Evolutionary diversification in Central Brazil: where Amazonia and Cerrado meet

Apesar da fauna de mamíferos Neotropicais ser uma das mais ricas do mundo, o nosso conhecimento sobre os limites de espécies, distribuições geográficas e relações filogenéticas está ainda agora no seu início. As áreas de transição entre os dois maiores biomas da América do Sul, o Cerrado e a Amazónia, são ainda menos conhecidas. Até ao momento, escassos estudos focaram os pequenos mamíferos destas áreas. Destes estudos, apenas dois apresentam dados taxonómicos e de distribuição geográfica de uma lista de espécies reduzida e, nenhum é focado nos processos evolutivos que conduziram à diversidade destas áreas. O presente trabalho tem como objectivo aumentar o conhecimento básico sobre a diversidade do médio Rio Araguaia, na região central do Brasil, através da amostragem e análise de espécies de pequenos mamíferos, integrando um intenso trabalho de campo, de laboratório e de museu. Desta forma, um total de 22 espécies é registado para o médio Araguaia. De entre estas espécies, descreve-se uma espécie nova de Rhipidomys, regista-se uma espécie não descrita de Thrichomys e uma potencial nova forma de Oligoryzomys, e também se apresenta uma diagnose emendada do obscuro Oecomys cleberi. Para cada espécie, são também descritas as suas características morfológicas e resumem-se os seus aspectos de distribuição geográfica e história natural. Para os quatro géneros acima referidos, são apresentadas as análises filogenéticas que permitem a identificação das espécies. Adicionalmente, os princípios da filogeografia são aplicados para estudar os padrões da distribuição geográfica da diversidade genética de três roedores sigmodontíneos e seis marsupiais didelphídeos. Os resultados obtidos demonstram que o Rio Araguaia forma uma barreira geográfica para espécies especialistas em florestas não-alagáveis; por outro lado, espécies generalistas apresentam partilha de haplótipos em ambas as margens do rio. Argumentamos também que os refúgios florestais e os gradientes poderão ter tido um papel importante para moldar a estrutura genética de populações de pequenos mamíferos no Brasil central. Em suma, os resultados apresentados corroboram a proposição de que a diversidade Neotropical não poderá ser explicada através de um único modelo de especiação e que estes não são mutuamente exclusivos. O entendimento integral dos processos ecológicos e históricos que deram origem à fauna Neotropical, assim como a continuidade de estudos sistemáticos, depende da realização de novas amostragens e consequente enriquecimento dos museus com colecções apropriadas.

Contributos para a eficácia do clustering usando o tagging social

Nos últimos anos temos vindo a assistir a uma mudança na forma como a informação é disponibilizada online. O surgimento da web para todos possibilitou a fácil edição, disponibilização e partilha da informação gerando um considerável aumento da mesma. Rapidamente surgiram sistemas que permitem a coleção e partilha dessa informação, que para além de possibilitarem a coleção dos recursos também permitem que os utilizadores a descrevam utilizando tags ou comentários. A organização automática dessa informação é um dos maiores desafios no contexto da web atual. Apesar de existirem vários algoritmos de clustering, o compromisso entre a eficácia (formação de grupos que fazem sentido) e a eficiência (execução em tempo aceitável) é difícil de encontrar. Neste sentido, esta investigação tem por problemática aferir se um sistema de agrupamento automático de documentos, melhora a sua eficácia quando se integra um sistema de classificação social. Analisámos e discutimos dois métodos baseados no algoritmo k-means para o clustering de documentos e que possibilitam a integração do tagging social nesse processo. O primeiro permite a integração das tags diretamente no Vector Space Model e o segundo propõe a integração das tags para a seleção das sementes iniciais. O primeiro método permite que as tags sejam pesadas em função da sua ocorrência no documento através do parâmetro Social Slider. Este método foi criado tendo por base um modelo de predição que sugere que, quando se utiliza a similaridade dos cossenos, documentos que partilham tags ficam mais próximos enquanto que, no caso de não partilharem, ficam mais distantes. O segundo método deu origem a um algoritmo que denominamos k-C. Este para além de permitir a seleção inicial das sementes através de uma rede de tags também altera a forma como os novos centróides em cada iteração são calculados. A alteração ao cálculo dos centróides teve em consideração uma reflexão sobre a utilização da distância euclidiana e similaridade dos cossenos no algoritmo de clustering k-means. No contexto da avaliação dos algoritmos foram propostos dois algoritmos, o algoritmo da “Ground truth automática” e o algoritmo MCI. O primeiro permite a deteção da estrutura dos dados, caso seja desconhecida, e o segundo é uma medida de avaliação interna baseada na similaridade dos cossenos entre o documento mais próximo de cada documento. A análise de resultados preliminares sugere que a utilização do primeiro método de integração das tags no VSM tem mais impacto no algoritmo k-means do que no algoritmo k-C. Além disso, os resultados obtidos evidenciam que não existe correlação entre a escolha do parâmetro SS e a qualidade dos clusters. Neste sentido, os restantes testes foram conduzidos utilizando apenas o algoritmo k-C (sem integração de tags no VSM), sendo que os resultados obtidos indicam que a utilização deste algoritmo tende a gerar clusters mais eficazes.