. 6. Venados: animales de los dioses.

La captura-recaptura (CR) es uno de los métodos más frecuentemente empleados en los estudios de poblaciones animales (Sutherland, 2006). Los métodos CR tienen gran tradición en el estudio de animales con relativa facilidad para su captura e identificación de individuos (Amstrup et al., 2005; McCrea y Morgan, 2014). Actualmente con el auge de métodos no invasivos como el foto-trampeo (O’Connell et al., 2011) y los moleculares para identificar individuos a través del ADN (Mills et al., 2000), los modelos CR siguen en boga y se ha extendido su aplicación a una gran variedad de especies difíciles de capturar físicamente y/o que son raras (Thompson, 2004). En particular, los métodos captura-recaptura hacen uso de datos del historial de encuentros individuales, llamados también historias de captura; es decir, un registro de cada individuo capturado y recapturado en las trampas durante un periodo en el cual se considera espacial y demográficamente cerrada la población (McCrea y Morgan, 2014).

La ecología se puede definir como el estudio de la distribución y abundancia de las especies. En este página se introduce a los conceptos de Distribución y Abundancia. Se ejemplifica en R el "proceso de puntos" y sus posibles efectos en la detección en las unidades de muestreo.

Detectar cambios o tendencias en el tamaño de las poblaciones (o en cualquier otro parámetro, por ejemplo la fecundidad) a través del tiempo en el mismo sitio, o entre poblaciones habitando lugares diferentes.

La gestión de las cientos, miles o decenas de miles de fotos obtenidas con las camáras-trampa, requiere de herramientas eficentes de gestión y análisis de la información. En este ejemplo se muestran los pasos generales para ambas tareas.