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====== Modelos em Ecologia e Recursos Florestais ======

A construção de modelos, ou //modelagem//, é um aspecto chave na pesquisa científica e no gerenciamento de recursos naturais.  Para discutirmos como esse processo pode ser desenvolvido na pesquisa Ecológica e
de Recursos Florestais é necessário estabelecer uma terminologia assentada tanto em conceitos ecológicos quanto em conceitos matemáticos e estatísticos.  Esse é o objetivo desse tópico na disciplina.

Esse tópico é desenvolvido na forma de aula expositiva e leitura e discussão do texto de leitura.

====== Conceitos ======
  * Sistemas de Estudo
  * Variável Resposta
  * Modelo
  * Modelo Estocástico
  * Parâmetros
  * Modelos Empíricos
  * População Material
  * População Matemática
  * Unidade Amostral
  * Amostra Material
  * Amostra Matemática

====== Recursos para Estudo ======

===== Leituras =====

  * Hilborn, R. & Mangel, M. (1997). The Ecological Detective – Confronting Models with Data. Princeton, Princeton University Press. 
      * **[[:leituras:leituras#modelos_em_ecologia_e_recursos_florestais|Capítulo 1: An Ecological Scenario and the Tools of the Ecological Detective]]**.
      * **[[:leituras:leituras#modelos_em_ecologia_e_recursos_florestais|Capítulo 2: Altenative Views of the Scientific Method and Modeling]]**.
  * [[:leituras:leituras#modelos_em_ecologia_e_recursos_florestais|Johnson, J. B. & Omland, K. S. (2004). Model selection in ecology and evolution. Trends in Ecology and Evolution 19:101-108.]]
 


===== Na internet =====

  * A estatística Galit Schmuéli pesquisa a importante distinção entre [[http://www.galitshmueli.com/content/explain-or-predict|previsão e explicação]], na estatística e em diferentes disciplinas da ciência. Veja também o [[http://arxiv.org/pdf/1101.0891|artigo]] da autora a respeito.


==== A crise de reprodutibilidade ====

  * [[https://fivethirtyeight.com/features/science-isnt-broken| Science is not broken]], um post que dá um panorama da crise. Tem um gráfico interativo para ilustrar o problema de 'p-hacking'
  * Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA’s statement on p-values: context, process, and purpose. [[https://amstat.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00031305.2016.1154108?scroll=top&needAccess=true#.W-C3QKBRfMI| The American Statistician, 70(2), 129-133.]]
  * Gelman, A., & Loken, E. (2014). The statistical crisis in science. [[https://www.americanscientist.org/article/the-statistical-crisis-in-science|American scientist, 102(6), 460.]]
  * Nuzzo, R. (2014). Scientific method: statistical errors. [[https://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700|Nature News, 506(7487), 150]].
  * Fraser, H., Parker, T., Nakagawa, S., Barnett, A., & Fidler, F. (2018). Questionable research practices in ecology and evolution. [[https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0200303|PloS one, 13(7), e0200303]].


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