CLASE

CLASE programa para Clasificación numérica escrito por Lcgarcia^[1] , en 1976 en FORTRAN IV, con base en algoritmos y métodos de Clifford y Stephenson, 1975. El programa ha sufrido (¡literalmente!) varias modificaciones: en 1986 J. L. Jurado Montaño incluyó índices de asociación citados por Mateucci y Colma, 1982; en 1996 Mónica Toro migró CLASE a 4^thDimension^®. (¿Un cambio cada 10 años? Entonces este año debería hacerse un ajuste. ¿Cuál?)

CLASE permite efectuar clasificaciones aglomerativas, politéticas, cualitativas (mediante el cálculo de índices de similitud de Jaccard, Czekanowski o apareamiento simple…) y cuantitativas (mediante el cálculo de distancia euclidiana e índices de similitud de Bray-Curtis o Czekanowski cuantitativo, Sokal y otros).

Los datos de entrada son una matriz de frecuencia o abundancia^[2] que se puede convertir a presencia/ausencia, de n individuos por m atributos. Los datos pueden ser transformados y estandarizados en varias formas. Puesto que los datos se leen de un banco de datos en 4^thD, es posible trabajar con toda la matriz o un subconjunto de ella, mediante búsquedas estructuradas (politéticas) o utilizando criterios simples para inclusión/exclusión de determinados individuos^[3] o atributos. Se puede hacer una clasificación cualitativa -con la matriz transformada a presencia/ausencia- o cuantitativa con la matriz original. Se pueden efectuar clasificaciones directas, i. e., agrupamiento de individuos por atributos comunes o inversas, agrupamiento de atributos manifiestos en los mismos individuos.

Índices de diversidad y similitud

Con los listados de presencia - ausencia y abundancia de especies por localidad o fecha se calculan índices de diversidad, uniformidad, riqueza de Shannon-Weaver, Simpson, MacArthur, Fager mediante el programa Diver, independiente de CLASE.

Apostillas

1. ^  CLASE se inició en 1975, con Steve Godley, como un trabajo de clase de ecología cuantitativa, un curso de postgrado del Dr. Steve Bloom en USF. Se modificó un programa más simple (CLASS), elaborado por S. Bloom. CLASE permite reducir el conjunto de datos mediante criterios autecológicos (de los individuos) y geográficos (de los atributos), para entender mejor los patrones de similitud encontrados. CLASE además incluye algunos índices de afinidad faunística (Simpson y otros) empleados por Prof. Dr. Roy W. McDiarmid (nuestro tutor) en sus análisis de la variación de las cohortes de herpetofauna a o largo de la costa pacífica de México (¿fecha?).
   
   CLASE fue ensayado con la matriz facilitada por McDiarmid (MacDiarmid compuso la matriz mientras Steve y L.C. modificábamos el programa). Ésta era cualitativa (presencia/ausencia) y se reemplazó por una matriz de abundancia. Inferida ésta por la frecuencia de una sp dada en las colecciones herpetológicas (USNM, USC, sistema UC, Stanford, Penn, Harvard, Yale, etc., etc.) cuyos catálogos estaban publicados (realmente McDiarmid preparó también esta 2^a matriz). Se tomaron 20+ sitios cada uno 15' de grado de anchura a lo largo del gradiente latitudinal N - S, desde el nivel del mar hasta la divisoria continental, con algunas excepciones.
   
   El análisis permitió refinar los hallazgos de McDiarmid y mejoró la interpretación ecológica de los agrupamientos (el análisis de MacDiarmid había sido fundamentalmente biogeográfico). En el fondo lo que se planteaba era que además de cambios derivados del gradiente climático, se colaban diferencias de una faja latitudinal a otra, determinadas por ecoespecies generalistas en relación con los factores climáticos. Esta hipótesis velada era difícil de verificar para una tarea de un curso, pero se discutió deliciosamente en las noches cálidas de USF pues Dr. Mercedes Foster, en ese entonces esposa de Roy, estaba en año sabático en USC o Stanford, no recuerdo y Roy estaba libre y desprogramado.
   
   En el simposio de herpetología de 1975 se presentó una versión preliminar del análisis hecho con CLASE. Tanto el manuscrito como el librito de memorias están perdidos; subsisten sÍ, los decks (mazos) de tarjetas Hollerith del programa y de la base de datos. Con base en estos se reconstruyó CLASE como se indicó arriba. (Ing. Jorge Ramón de UIS, entonces estudiante de postgrado en UofM, optimizó CLASE en unas vacaciones en USF; aún así, el programa tenía un tamaño de 186 kB, el conjunto de datos 148 kB y por tanto ¡se requería autorización del Systems Administrator para correrlo en el centro de cómputo de USF, a fin de no bloquear a otros usuarios! La administradora del CC prefería que se hiciera en horario nocturno para evitar congestiones. ¡Cómo han cambiado las cosas!)
2. ^  Se pueden utilizar datos directos o indirectos (derivados de una correlación o extrapolación). Para un análisis de variación temporal de las comunidades zoo-bentónicas de dos lagunas de la llanura aluvial del Rin, en Rastatt (Alemania), se conformaron dos matrices: una basada en abundancia (número de individuos de una sp por unidad de área muestreada) y otra en biomasa (peso seco del total de individuos de una sp por unidad de área muestreada). Las clasificaciones numéricas resultantes de las dos matrices subrayan diferentes características ecológicas de los biotopos (regímenes hidrológicos e hidráulicos, tipología de lecho lagunar, productividad primaria de capa hídrica superior…); P. Obdrlik y L. C. García Lozano, 1991.

^ . En la gran mayoría de los análisis ecológicos los individuos de la matriz son spp diferentes y los atributos generalmente son lugares en dónde éstas se encuentran y los registros, como se dijo, pueden ser frecuencia, abundancia, biomasa o cualquier parámetro con ellas correlacionado. La clasificación numérica es una matriz de similaridad en la distribución de spp. Igualmente puede realizarse el análisis inverso; en este caso, los individuos de la matriz son las localidades y los atributos son las spp allí presentes, la matriz de similaridad derivada de la clasificación muestra localidades semejantes por las spp alojadas. Estos dos enfoques se emplearon para evaluar hipótesis relacionadas con diferencias en biodiversidad de flora y fauna en diferentes regiones del Chocó, asociadas éstas a: etnia de población asentada, antigüedad de la infraestructura construida, conocimiento cultural de los RRNNRR, entre otros factores; véase Estudio ambiental y socialEstudio de impacto ambiental, social y cultural [del] proyecto vial: río Pató - río Baudó - Tribugá