Challenging population dynamics models with new data: how accurate were our inferences?
Verónica C. Andreo, Mauricio Lima, Jaime J. Polop, María Cecilia ProvensalGiven the lack of further data, many studies in population dynamics and in ecology in general fail to demonstrate the forecasting or predictive power of the models they propose. Meanwhile, this is basic to scientific research growth in that it allows to verify/refute our working hypotheses. In this work, we used 7 years of new data to test population dynamics models’ predictions for two sympatric rodent species in agro-ecosystems of central Argentina. This has allowed us to give further support to the hypothesis of intra-specific competition as the only regulatory mechanism of Akodon azarae‘s abundances and challenge our previous inferences regarding Calomys venustus‘ dynamics. Our forecasting exercise highlights the relevance of confronting former results with new data to increase or decrease support for previous inferences and improve our understanding of population dynamics.
Desafiando los modelos de dinámica de poblaciones con nuevos datos: ¿qué tan precisas fueron nuestras inferencias? Dada la falta de datos adicionales, muchos estudios de dinámica de poblaciones y de ecología en general no muestran el poder predictivo de los modelos que proponen. Mientras tanto, esto es básico para el desarrollo de la ciencia en tanto que permite dar o no soporte a nuestras hipótesis. En este trabajo, utilizamos 7 años de datos nuevos para evaluar las predicciones de distintos modelos de dinámica poblacional de dos especies de roedores simpátricos en los agro-ecosistemas del centro de Argentina. Esto nos ha permitido dar mayor soporte a la hipótesis de competencia intra-específica como único mecanismo regulador de las abundancias de Akodon azarae y desafiar nuestras inferencias previas sobre la dinámica de Calomys venustus. Nuestro ejercicio de predicción destaca la relevancia de confrontar resultados anteriores con nuevos datos para aumentar o disminuir el apoyo a las inferencias previas y mejorar nuestra comprensión de la dinámica de las poblaciones que estudiamos.