CLASE

De Neotrópicos, plataforma colaborativa.
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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 4thDimension®. (¿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, 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 4thD, 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 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 que comparten 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 2a 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 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 si, 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 para correrlo en el centro de cómputo de USF! 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).