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¿Qué tan bien se correlaciona el radio de un árbol con su edad?


Estoy buscando formas baratas y no invasivas de aproximarme a la edad de un árbol (un abedul). La medición del radio aparece en la mente como la primera alternativa. ¿Cómo haría uno eso? ¿Mide a varias alturas definidas?

Espero poder obtener algún tipo de intervalo de confianza para la aproximación, de modo que los datos puedan usarse en una publicación científica.

¿O existe alguna técnica de datación por radiocarbono de bricolaje confiable?


El radio del árbol no es una buena medida de la edad del árbol, la técnica más eficiente para conocer la edad de un árbol es con métodos dendrocronológicos, esta es la técnica menos invasiva. Sin embargo, conociendo muy bien la dinámica de crecimiento de cada especie puedes inferir la edad, consulta este estudio:

Jan Lukaszkiewicz y Marek Kosmala. 2008. Determinación de la edad de los árboles de la calle con diámetro en el modelo multifactorial basado en la altura del pecho (tenga en cuenta que este es un enlace directo a un pdf)


Un método probado y verdadero es medir el diámetro del árbol (que se adapta a su idea de radio). Las medidas se toman a la "altura del pecho" (~ 4,3 pies, 1,3 m del suelo). Puede comprar una 'cinta de diámetro' o 'cinta de circunferencia' que consta de medidas calculadas previamente, de esta manera no tendrá que medir la circunferencia y derivar el diámetro de esta medida. La altura de los senos ha sido una medida estándar constante a lo largo del tiempo, a pesar de que un árbol puede comenzar a apuntalar o brotar en la base. A continuación se muestra una imagen que detalla las medidas atípicas de los árboles.


Las redes cooperativas de injerto de raíces benefician a los manglares sometidos a estrés

La ocurrencia de injertos de raíces naturales, la unión de raíces del mismo árbol o de diferentes árboles, es común y compartida entre las especies de árboles. Sin embargo, su importancia para la ecología forestal sigue siendo poco conocida. Si bien las primeras investigaciones sugirieron efectos negativos del injerto de raíces con el riesgo de transmisión de patógenos, la evidencia reciente apoya la hipótesis de que es una estrategia adaptativa que reduce el estrés al facilitar el intercambio de recursos. Aquí, al analizar las redes de injertos de raíces de manglares de una manera no destructiva a nivel de rodal, mostramos más evidencia de los beneficios asociados con la cooperación del injerto de raíces. Se encontró que los árboles injertados dominaban el dosel superior del bosque y, a medida que la probabilidad de injertos y la frecuencia de los grupos injertados aumentaban con un mayor estrés ambiental, el número medio de árboles dentro de los grupos injertados disminuía. Si bien los árboles no "eligen" activamente a los vecinos a los que injertar, nuestros hallazgos apuntan a la existencia de mecanismos subyacentes que regulan la selección del "tamaño óptimo del grupo" relacionada con el uso de recursos dentro de las redes de cooperación. Este trabajo requiere más estudios para comprender mejor las interacciones de los árboles (es decir, la redistribución hidráulica de la red) y sus consecuencias para la resiliencia de los árboles y los bosques individuales.


¿Crimen de pensamiento? La ética de la neurociencia y la criminalidad

Comentarios del lector

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Una de las sesiones más estimulantes a las que asistí en AAAS fue "Naturaleza, crianza y comportamiento antisocial: investigación biológica y biosocial sobre el crimen". Las tres charlas abarcaron neurocognición, psicobiología y una variedad de cuestiones éticas que harían girar tu cerebro si pensaras en ellas lo suficiente. El tema tiene un gran potencial de controversia y sería fácil interpretar algunos de los datos presentados como un argumento en contra del libre albedrío. De alguna manera, sin embargo, creo que ilustra el error de pensar en la naturaleza y la naturaleza como separados, cuando en realidad la interacción entre la genética y el medio ambiente son inseparables, especialmente cuando se trata de actividades delictivas.

Comportamiento antisocial en el cerebro.

Adrian Raine, de la Universidad de Pensilvania, ofreció una excelente descripción general de la neurocriminología, que intentaré hacer justicia. Se ha demostrado que varias áreas del cerebro están implicadas con el trastorno de personalidad antisocial (ASPD), comúnmente conocido como psicopatía o sociopatía. La corteza frontal es la gran parte de su cerebro responsable del razonamiento superior y los rasgos de comportamiento, y es una de las áreas que se ha examinado. Es más pequeño de lo normal en personas con ASPD. Aunque existe una diferencia en las tasas de criminalidad entre hombres y mujeres, el 77 por ciento de esa diferencia desaparece una vez que se controla el volumen de la corteza frontal.

La disfunción o anomalías en otras regiones del cerebro también se han asociado con tasas más altas de delincuencia y ASPD. El septum pellucidum es una región de tejido cerebral que separa los espacios llenos de líquido del cerebro, llamados ventrículos. Durante el desarrollo fetal, hay una abertura dentro de este tejido que generalmente se cierra durante los primeros meses después del nacimiento. Las personas para quienes esto no sucede tienen tasas más altas de arrestos y condenas, y obtienen una puntuación más alta para ASPD.

Un centro clave de la actividad emocional en el cerebro, la amígdala, es otra región importante, y un estudio que comparó ASPD y cerebros normales encontró deformaciones y una reducción significativa en el volumen en la cohorte de ASPD. Estos se centraron en el núcleo basolateral, responsable del condicionamiento del miedo. Esto sugiere que una posible fuente de diferencias (o uno de los varios mecanismos entrelazados) es que los individuos afectados por el TPA no forman el mismo tipo de respuesta al miedo que las personas normales.

Un estudio que mostró este condicionamiento del miedo autonómico evaluado en niños de 3 años (esto se hace con una prueba de conductancia de la piel, ya que no se puede poner a niños de 3 años en máquinas de resonancia magnética y esperar buenos resultados), y luego se siguió con los sujetos 20 años después. De 1795 niños evaluados a la edad de 3 años, el estudio pudo realizar un seguimiento con 411. Ciento treinta y siete de estos jóvenes de 23 años tenían antecedentes penales y los 274 restantes no habían tenido problemas con la ley. Al observar sus datos de hace 20 años, todos los delincuentes mostraron un condicionamiento de miedo mucho más pobre.

¿Esto insinúa predisposición, y si lo hace, qué deberíamos hacer como sociedad con esa información? Como veremos más adelante, los abogados ya están comenzando a utilizar imágenes cerebrales y otros datos neurológicos en defensa de sus clientes.

Varias otras anomalías cerebrales están relacionadas con otros delitos. Los cónyuges abusadores tienden a mostrar una activación frontal débil y límbica fuerte cuando se les presentan estímulos de palabras agresivos, lo que sugiere una hipersensibilidad a los estímulos provocadores leves. Se ha demostrado que los delincuentes de cuello blanco tienen un mayor grosor cortical en la corteza prefrontal medial ventral, la circunvolución precentral y la unión temporal-parietal, en comparación con los controles de la misma edad. ¿Les da esto algunas ventajas cognitivas sobre el resto de nosotros cuando se trata de detectar oportunidades para beneficiarse?

No necesariamente una vida de crimen

Después de la descripción general del Dr. Raine, hubo presentaciones de Nathalie Fontaine de la Universidad de Indiana y Dustin Pardini del Centro Médico de la Universidad de Pittsburgh. El trabajo del Dr. Fontaine se centró en niños con rasgos insensibles y carentes de emociones (CU). Del cinco al diez por ciento de los niños, principalmente varones, muestran rasgos de CU y también experimentan un comportamiento antisocial persistente. Los estudios de gemelos apuntan a un componente genético, pero no se presentaron datos genéticos o genómicos, a pesar de que la charla se tituló "Influencias genéticas y ambientales en el desarrollo de rasgos insensibles y carentes de emociones".

La charla del Dr. Pardini, que advirtió se basó en datos muy preliminares, analizó una estadística sorprendente: el 80 por ciento de los adolescentes delincuentes no cometen delitos en la edad adulta. ¿Hay diferencias en el 20 por ciento que lo hace? Las regiones cerebrales que analizó su estudio están involucradas en juzgar la magnitud de la recompensa y el castigo, así como el error de predicción (el cuerpo estriado ventral), la toma de decisiones y el cambio de conjuntos (corteza frontal orbital), la monitorización del rendimiento (cingulado anterior) y nuestro amigo de antes, la amígdala. En general, hubo diferencias significativas en estas funciones cerebrales entre los controles normales, los reincidentes y los que no habían tenido problemas con la ley después de la adolescencia. Pero los sujetos tenían solo 20 años y el número de cada grupo era bastante pequeño, por lo que es difícil encontrar distinciones firmes entre los delincuentes.

Debe decirse que todos los datos de los tres hablantes muestran una correlación y, que yo sepa, no hay datos que muestren la causalidad. Además, cuando se piensa en el uso de este tipo de datos para mitigar acciones delictivas, es necesario pensar en el panorama general. Un asesino podría no haber pedido haber nacido con una corteza frontal o amígdala más pequeña, pero tampoco habría pedido crecer en un hogar violento, un vecindario socialmente desfavorecido, una escuela de bajo rendimiento, etc. ha estado implicado en la génesis de la conducta delictiva. La biología y el medio ambiente son inseparables y los enfoques reduccionistas son inherentemente defectuosos.

Pero los argumentos biológicamente deterministas se hacen cada vez más en los tribunales. El más famoso, como aparece en el New York Times, fue el caso de Herbert Weinstein. Weinstein estranguló a su esposa y luego la arrojó por una ventana para que su muerte pareciera un suicidio. También tenía un gran quiste en el cerebro, que obviamente el equipo de defensa quería usar como evidencia atenuante. El juez dictaminó que los escáneres cerebrales podrían mostrarse al jurado, pero que no se les podía decir que los quistes como el de Weinstein estaban asociados con la violencia.

A pesar de esto, la fiscalía estaba tan asustada por el resultado que negociaron el caso por homicidio involuntario. No tengo una copia de la imagen para mostrarte, pero mostraba un agujero bastante grande donde normalmente verías la corteza frontal derecha. Estoy bastante seguro de que, si hubiera sido miembro del jurado, habría pensado que era un argumento razonable.

Como se dijo anteriormente, correlación no significa causalidad. Pero, si la causalidad se mostrara algún día, ¿qué significaría eso para nuestro sistema legal y la sociedad en general? ¿Deberíamos hacer pruebas de conductividad cutánea en niños pequeños y luego encerrarlos en función de los resultados? ¿Deberíamos dar más importancia a los escáneres cerebrales en comparación con la educación solo porque puede mostrar el primero como una imagen bonita?

No es un área que se preste a respuestas fáciles; estas son preguntas con las que la sociedad tendrá que lidiar a medida que la tecnología y la ciencia mejoren. Esa discusión ya está en marcha a un nivel bastante alto hoy en día, la Comisión Presidencial para el Estudio de Temas Bioéticos se reúne en Washington, DC, y la neuroimagen es uno de los dos temas programados para discusión. Incluso puede seguir la diversión, ya que hay una transmisión web en vivo.


Ejemplo: Tasa de crecimiento del pino piñonero

El pino taeda (Pinus taeda, zona 7 del USDA) es una especie de importancia económica, especialmente en el sureste, según la American Conifer Society. La Universidad Estatal de Carolina del Norte informa que los pinos piñoneros alcanzan la madurez cuando tienen unos 150 años.

Si la circunferencia de un pino taco a la altura del pecho es de 126 pulgadas, dividir 126 pulgadas por 3,14 (pi) da un DAP redondeado de 40 pulgadas. Descrito como rápido por la Extensión del Condado de Buffalo de la Universidad de Wisconsin-Madison, el factor de crecimiento del pino piñonero en comparación con otros pinos con crecimiento rápido es 5. La edad de este pino piñonero es por lo tanto 40 veces 5, o alrededor de 200 años.

Se puede calcular el ancho del anillo de crecimiento sobre un promedio de vida de un pino loblolly de aproximadamente 200 años (el rango de edad típico es de 150 a 250 años por la Extensión del Condado de Buffalo de la Universidad de Wisconsin-Madison). Tomando un diámetro promedio de 42 pulgadas (el diámetro típico varía de 36 a 48 pulgadas según la Universidad Estatal de Carolina del Norte) y restando 1 pulgada debido a la corteza gruesa de los árboles maduros, da un diámetro interno de 41 pulgadas. Dividir 41 pulgadas por 200 años muestra un ancho de anillo de crecimiento promedio de .21 pulgadas, aproximadamente 13/64 pulgadas.


2. Material y métodos

2.1. Midiendo el carácter distintivo evolutivo

El árbol utilizado en este análisis tiene 1215 puntas que representan los 1215 idiomas austronesios ISO 639-3 vivos. El árbol es un compuesto de dos conjuntos de datos: un árbol de 350 puntas con longitudes de rama de Gray et al. [40] y, proporcionado en el material complementario electrónico, datos de clasificación de idiomas por el Ethnologue. gris et al.El árbol & # x02019s es el conjunto de datos principal. Se basa en datos léxicos de Greenhill. et al. [41], que consta para cada idioma de 210 palabras básicas que se cree que son estables en el tiempo y resistentes a los préstamos. Longitudes de rama en gris et al.El árbol & # x02019s representa el número medio de cambios afines experimentados en esa rama a través de árboles muestreados a partir de una distribución posterior bayesiana. Es importante destacar que Gray et al. no asumió que las palabras cambian a un ritmo constante a lo largo del tiempo.

El árbol en gris et al. [40] consta de 400 idiomas elegidos en función de la disponibilidad de datos y para proporcionar & # x02018 una muestra representativa de cada subgrupo austronesio reconocido & # x02019 [40]. De este conjunto eliminamos 16 idiomas que estaban extintos, no el austronesio o sin un código ISO 639-3 de la Organización Internacional de Normalización [42]. Además, eliminamos 34 dialectos austronesios que compartían un código ISO 639-3 con otro idioma en el árbol, manteniendo siempre el dialecto con el mayor ED. Esto resultó en un árbol con 350 idiomas (en adelante & # x02018Gray et al.& # x02019s árbol & # x02019).

De las 1215 lenguas austronesias vivas, el 71,2% no están representadas en gris. et al.& # x02019s, y se puede esperar que los idiomas faltantes afecten los puntajes de ED. Para tener en cuenta este efecto, complementamos la filogenia con datos de clasificación de idiomas del Ethnologue, que agrupa todos los idiomas ISO 639-3 en familias y subfamilias. La clasificación Ethnologue para las lenguas austronesias se convirtió en un árbol sin longitudes de rama significativas, y luego las lenguas faltantes se insertaron en Gray et al.& # x02019s árbol (detalles de la figura 1 en el material complementario electrónico). Esto dio como resultado un árbol de 1215 puntas (en adelante, el & # x02018 árbol austronesio completo reconstruido & # x02019) utilizado para calcular la DE siguiendo el método de proporción justa ideado por Redding [31]. La DE se estimó solo para los 350 idiomas austronesios ISO 639-3 vivos presentes en Gray et al.& # x02019s árbol.

Cómo se reconstruyó el árbol austronesio para calcular el carácter distintivo evolutivo con mayor precisión, utilizando las lenguas germánicas como ejemplo. Un árbol (a) de las lenguas germánicas con longitudes de rama (aquí inventadas) se pueden utilizar para calcular el carácter distintivo evolutivo (ED), pero las lenguas que faltan (holandés y sueco) sesgarán esta puntuación. Las clasificaciones lingüísticas en familias y subfamilias por Ethnologue (simplificado para ilustrar) pueden compensar parcialmente este sesgo. Puede usarse para inferir un árbol (B) sin longitudes de rama significativas. Los idiomas o grupos de idiomas que faltan en el árbol (a) se importan del árbol (B) para formar un árbol reconstruido (C). ED, calculado a partir del árbol (C), suele ser más precisa que cuando se calcula a partir de un árbol (a) ver texto principal. Este método no permite calcular la ED de los idiomas que faltan en el árbol (a). En este análisis, utilizamos el equivalente austronesio de árbol (C). Detalles en el material complementario electrónico.

2.2. Midiendo el peligro global

Para medir la probabilidad de extinción, convertimos la escala EGIDS de 10 puntos de peligro del lenguaje en un índice de peligro global (GE, tabla 1). Elegimos este enfoque para cuantificar la GE, ya que es paralelo a la Lista Roja de la UICN [35] y se acerca más al marco EDGE original publicado por Isaac. et al. [18] en el que los aumentos de un nivel de amenaza duplican la probabilidad de extinción (detalles y esquema de conversión en material complementario electrónico, tabla S1). Debido a que GE es simplemente un multiplicador en el cálculo de EDGE, sería sencillo sustituir nuestro índice GE por estimaciones alternativas de P (extinción), como las de Sutherland [5], el atlas del mundo de la UNESCO & # x02019s & # x02019s idiomas en peligro [36], o si hay datos disponibles, estimaciones de P (extinción) basadas en el número total de hablantes [43]. Si no está correlacionado con EGIDS, esperaríamos que diferentes escalas de peligro produzcan diferentes puntajes EDGE. Sin embargo, EGIDS es la única escala completa para los idiomas de nuestra muestra.

Tabla 1.

Definición de puntajes de peligro global (GE) para el peligro del lenguaje. GE es una conversión de la escala de peligro EGIDS que es paralela a la conversión de Isaac & # x02019 de la Lista Roja de la UICN, en la que los aumentos de una unidad en GE representan el doble de la probabilidad de extinción. La edad de los usuarios más jóvenes es el criterio más importante para la escala EGIDS (detalles en material complementario electrónico, tabla S1).

GEPeligro EGIDSusuarios más jóvenesotros criterios
4casi ext.abuelosraramente usado
3.5moribundoabuelos& # x02014
3cambiandopadres& # x02014
2amenazadoniñosperdiendo usuarios
1vigorosoniñosbase de usuarios estable
½desarrollandoniñosiluminado estandarizado.
¼educativoniñosutilizado en las escuelas
Comm más amplioniñosutilizado en los medios de comunicación
1 16 provincialniñosgobierno local. lang.
1 32 nacionalniñosgobierno nacional. lang.

2.3. Efecto de los idiomas faltantes en la distinción evolutiva

Como se mencionó anteriormente, se puede esperar que los idiomas faltantes afecten las puntuaciones de ED, un efecto que no se puede esperar que los datos de Ethnologue corrijan por completo debido a politomías no resueltas. Para evaluar el efecto de los idiomas faltantes, realizamos los siguientes análisis de sensibilidad. Dado que el 71,2% de las 1215 lenguas austronesias faltan en gris et al.& # x02019s 350-language tree, podamos aleatoriamente de él 249 idiomas. Esto produjo un árbol de 101 idiomas (en adelante, un & # x02018reduced Gray tree & # x02019), que carece del 71,2% de los idiomas en gris. et al.& # x02019s árbol original. Luego calculamos el R 2 entre las puntuaciones ED de Gray et al.& # x02019s árbol y el árbol gris reducido. Repetimos este proceso 10 & # x02009000 veces, cada vez obteniendo un nuevo árbol gris reducido podando aleatoriamente 249 idiomas. En promedio, la DE del árbol gris reducido y la del árbol gris et al.& # x02019s árbol correlacionado con un R 2 de 0,78 y hasta 0,75 & # x000b10,14, el 99% del tiempo. A continuación, se pueden aplicar, en los árboles grises reducidos, los datos de Ethnologue con el procedimiento mencionado en & # x000a72.1 para reconstruir parcialmente Gray et al.& # x02019s tree, produciendo & # x02018reconstructed Grey trees & # x02019, para los cuales se pueden calcular las puntuaciones de ED para los 101 idiomas presentes en el árbol reducido. En promedio, las 101 puntuaciones ED computables de cada árbol Gray reconstruido y las de los 101 idiomas correspondientes en Gray et al.& # x02019s árbol correlacionado con un R 2 de 0.82, y a 0.78 & # x000b10.14, el 99% del tiempo.

Luego generalizamos el procedimiento de poda de 249 lenguas podadas a cualquier número de lenguas podadas (figura 2, para una generalización similar del procedimiento de poda y reconstrucción, ver material electrónico complementario figura S2). Parece que el R 2 entre las puntuaciones ED de Gray et al.& # x02019s árbol y el del árbol con lenguas podadas no disminuye linealmente con el número de puntas eliminadas. Las puntuaciones de ED parecen inicialmente resistentes. Por el contrario, si este análisis de sensibilidad del procedimiento de poda no se realiza en Gray et al.& # x02019s pero en un árbol aleatorio generado con el paquete ape [44] del lenguaje estadístico R, el R 2 disminuye linealmente y es en promedio igual al porcentaje de puntas que quedan en el árbol reducido.

Qué tan robusto es el ED para los idiomas faltantes. Cada uno de estos 35 & # x02009000 puntos representa el R 2 entre las puntuaciones ED de Gray et al.& # x02019s (350 idiomas) y las puntuaciones ED de uno de sus subárboles. Cada subárbol se obtuvo eliminando aleatoriamente de Gray et al.& # x02019s árbol una proporción fija de idiomas representados en el X-eje. Incluso cuando se eliminan el 71,2% de las puntas (línea vertical), las puntuaciones de ED se correlacionan bien con las de Gray et al.& # x02019s árbol, con R 2 = 0,78 en promedio (línea horizontal). Si los subárboles con 101 idiomas (es decir, con el 71,2% de los 350 idiomas eliminados) se reconstruyen en 350 idiomas con datos de Ethnologue, como se detalla en Materiales y métodos, pero no se muestra aquí, el promedio R 2 sube de 0,78 a 0,82. En gris et al.& # x02019s árbol de 350 idiomas, falta el 71,2% de los 1215 idiomas austronesios ISO 639-3. Por lo tanto, esperamos que las puntuaciones de ED del árbol reconstruido utilizado en este análisis sean buenas aproximaciones.

Estos análisis de sensibilidad asumen que los 1215 idiomas Gray et al. [40] incluidos en su árbol eran un subconjunto aleatorio de todas las lenguas austronesias. La inclusión de idiomas en la filogenia está influenciada por la disponibilidad de datos, y puede haber un sesgo a favor de idiomas bien documentados, mientras que los idiomas menos documentados también pueden estar entre los más amenazados. En promedio, los idiomas presentes en gris et al.& # x02019s árbol tienen una puntuación de peligro de 1,21 y los idiomas ausentes del árbol, una puntuación de 1,49. De lenguas presentes en Gray et al.& # x02019s tree, el 33% de los idiomas están amenazados (GE & # x022652), mientras que este es el caso del 41% de los idiomas excluidos. De lenguas presentes en Gray et al.& # x02019s tree, 13% están en peligro de extinción (GE & # x022653), lo que significa que solo los habla la generación principal y mayores, mientras que este es el caso del 15% de los idiomas excluidos. De lenguas presentes en Gray et al.& # x02019s tree, 6.9% están moribundos (GE & # x022653.5), lo que significa que solo son conocidos por la generación de abuelos y mayores. Esta cifra es del 7,4% en idiomas ausentes de Gray et al.& # x02019s árbol. Estas cifras sugieren cierto sesgo: las lenguas menos amenazadas están ligeramente sobrerrepresentadas en el árbol.

2.4. Calcular las puntuaciones evolutivamente distintas y en peligro global

Como las longitudes de las ramas en el árbol del lenguaje no eran proporcionales al tiempo (como suele ser el caso de los árboles de especies), es difícil interpretar una puntuación absoluta de DE. Por lo tanto, optamos por utilizar la DE relativa (DER), calculado dividiendo todas las puntuaciones de ED por la puntuación media de ED. Por construcción, EDR las puntuaciones tienen una media de 1 y un idioma con DER de 2 es dos veces más distinto que el idioma promedio.

Las ponderaciones de ED y GE en la métrica EDGE original son arbitrarias [45]. Para dar importancia tanto al ED como al peligro (GE), adaptamos la métrica EDGE dada en la ecuación (1.1) dividiendo el peso del GE por 4, su valor máximo:

Si nos hubiéramos ceñido a la definición original de EDGE, las clasificaciones habrían estado dominadas por puntuaciones de peligro sin tener en cuenta el carácter distintivo (ver Pearse et al. [46] para un enfoque similar). Una extensión de EDGE, HEDGE (& # x02018heightened & # x02019 EDGE), también incluye información sobre la P (extinción) de parientes cercanos, de modo que una lengua en peligro sería ponderada si las lenguas estrechamente relacionadas también estuvieran en peligro [47]. Si bien este es un enfoque útil al establecer prioridades globales de conservación, la métrica HEDGE no es apropiada en nuestro caso debido a la gran cantidad de idiomas que faltan (es decir, no podemos estar seguros de que no nos faltaba un idioma estrechamente relacionado que tenía una GE muy diferente puntuación a un idioma dentro de nuestra muestra).

Realizamos todos los análisis con el lenguaje estadístico R [48] con las siguientes bibliotecas: utilizamos los paquetes ade4 [49], ape [44] y phytools [50] R para manipular árboles filogenéticos, picante [51] para calcular ED, phangorn [52] y geiger [53] para identificar nodos ancestrales, y ggplot2 [54] para generar gráficos.


¿Cómo obtienen los árboles grandes, como las secuoyas, el agua de sus raíces a las hojas?

"El agua es a menudo el factor más limitante para el crecimiento de las plantas. Por lo tanto, las plantas han desarrollado un sistema eficaz para absorber, trasladar, almacenar y utilizar el agua. Para comprender el transporte de agua en las plantas, primero es necesario comprender la plomería de las plantas. Las plantas contienen un vasta red de conductos, que consiste en tejidos de xilema y floema. Esta vía de transporte de agua y nutrientes se puede comparar con el sistema vascular que transporta sangre por todo el cuerpo humano. Al igual que el sistema vascular en las personas, los tejidos del xilema y el floema se extienden por todo el Estos tejidos conductores comienzan en las raíces y atraviesan los troncos de los árboles, se ramifican en las ramas y luego se ramifican aún más en cada hoja.

"El tejido del floema está formado por células vivas alargadas que están conectadas entre sí. El tejido del floema es responsable de trasladar los nutrientes y azúcares (carbohidratos), que son producidos por las hojas, a áreas de la planta que son metabólicamente activas (que requieren azúcares para energía y crecimiento). El xilema también está compuesto de células alargadas. Una vez que las células se forman, mueren. Pero las paredes celulares aún permanecen intactas y sirven como una excelente tubería para transportar agua desde las raíces hasta las hojas. Un solo árbol tendrá muchos tejidos de xilema, o elementos, que se extienden hacia arriba a través del árbol Cada vaso de xilema típico puede tener sólo varios micrones de diámetro.

"La fisiología de la absorción y transporte de agua tampoco es tan compleja. La principal fuerza impulsora de la absorción y transporte de agua a una planta es la transpiración del agua de las hojas. La transpiración es el proceso de evaporación del agua a través de aberturas especializadas en las hojas, llamadas estomas. La evaporación crea una presión de vapor de agua negativa que se desarrolla en las células circundantes de la hoja. Una vez que esto sucede, el agua entra en la hoja desde el tejido vascular, el xilema, para reemplazar el agua que ha transpirado de la hoja. Esta extracción de agua , o tensión, que ocurre en el xilema de la hoja, se extenderá hacia abajo a través del resto de la columna del xilema del árbol y dentro del xilema de las raíces debido a las fuerzas cohesivas que mantienen unidas las moléculas de agua a lo largo de los lados de el tubo del xilema (recuerde, el xilema es una columna de agua continua que se extiende desde la hoja hasta las raíces). absorción de agua del suelo.

"Ahora bien, si la transpiración de la hoja disminuye, como suele ocurrir en la noche o durante el tiempo nublado, la caída de la presión del agua en la hoja no será tan grande, por lo que habrá una menor demanda de agua (menos tensión) colocada en el xilema. La pérdida de agua de una hoja (presión de agua negativa o vacío) es comparable a colocar succión en el extremo de una pajita. Si el vacío o la succión así creado es lo suficientemente grande, el agua se elevará a través de la pajita. Si si tuvieras una pajita de diámetro muy grande, necesitarías más succión para levantar el agua. Del mismo modo, si tuvieras una pajita muy estrecha, se requeriría menos succión. Esta correlación ocurre como resultado de la naturaleza cohesiva del agua a lo largo de los lados de la pajilla (los lados del xilema). Debido al diámetro estrecho del tubo del xilema, el grado de tensión del agua (vacío) requerido para impulsar el agua a través del xilema se puede alcanzar fácilmente a través de las tasas de transpiración normales que a menudo ocurren en las hojas . "

Alan Dickman es director de planes de estudios en el departamento de biología de la Universidad de Oregon en Eugene. Ofrece la siguiente respuesta a esta pregunta frecuente:

"Una vez dentro de las células de la raíz, el agua entra en un sistema de células interconectadas que componen la madera del árbol y se extienden desde las raíces a través del tallo y las ramas hasta las hojas. El nombre científico del tejido de la madera es xilema que consiste de algunos tipos diferentes de células. Las células que conducen el agua (junto con los nutrientes minerales disueltos) son largas y estrechas y ya no están vivas cuando funcionan en el transporte de agua. Algunas de ellas tienen orificios abiertos en la parte superior e inferior y están apiladas más o menos como tuberías de hormigón de alcantarillado. Otras celdas se estrechan en sus extremos y no tienen orificios completos. Sin embargo, todas tienen hoyos en las paredes de las celdas a través de los cuales puede pasar el agua. El agua se mueve de una celda a la siguiente cuando hay una diferencia de presión entre los dos.

"Debido a que estas células están muertas, no pueden participar activamente en el bombeo de agua. Podría parecer posible que las células vivas de las raíces generen una alta presión en las células de la raíz, y este proceso ocurre de forma limitada. Pero la experiencia común nos dice que el agua dentro de la madera no está bajo presión positiva; de hecho, está bajo presión negativa o succión. Para convencerse de esto, considere lo que sucede cuando se corta un árbol o cuando se perfora un agujero en el tallo. Si hay Si hubiera presión positiva en el tallo, se esperaría que saliera un chorro de agua, lo que rara vez ocurre.

"En realidad, la succión que existe dentro de las células conductoras de agua surge de la evaporación de las moléculas de agua de las hojas. Cada molécula de agua tiene partes cargadas eléctricamente tanto positivas como negativas. Como resultado, las moléculas de agua tienden a adherirse unas a otras que La adhesión es la razón por la que el agua forma gotas redondeadas en una superficie lisa y no se esparce en una película completamente plana. Cuando una molécula de agua se evapora a través de un poro en una hoja, ejerce un pequeño tirón sobre las moléculas de agua adyacentes, reduciendo la presión en el agua. -Células conductoras de la hoja y extrayendo agua de las células adyacentes. Esta cadena de moléculas de agua se extiende desde las hojas hasta las raíces e incluso se extiende desde las raíces hasta el suelo. Así que la respuesta simple a la pregunta sobre qué impulsa el agua de las raíces a las hojas es que la energía del sol lo hace: el calor del sol hace que el agua se evapore, poniendo en movimiento la cadena de agua ".

Ham Keillor-Faulkner es profesor de silvicultura en Sir Sandford Fleming College en Lindsay, Ontario. Aquí está su explicación:

Para evolucionar en plantas terrestres altas y autosuficientes, los árboles tenían que desarrollar la capacidad de transportar agua desde un suministro en el suelo hasta la copa, una distancia vertical que en algunos casos es de 100 metros o más (la altura de un constructora de historias). Para comprender este logro evolutivo se requiere conocer la estructura de la madera, algunos de los procesos biológicos que ocurren dentro de los árboles y las propiedades físicas del agua.

El agua y otros materiales necesarios para la actividad biológica en los árboles se transportan a través del tallo y las ramas en tubos delgados y huecos en el xilema o tejido de la madera. Estos tubos se denominan elementos vasijas en los árboles de madera dura o de hoja caduca (los que pierden sus hojas en el otoño) y traqueidas en los árboles de madera blanda o coníferos (los que retienen la mayor parte de su follaje producido más recientemente durante el invierno). Los elementos del recipiente se unen de extremo a extremo a través de placas perforadas para formar tubos (llamados recipientes) que varían en tamaño desde unos pocos centímetros hasta muchos metros de longitud dependiendo de la especie. Sus diámetros oscilan entre 20 y 800 micrones. A lo largo de las paredes de estos recipientes hay aberturas muy pequeñas llamadas fosas que permiten el movimiento de materiales entre recipientes contiguos.

Las traqueidas en las coníferas son mucho más pequeñas, rara vez superan los cinco milímetros de largo y los 30 micrones de diámetro. No tienen extremos perforados, por lo que no se unen de un extremo a otro en otras traqueidas. Como resultado, los hoyos en las coníferas, que también se encuentran a lo largo de las traqueidas, asumen un papel más importante. Son la única forma en que el agua puede moverse de una tráqueida a otra a medida que sube por el árbol.

Para mover el agua a través de estos elementos desde las raíces hasta la copa, se debe formar una columna continua. It is believed that this column is initiated when the tree is a newly germinated seedling, and is maintained throughout the tree's life span by two forces--one pushing water up from the roots and the other pulling water up to the crown. The push is accomplished by two actions, namely capillary action (the tendency of water to rise in a thin tube because it usually flows along the walls of the tube) and root pressure. Capillary action is a minor component of the push. Root pressure supplies most of the force pushing water at least a small way up the tree. Root pressure is created by water moving from its reservoir in the soil into the root tissue by osmosis (diffusion along a concentration gradient). This action is sufficient to overcome the hydrostatic force of the water column--and the osmotic gradient in cases where soil water levels are low.

Capillary action and root pressure can support a column of water some two to three meters high, but taller trees--all trees, in fact, at maturity--obviously require more force. In some older specimens--including some species such as Sequoia , Pseudotsuga menziesii and many species in tropical rain forests--the canopy is 100 meters or more above the ground! In this case, the additional force that pulls the water column up the vessels or tracheids is evapotranspiration, the loss of water from the leaves through openings called stomata and subsequent evaporation of that water. As water is lost out of the leaf cells through transpiration, a gradient is established whereby the movement of water out of the cell raises its osmotic concentration and, therefore, its suction pressure. This pressure allows these cells to suck water from adjoining cells which, in turn, take water from their adjoining cells, and so on--from leaves to twigs to branches to stems and down to the roots--maintaining a continuous pull.

To maintain a continuous column, the water molecules must also have a strong affinity for one other. This idea is called the cohesion theory. Water does, in fact, exhibit tremendous cohesive strength. Theoretically, this cohesion is estimated to be as much as 15,000 atmospheres (atm). Experimentally, though, it appears to be much less at only 25 to 30 atm. Assuming atmospheric pressure at ground level, nine atm is more than enough to "hang" a water column in a narrow tube (tracheids or vessels) from the top of a 100 meter tree. But a greater force is needed to overcome the resistance to flow and the resistance to uptake by the roots. Even so, many researchers have demonstrated that the cohesive force of water is more than sufficient to do so, especially when it is aided by the capillary action within tracheids and vessels.

In conclusion, trees have placed themselves in the cycle that circulates water from the soil to clouds and back. They are able to maintain water in the liquid phase up to their total height by maintaining a column of water in small hollow tubes using root pressure, capillary action and the cohesive force of water.

Mark Vitosh, a Program Assistant in Extension Forestry at Iowa State University, adds the following information:

There are many different processes occuring within trees that allow them to grow. One is the movement of water and nutrients from the roots to the leaves in the canopy, or upper branches. Water is the building block of living cells it is a nourishing and cleansing agent, and a transport medium that allows for the distribution of nutrients and carbon compounds (food) throughout the tree. The coastal redwood, or Sequoia sempervirens , can reach heights over 300 feet (or approximately 91 meters), which is a great distance for water, nutrients and carbon compounds to move. To understand how water moves through a tree, we must first describe the path it takes.

Water and mineral nutrients--the so-called sap flow--travel from the roots to the top of the tree within a layer of wood found under the bark. This sapwood consists of conductive tissue called xylem (made up of small pipe-like cells). There are major differences between hardwoods (oak, ash, maple) and conifers (redwood, pine, spruce, fir) in the structure of xylem. In hardwoods, water moves throughout the tree in xylem cells called vessels, which are lined up end-to-end and have large openings in their ends. In contrast, the xylem of conifers consists of enclosed cells called tracheids. These cells are also lined up end-to-end, but part of their adjacent walls have holes that act as a sieve. For this reason, water moves faster through the larger vessels of hardwoods than through the smaller tracheids of conifers.

Both vessel and tracheid cells allow water and nutrients to move up the tree, whereas specialized ray cells pass water and food horizontally across the xylem. All xylem cells that carry water are dead, so they act as a pipe. Xylem tissue is found in all growth rings (wood) of the tree. Not all tree species have the same number of annual growth rings that are active in the movement of water and mineral nutrients. For example, conifer trees and some hardwood species may have several growth rings that are active conductors, whereas in other species, such as the oaks, only the current years' growth ring is functional.

This unique situation comes about because the xylem tissue in oaks has very large vessels they can carry a lot of water quickly, but can also be easily disrupted by freezing and air pockets. It's amazing that a 200 year-old living oak tree can survive and grow using only the support of a very thin layer of tissue beneath the bark. The rest of the 199 growth rings are mostly inactive. In a coastal redwood, though, the xylem is mostly made up of tracheids that move water slowly to the top of the tree.

Now that we have described the pathway that water follows through the xylem, we can talk about the mechanism involved. Water has two characteristics that make it a unique liquid. First, water adheres to many surfaces with which it comes into contact. Second, water molecules can also cohere, or hold on to each other. These two features allow water to be pulled like a rubber band up small capillary tubes like xylem cells.

Water has energy to do work: it carries chemicals in solution, adheres to surfaces and makes living cells turgid by filling them. This energy is called potential energy. At rest, pure water has 100 percent of its potential energy, which is by convention set at zero. As water begins to move, its potential energy for additional work is reduced and becomes negative. Water moves from areas with the least negative potential energy to areas where the potential energy is more negative. For example, the most negative water potential in a tree is usually found at the leaf-atmosphere interface the least negative water potential is found in the soil, where water moves into the roots of the tree. As you move up the tree the water potential becomes more negative, and these differences create a pull or tension that brings the water up the tree.

A key factor that helps create the pull of water up the tree is the loss of water out of the leaves through a process called transpiration. During transpiration, water vapor is released from the leaves through small pores or openings called stomates. Stomates are present in the leaf so that carbon dioxide--which the leaves use to make food by way of photosynthesis--can enter. The loss of water during transpiration creates more negative water potential in the leaf, which in turn pulls more water up the tree. So in general, the water loss from the leaf is the engine that pulls water and nutrients up the tree.

How can water withstand the tensions needed to be pulled up a tree? The trick is, as we mentioned earlier, the ability of water molecules to stick to each other and to other surfaces so strongly. Given that strength, the loss of water at the top of tree through transpiration provides the driving force to pull water and mineral nutrients up the trunks of trees as mighty as the redwoods.


Resultados

Of the 214 non-federal acute care hospitals in New York in 2014, 109 (51%) were included in the principal component analysis. Reasons for exclusion were specialty facilities without medical or surgical beds (29), critical access facilities (18), recent closure (2), and ancillary facilities without independent financial information from a principal facility (56). The included hospitals account for 71% of inpatient discharges from non-Veteran’s Affairs (VA) NYS Hospitals in 2014.

Composite financial performance score components

Principal component analysis of financial variables revealed seven factors with eigenvalues greater than one, accounting for 87 percent of the variance of the financial health subscale. The factors were interpreted as measuring profitability (38%), asset efficiency (13%), absolute size of assets (11%), debt coverage (9%), capital structure (7%), uncompensated care or unutilized income (5%), and growth (4%) (Table 1). The standardized composite financial performance scores for the 109 hospitals ranged from -3.70 to 3.05, Interquartile range (IQR) -0.45 to 0.38.

Composite quality/patient safety performance components

Principal components analysis of quality variables revealed fourteen factors with eigenvalues greater than one, explaining a total of 77 percent of the variance of the quality/safety subscales. Based on analysis of scree plots, we narrowed the number of components to seven (Table 2), which explained 57 percent of the variance and had a very strong correlation (r = 0.91) with the 14-component summary score.

The first component, interpreted as patient experience of care (23%), included all ten subscales derived from the HCAHPS survey. The second component, interpreted as timeliness in surgical care improvement (10%), included process of care subscales predominantly related to reducing poor surgical outcomes including cardiac, venous thromboembolism, and infections. The third component featured timeliness of stroke care and other prophylactic therapies (7%). The next two components were both related to emergency department (ED) process measures: factor four includes measures of ED delays following evaluation (5%) and factor five includes measures of ED quality, including timeliness of pain control and of evaluation. The sixth component included patient safety indicators (4%) and the seventh included inpatient mortality (6%). Additional analysis conducted without the patient experience measures found similar components and proportion of variance explained (43% for 5 factors, data not shown). The standardized composite quality/safety performance scores for the 109 hospitals ranged from -4.45 to 1.86, with an interquartile range (IQR) from -0.59 to 0.76. One facility was identified as a low outlier for both the standardized financial score (-3.70) and quality score (-4.45). To provide conservative estimates of association, this outlier was removed from the following regression analyses.

Associations between hospital financial status and hospital quality of care

Stronger hospital financial standing, as measured using the composite financial performance score, was positively associated with better quality of care and service delivery as measured by the composite quality/safety performance score. (Table 3) Additionally, strong hospital financial standing also was associated with the CMS Value Based Purchasing Total Performance Score (VBP-TPS). The composite financial performance score was negatively associated with hospital wide 30-day readmission and 30-day readmission for heart failure and pneumonia, along with 30-day mortality from acute myocardial infarction (Table 3).

Overall, adjustment for Percent-Medicare coverage and Percent-Medicaid coverage attenuated the associations (Table 4). The composite quality/safety performance score, VBP-TPS and 30-day readmission for CHF remained statistically significant after adjustment for percent Medicaid and Medicare. The association between the composite financial performance score and a composite quality/safety performance score without patient experience measures was weaker (unadjusted for Medicare and Medicaid coverage: 0.169, p = 0.09 adjusted for Medicare and Medicaid coverage: 0.171, p = 0.12).

The composite quality/safety performance score regressed against the composite financial performance score with adjustment for percent Medicare and percent Medicaid had the best fit of all models, with an R-square of 0.29, p<0.0001. The model correlating VBP-TPS with the composite score including percent Medicare and percent Medicaid had an R-square of 0.27, p<0.0001. In the model of the composite quality score regressed against the composite financial without adjustment for percent Medicare and percent Medicaid the R-square was 0.21, p<0.0001.

Both operating margin (p = 0.02) and total margin (p = 0.02) demonstrated a statistically significant association with the composite quality score when the model was not adjusted for percent Medicare and percent Medicaid. With adjustment for percent Medicare and percent Medicaid, operating margin and total margin were not significantly associated with any of the quality metrics, except for one instance with operating margin associated with total VBP-TPS (Table 4). None of the financial measures used demonstrated a significant correlation with adjusted 30-day mortality for pneumonia and for congestive heart failure (data not shown).

Decision-tree analyses

The results from regression tree models supported the findings from the traditional weighted linear regression models. The composite financial performance scores outperformed the total margin and the operating margin in predicting quality of care in NYS acute care hospitals. The composite financial performance score contributed with the largest reduction in mean squares in a regression tree model. The operating revenue margins contributed with a reduction less than half that of the composite financial performance score and the total margins was approximately 10% that of the composite financial score. This ranking remained similar when other predictors were added to the regression tree model. As more covariates were introduced in the regression tree model, the total margin and the operating revenue margin ended up as the weakest predictors of quality of care. However, the composite financial performance score had a similar performance as the total margin and clearly outperformed the operating margin when predicting the composite quality/safety performance score. The composite financial performance score contributed 83% reduction in mean squares compared to total margin and both measures clearly outperformed the operating margin which only contributed 32% reduction in mean squares. All three measures showed weak associations with the readmission measure.


Pearson correlation coefficient formula

The correlation coefficient formula finds out the relation between the variables. It returns the values between -1 and 1. Use the below Pearson coefficient correlation calculator to measure the strength of two variables.

Pearson correlation coefficient formula:

N = the number of pairs of scores

Σxy = the sum of the products of paired scores

Σ x 2 = the sum of squared x scores

Σy 2 = the sum of squared y scores

Pearson correlation coefficient calculator

Here is a step by step guide to calculating Pearson’s correlation coefficient:

Step one: Create a Pearson correlation coefficient table. Make a data chart, including both the variables. Label these variables ‘x’ and ‘y.’ Add three additional columns – (xy), (x^2), and (y^2). Refer to this simple data chart.

Step two: Use basic multiplication to complete the table.

Step three: Add up all the columns from bottom to top.

Step four: Use the correlation formula to plug in the values.

If the result is negative, there is a negative correlation relationship between the two variables. If the result is positive, there is a positive correlation relationship between the variables. Results can also define the strength of a linear relationship i.e., strong positive relationship, strong negative relationship, medium positive relationship, and so on.

Determining the strength of the Pearson product-moment correlation coefficient

The Pearson product-moment correlation coefficient, or simply the Pearson correlation coefficient or the Pearson coefficient correlation r, determines the strength of the linear relationship between two variables. The stronger the association between the two variables, the closer your answer will incline towards 1 or -1. Attaining values of 1 or -1 signify that all the data points are plotted on the straight line of ‘best fit.’ It means that the change in factors of any variable does not weaken the correlation with the other variable. The closer your answer lies near 0, the more the variation in the variables.

How to interpret the Pearson correlation coefficient

Below are the proposed guidelines for the Pearson coefficient correlation interpretation:

Note that the strength of the association of the variables depends on what you measure and sample sizes.
On a graph, one can notice the relationship between the variables and make assumptions before even calculating them. The scatterplots, if close to the line, show a strong relationship between the variables. The closer the scatterplots lie next to the line, the stronger the relationship of the variables. The further they move from the line, the weaker the relationship gets. If the line is nearly parallel to the x-axis, due to the scatterplots randomly placed on the graph, it’s safe to assume that there is no correlation between the two variables.

What do the terms strength and direction mean?

The terms ‘strength’ and ‘direction’ have a statistical significance. Here’s a straightforward explanation of the two words:

  • Strength: Strength signifies the relationship correlation between two variables. It means how consistently one variable will change due to the change in the other. Values that are close to +1 or -1 indicate a strong relationship. These values are attained if the data points fall on or very close to the line. The further the data points move away, the weaker the strength of the linear relationship. When there is no practical way to draw a straight line because the data points are scattered, the strength of the linear relationship is the weakest.
  • Direction: The direction of the line indicates a positive linear or negative linear relationship between variables. If the line has an upward slope, the variables have a positive relationship. This means an increase in the value of one variable will lead to an increase in the value of the other variable. A negative correlation depicts a downward slope. This means an increase in the amount of one variable leads to a decrease in the value of another variable.

Examples of Pearson’s correlation coefficient

Let’s look at some visual examples to help you interpret a Pearson correlation coefficient table:

  • Large positive correlation:

The above figure depicts a correlation of almost +1.
The scatterplots are nearly plotted on the straight line.
The slope is positive, which means that if one variable increases, the other variable also increases, showing a positive linear line.
This denotes that a change in one variable is directly proportional to the change in the other variable.
An example of a large positive correlation would be – As children grow, so do their clothes and shoe sizes.
Let’s look at some visual examples to help you interpret a Pearson correlation coefficient table:

  • Medium positive correlation:

The figure above depicts a positive correlation.
The correlation is above than +0.8 but below than 1+.
It shows a pretty strong linear uphill pattern.
An example of a medium positive correlation would be – As the number of automobiles increases, so does the demand in the fuel variable increases.

  • Small negative correlation

In the figure above, the scatter plots are not as close to the straight line compared to the earlier examples
It shows a negative linear correlation of approximately -0.5
The change in one variable is inversely proportional to the change of the other variable as the slope is negative.
An example of a small negative correlation would be – The more somebody eats, the less hungry they get.

  • Weak / no correlation

The scatterplots are far away from the line.
It is tough to practically draw a line.
The correlation is approximately +0.15
It can’t be judged that the change in one variable is directly proportional or inversely proportional to the other variable.
An example of a weak/no correlation would be – An increase in fuel prices leads to lesser people adopting pets.


How well does the radius of a tree correlate with its age? - biología

The Basic Considerations

There are two components of deer management: harvest management and habitat management. Both are important in determining the quality and quantity of the deer population however, harvest management is the component which is most often overlooked in a good deer management program. The first step in deer harvest management is the establishment of a clear and well defined objective. A clear objective is essential to determine what harvest goals are needed. For example, if the landowner desires to have more deer on his property the logical step may be to reduce or totally restrict the number of does being harvested. However, if the objective is to manage for trophy or quality bucks, then the landowner must manage to preserve older bucks along with the removal of the proper number of antlerless deer to ensure adequate nutrition for the deer herd. In some situations, deer damage is a primary consideration and the landowner needs to know how many antlerless deer to remove to reduce the population to an acceptable level.

White-tailed deer herds were once subject to predation from large predators such as the Eastern Timber Wolf and the Eastern Cougar however, these predators no longer control deer herds in the east. In fact, the deer herd will increase 30 to 40 percent per year when protected and under good habitat conditions. Most of the deer herd recruitment must be removed annually to maintain the population at its current levels. The only economically practical method of deer harvest management is through regulated hunting. Although farmers and other landowners suffering deer damage may remove offending animals by utilizing deer damage permits, the vast majority of deer harvested in West Virginia are killed during the regular hunting seasons. Illegal kills, deer vehicle collisions, and other natural mortalities account for a lesser amount of deer being removed from the population.

Even though regulated antlerless harvests have repeatedly proven successful in maintaining white-tailed deer populations and their habitats, resistance to doe hunting remains rooted in the minds of many landowners and hunters who lived through the sparse deer populations of the early half of the 1900's. When a surplus buck is not harvested, that buck will remain as an individual in the population until it is removed however, when a doe is not harvested, each surplus doe increases the population by a multiple of the reproductive rate during subsequent seasons and the population continues to expand. One can readily see that buck hunters do not reduce deer populations.

Who is responsible for the removal of surplus antlerless deer? Responsibility for the management of the deer herd on private land lies with the landowner, the West Virginia Division of Natural Resources (DNR), and the hunter. This is a mutual responsibility and all parties must do their part to ensure a successful deer management program. The landowners must see that adequate numbers of hunters are allowed access to their property during the deer hunting seasons and monitor their harvest to ensure that an adequate number of does are removed each year. The State of West Virginia must allow the hunters a sufficiently liberal season and bag limits to remove the surplus deer. The hunter must conduct himself in an ethical manner and be flexible to the harvest needs of the landowner.

West Virginia's deer harvest management plan is a dynamic, 8-step plan with the primary objective to harvest appropriate numbers of deer within a county management unit based on the desired deer population. It provides for incremental increases or decreases in bag limits and liberalizations of seasons as necessary to manage the State's deer population.

After the landowner has determined a deer harvest management objective on his property, which may be to improve the deer herd quality increase antler size or to decrease, increase, stabilize, or even eliminate the herd, then goals to achieve the objective must be planned. Goals will be formulated by the number and quality of deer, both does and bucks, to be removed and/or left on the property.

In order to understand how the harvest of deer correlates to the deer population, it is fitting to define a few terms. Carrying capacity is the maximum number of animals which an environment will support. However, managers may refer to carrying capacity as the maximum sustainable yield of a deer population. In this context it is only important to know that carrying capacity is a term that relates the deer population to the habitat. Except during years of severe winters combined with poor food conditions (i.e., mast failures) most deer herds in West Virginia are well below carrying capacity but above the maximum sustainable yield. Population dynamics or change in the deer population is determined by mortality, reproduction, and movement within the population. Three population indicators that effect population dynamics are size and condition of the animals, sex ratio, and age distribution. Deer can be aged at the time of death by removing the lower jaw bone and aging by tooth replacement and wear. During the hunting season, harvested deer can be placed in various age classes: fawns ( years old), yearlings (1 years old), and adults (2 +). Aging allows deer size and age distributions to be analyzed.

Estimating deer populations is a difficult and expensive job. Usually by the time a good population estimate can be made the data is ancient history and not useful for management purposes. In reality state wildlife agencies use an index to estimate populations. An index is the number of animals related to some measurable parameter of the population. Indices such as harvest, hunter pressure, pellet counts, browse surveys, and population models are used to measure deer population abundance from year to year. In West Virginia, the number of bucks killed during the buck gun season per square mile of deer range in the county has been successfully used as an indicator of population abundance for many years. Indices do not provide an accurate estimate of the population, but provide trend data to analyze the population over time. However, it is useful to convert the buck kill per square mile to a population estimate when explaining or comparing deer populations. Relating this index to a population is dependent on many variables but in most cases the buck kill represents 10 to 20 percent of the deer population.

The landowner usually knows whether he needs to remove more or less does. The biggest question is how many does or bucks to remove. If in doubt, a good place to start is the Big Game Bulletin distributed by the Wildlife Resources Section or the DNR webpage(www.wvdnr.gov). This bulletin lists the kill of antlerless deer and bucks killed per county on a square mile basis (640 acres). A few simple calculations and consultation with the harvest guide (Table 1) should tell if you are decreasing or increasing the deer herd on your property. Landowners who wish to manage for bigger bucks need to pick a criteria that will result in younger, smaller bucks being left to grow.

To successfully evaluate the deer management program, records must be kept in as much detail as necessary to accomplish the objective. Records may be as simple as: the number of antlerless deer and bucks killed each year, or bucks now average 110 pounds and previously weighed 100 pounds, or number of deer observed in an alfalfa field from year to year. However, more intensive deer management efforts need considerably more data to evaluate the program. It is recommended that yearly records be kept of the deer harvest. Records should include the hunters name, date, sex of the deer, age (pull jaw bone and save for DNR biologists), number of points, outside spread of the rack, weight (dressed or live), and if a doe is lactating or not. The landowner will need a good hanging scale capable of weighing to the nearest pound for taking weights and a one-eighth inch steel tape for antler measurements. A Speedager as sold by Forestry Suppliers or a similar deer jaw aging chart is helpful.


Deer Population Indicators

Deer records can be analyzed and used as indicators of population growth or decline as well as the health and structure of the deer herd. The manager uses these indicators to adjust the harvest of bucks and does each year to meet the desired objective. Some commonly used indicators and their management implications are given below:

    Harvest sex ratios - When the purpose is to stabilize the deer herd, a ratio of approximately 1:1 antlerless deer (does and button bucks) to bucks in the harvest is generally used. Thirty to forty percent does in the harvest will usually stabilize the deer herd assuming that the deer herd is being exploited at recommended hunting pressures (normally 1 hunter per 20-50 acres). When the percent of yearling bucks in the harvest exceeds 50%, the recommended exploitation rates can be assumed. When managing for quality or trophy deer the manager should strive for a sex ratio in the deer herd of no more than 3 does to 1 buck.

As a landowner you can do much toward maintaining the deer herd at a desirable level. A general rule is that deer herds increase if you shoot only bucks stabilize at present levels when you shoot equal amounts of bucks and antlerless deer and decrease if you shoot more antlerless deer than you do bucks. The harvest guide (Table 1) indicates how many antlerless deer you should remove in relation to the bucks you harvest depending on whether you want to increase, decrease, or stabilize your herd. As deer may not restrict their home range to your farm, you will need to take into account what your neighbors do and adjust your harvest accordingly unless you have an extremely large farm (2,000+ acres). Normally one hunter per 20-50 acres will provide the hunting pressure needed to attain an adequate buck harvest. Generally, it takes about 4 hunters to kill one buck and about 2 hunters to kill one antlerless deer in West Virginia.

James E. Evans, William N. Grafton, Thomas R. McConnell.
Appreciation is extended to Michael J. Kridle.


Another Explosion

The words “explosion” and “burst” appear in another paper about arthropods. In the biology preprint server bioRxiv, three scientists attempted a new method of arranging insects and arthropods into a Darwinian tree. 2 This time, instead of genomes, they assembled proteomes to see if the major insect orders reflected the genomic phylogeny.

Results: An alignment-free whole-proteome tree of the arthropods shows that (a) the demographic grouping-pattern is similar to those in the gene trees, but there are notable differences in the branching orders of the groups and the sisterhood relationships between pairs of the groups and (b) almost all the founders of the groups have emerged in an explosive burst near the root of the tree.

These authors use the word “burst” a good 13 times, in phrases like “arthropodal burst” and “sudden burst” for all the major orders of insects. ¿Suena familiar?

“Arthropodal burst” near the root of ToAr [tree of arthropods]: Figures 3 shows the whole-proteome ToAr with CGD values. It reveals that the “founders” (for definition, see Supplemental information, Fig. S3) of all major groups (at Subphyla y Pedido levels) emerged in a burst within a short evolutionary progression span between CGD [cumulative genomic divergence] of 1.6 and 5.8 (marked by a small red arc), near the root of the tree in Figs. 3, 4 and 5. This burst is reminiscent of the “deep burst” of the founders of all kingdoms of Life in the whole proteome tree of Life.

Something about life likes to burst onto the scene without ancestors. One thing is for sure that is a very un-Darwinian picture. And building complex organisms — whether Ediacarans, Cambrian body plans, or arthropods — takes more than excursions of carbon and oxygen.


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