Resumen

El análisis de datos basados únicamente en la presencia constituye un problema a la hora de determinar la distribución de las especies y determinar con precisión el tamaño de las poblaciones. La recogida de este tipo de datos es habitual a partir de encuestas desiguales o de esfuerzo no aleatorio, como las realizadas por científicos ciudadanos. Sin embargo, los métodos basados en la regresión causal han sido menos examinados utilizando datos de sólo presencia. En este estudio, examinamos una serie de factores predictivos que podrían influir en los avistamientos de cetáceos (específicamente avistamientos de rorcual aliblanco) desde embarcaciones de avistamiento de ballenas en la Bahía de Faxaflói en Islandia. En este caso, las variables ambientales se recogieron regularmente independientemente de si se registraban avistamientos. Incluir las ausencias así como la presencia en el análisis dio como resultado un modelo de regresión lineal generalizada múltiple con un poder explicativo significativamente mayor que cuando los datos eran sólo de presencia. Sin embargo, al incluir información extra sobre los avistamientos de las ballenas, en este caso, su comportamiento observado cuando se produjo el avistamiento resultó en un modelo significativamente mejorado respecto al modelo de datos de sólo presencia. Aunque existen limitaciones en la realización de estudios no aleatorios para el uso de modelos predictivos como la regresión, los datos de sólo presencia no deben considerarse carentes de valor, y no debe subestimarse el alcance de la recopilación de estos datos por parte de científicos ciudadanos que utilizan tecnología moderna.

• Materias:Conservación de la fauna y flora silvestres Ecología animal Etología Histología Zoología
• Subjects:Wildlife conservation Animal ecology Ethology Histology Zoology
• Palabras claves:presencia, sólo datos, científicos ciudadanos, modelo de regresión lineal, avistamientos de rorcuales aliblancos, encuestas de esfuerzo no aleatorias, modelo de sólo datos, análisis, caso, recogida
• Keywords:presence, only data, citizen scientists, linear regression model, minke whale sightings, nonrandomised effort surveys, only data model, analysis, case, collection