Redes Ecológicas

Bezerra et al. 2009

Escopo e objetivo

Todos os seres vivos estão conectados entre si por interações ecológicas, formando uma imensa “teia da vida”, que o próprio Darwin apelidou de “colina emaranhada” (tangled bank) em seu famoso livro “A Origem das Espécies”. Desemaranhar sistemas ecológicos é difícil, mas essa missão pode se tornar mais fácil usando ferramentas como a ciência de redes. Assim, este curso visa ajudar estudantes e profissionais que precisam usar a ciência de redes para resolver questões concretas em suas pesquisas.

Público-alvo

Estudantes e profissionais de Ecologia ou áreas correlatas.

Formato 

Em 2017, o curso terá um novo formato. Ele será transformado em um workshop ao estilo europeu “do it yourself“. Assim, haverá apenas um dia de aulas teóricas, sendo que todos os demais dias serão ocupados com análise de dados e discussões. Cada aluno deverá ter um projeto concreto na área e dados próprios para trabalhar durante o curso, devendo fazer sempre um esforço para achar soluções analíticas por conta própria, usando o material do curso e contando com professores e tutores para orientação.

Estratégia pedagógica

Este curso é baseado em aprendizado ativo, tendo como pilares:

  1. Aprendizado orientado por projetos;
  2. Aprendizado com os pares;
  3. Classe invertida.

Agradecimentos

Renata Muylaert tem atuado como tutora nos últimos anos. Este curso nasceu como fruto de outro curso oferecido em 2007 por Paulo Guimarães Jr, tendo evoluído de forma independente depois. As aulas teóricas e práticas foram montadas com a valiosa ajuda de diversos colegas do Brasil, Espanha, Alemanha, EUA e outros países, especialmente Pedro Jordano, Nico Blüthgen, Carsten Dormann, Mário Almeida-Neto, Márcio Araújo, Elisabeth Kalko, Andrej Mrvar, Vladimir Batagelj e Katherine Ognyanova.

Onde fazer o curso

Instituição: o curso é oferecido como disciplina optativa do PPG-ECMVS/UFMG sempre no segundo semestre de cada ano. A próxima edição será realizada de 20 a 27 de novembro de 2017, no ICB/UFMG, em Belo Horizonte, MG.

Docentes:

Participações especiais:

Pré-requisitos:

  1. Ter um plano concreto de usar a teoria de redes em um projeto de pesquisa científica de qualquer nível acadêmico (TCC, mestrado, doutorado etc.);
  2. Demonstrar ter conhecimentos básicos do ambiente de programação R;
  3. Ler a bibliografia obrigatória antes de vir para o curso (veja a lista de referências ao final desta página).

Como concorrer a uma vaga

Estudantes e profissionais de quaisquer instituições poderão se candidatar a uma vaga no curso de 17 de maio a 15 de julho de 2017. Inscrições encerradas!

Confira aqui a lista de alunos selecionados para o curso!

Mesmo os estudantes do PPG-ECMVS/UFMG devem se candidatar a uma vaga seguindo estas instruções. Siga à risca o passo-a-passo:

  1. Preencha o formulário online;
  2. Envie um e-mail para cursoredesecologicas@gmail.com, explicando porque deseja fazer o curso. Esse e-mail servirá como carta de intenções;
  3. Anexe ao e-mail mencionado no passo 2, em formato PDF, um comprovante de que já fez algum tipo de treinamento no programa R. Pode ter sido um curso de qualquer tipo, por exemplo, disciplina de graduação, disciplina de pós-graduação, curso online, curso de extensão ou outros. Se o título da disciplina ou curso não mencionar explicitamente o programa R, deve ser anexada também a ementa. Se você aprendeu a usar o R de forma autodidata, comprove sua proficiência de alguma outra maneira;
  4. Peça a um colega mais experiente e que te conheça bem (por exemplo, orientador) que envie uma carta de recomendação diretamente para o mesmo e-mail mencionado no passo 2.

Matrícula dos alunos selecionados

Dos alunos externos à UFMG que forem selecionados para o curso será cobrada uma taxa pela universidade, que permite cursar esta e qualquer outra disciplina da UFMG no mesmo semestre. Informe-se junto à secretaria do PPG-ECMVS/UFMG sobre o valor e as condições de pagamento. Caso seja selecionado, siga à risca as instruções de matrícula isolada dadas no site do programa. Alunos internos à UFMG podem se matricular seguindo o protocolo interno usual.

Programa

As aulas sempre são dadas das 9:00 às 18:00, com pausa das 12:00 às 14:00, na sala I3-236 do ICB-UFMG.

Dia 20/11

  • Apresentação do curso
  • Palestras

Dia 21/11

  • Discussão dos projetos

Dias 22, 23 e 24/11

  • Análise de dados personalizada
  • Discussão ao final do dia

Dia 27/11

  • Workshop final

Preparativos antes de vir para o curso

Siga à risca todos estes passos, sem exceções, antes do primeiro dia de curso:

  1. ​Leia todos os trabalhos listados na seção “Leituras prévias obrigatórias“;
  2. Leia o capítulo 2 do livro Network Science (Barabasi 2016), que dá uma excelente base sobre teoria de redes e teoria de grafos;
  3. Leia o artigo de Pocock et al. (2016), que aborda as muitas formas de se desenhar redes complexas para diferentes fins;
  4. Faça os exercícios propostos no tutorial de desenho de redes da Profa. Katya Ognyanova, que é focado no programa R;
  5. Prepare o seu computador, instalando todos os programas recomendados.

Material

Boa parte da base analítica do curso está no livro Guia para Análise de Redes Ecológicas. Como a partir da edição 2017 o curso focará no programa R, os demais programas serão usados apenas de forma complementar. O principal programa complementar do curso será o Pajek.

Bases de dados

As bases de dados listadas abaixo contém uma grande variedade de redes ecológicas e não-ecológicas, que podem ser usadas para exercitar análises ou mesmo como fontes de dados primários para estudos:

Avaliação

No último dia do curso faremos um workshop, em que cada aluno apresentará os resultados das análises que fez durante a semana para o próprio projeto. A nota do curso será dada com base nessa apresentação e na evolução do aluno ao longo do curso.

Opinião dos alunos

Ao final do curso, por favor preencha o formulário de satisfação, para que possamos melhorar as edições futuras e atender melhor as próximas turma. Peça o link ao professor.

Histórico de edições do curso

  • 18ª. 2017, UFMG
  • 17ª. 2015, UFMG
  • 16ª. 2014, UFMG
  • 15ª. 2014, PPBio
  • 14ª. 2013, UFU
  • 13ª. 2013, UFMG
  • 12ª. 2013, UERJ
  • 11ª. 2013, UEFS
  • 10ª. 2012, Unesp
  • 9ª.   2012, UFMG
  • 8ª.   2012, UEM
  • 7ª.   2012, UEFS
  • 6ª.   2011, UFC
  • 5ª.   2011, UEFS
  • 4ª.   2009, UFSCar
  • 3ª.   2009, UFPE
  • 2ª.   2009, UEFS
  • 1ª.   2009, UFBA

Cursos sobre redes ecológicas no Brasil

Cursos e tutoriais online

Cursos e labs no exterior

Leituras prévias obrigatórias

Antes do primeiro dia do curso, todos os alunos devem ter lido todos os trabalhos listados abaixo. Caso não tenham acesso a algum deles, peçam ao professor.

  1. Araújo, M.S., Martins, E.G., Cruz, L.D., Fernandes, F.R., Linhares, A.X., Dos Reis, S.F. & Guimarães, P.R. (2010) Nested diets: a novel pattern of individual-level resource use. Oikos, 119, 81–88.
  2. Barabasi, A.L. (2005) Network theory – The emergence of the creative enterprise. Science, 308, 639–641.
  3. Bascompte, J. (2007) Networks in ecology. Basic and Applied Ecology, 8, 485–490.
  4. Beckett, S.J. (2016) Improved community detection in weighted bipartite networks. Royal Society Open Science, 3, 140536.
  5. Bezerra, E.L.S., Machado, I.C. & Mello, M.A.R. (2009) Pollination networks of oil-flowers: a tiny world within the smallest of all worlds. Journal of Animal Ecology, 78, 1096–1101.
  6. Flores, C.O., Valverde, S. & Weitz, J.S. (2013) Multi-scale structure and geographic drivers of cross-infection within marine bacteria and phages. The ISME Journal, 7, 520–532.
  7. Fortunato, S. & Hric, D. (2016) Community detection in networks: A user guide. Physics Reports, 659, 1–44.
  8. Fründ, J., McCann, K.S. & Williams, N.M. (2016) Sampling bias is a challenge for quantifying specialization and network structure: lessons from a quantitative niche model. Oikos, 125, 502–513.
  9. Genrich, C.M., Mello, M.A.R., Silveira, F.A.O., Bronstein, J.L. & Paglia, A.P. (2017) Duality of interaction outcomes in a plant-frugivore multilayer network. Oikos, 126, 361–368.
  10. Guimarães Jr, P.R., Jordano, P. & Thompson, J.N. (2011) Evolution and coevolution in mutualistic networks. Ecology Letters, 14, 877–885.
  11. Ings, T.C., Montoya, J.M., Bascompte, J., Bl??thgen, N., Brown, L., Dormann, C.F., Edwards, F., Figueroa, D., Jacob, U., Jones, J.I., Lauridsen, R.B., Ledger, M.E., Lewis, H.M., Olesen, J.M., Van Veen, F.J.F., Warren, P.H., Woodward, G., Blüthgen, N., Brown, L., Dormann, C.F., Edwards, F., Figueroa, D., Jacob, U., Jones, J.I., Lauridsen, R.B., Ledger, M.E., Lewis, H.M., Olesen, J.M., Van Veen, F.J.F., Warren, P.H. & Woodward, G. (2009) Ecological networks – beyond food webs. Journal of Animal Ecology, 78, 253–269.
  12. Jorge, L.R., Prado, P.I., Almeida-Neto, M. & Lewinsohn, T.M. (2014) An integrated framework to improve the concept of resource specialisation (ed V Novotny). Ecology Letters, 17, 1341–1350.
  13. Lewinsohn, T.M., Inácio Prado, P., Jordano, P., Bascompte, J., M. Olesen, J., Prado, P.I., Jordano, P., Bascompte, J. & Olesen, J.M. (2006) Structure in plant-animal interaction assemblages. Oikos, 113, 174–184.
  14. Mello, M.A.R., Rodrigues, F.A., Costa, L. da F., Kissling, W.D., Şekercioğlu, Ç.H., Marquitti, F.M.D. & Kalko, E.K.V. (2015) Keystone species in seed dispersal networks are mainly determined by dietary specialization. Oikos, 124, 1031–1039.
  15. Pilosof, S., Porter, M.A., Pascual, M. & Kéfi, S. (2017) The multilayer nature of ecological networks. Nature Ecology & Evolution, 1, 101.
  16. Pinheiro, R.B.P., Félix, G.M.F., Chaves, A. V, Lacorte, G.A., Santos, F.R., Braga, É.M. & Mello, M.A.R. (2016) Trade-offs and resource breadth processes as drivers of performance and specificity in a host–parasite system: a new integrative hypothesis. International Journal for Parasitology, 46, 115–121.
  17. Pocock, M.J.O., Evans, D.M., Fontaine, C., Harvey, M., Julliard, R., McLaughlin, Ó., Silvertown, J., Tamaddoni-Nezhad, A., White, P.C.L. & Bohan, D.A. (2016) The Visualisation of Ecological Networks, and Their Use as a Tool for Engagement, Advocacy and Management., pp. 41–85.
  18. Poisot, T., Stouffer, D.B. & Kéfi, S. (2016) Describe, understand and predict: why do we need networks in ecology? Functional Ecology, 30, 1878–1882.
  19. Ulrich, W., Almeida-Neto, M. & Gotelli, N.J. (2009) A consumer’s guide to nestedness analysis . Oikos:, 118, 3–17.
  20. Vieira, M.C. & Almeida-Neto, M. (2015) A simple stochastic model for complex coextinctions in mutualistic networks: robustness decreases with connectance (ed R Irwin). Ecology Letters, 18, 144–152.

Bibliografia de base

Estes livros compõe a base teórica do curso:

  1. Barabasi, A.-L. (2016) Network Science, 1st ed. Cambridge University Press, Cambridge.
  2. Bascompte, J. & Jordano, P. (2014) Mutualistic Networks, 1st ed. Princeton University Press, Princeton.
  3. Cohen, R. & Havlin, S. (2010) Complex Networks: Structure, Robustness, and Function. Cambridge University Press.
  4. Dunne, J.A. & Pascual, M. (2005) Ecological Networks: Linking Structure to Dynamics in Food Webs, 1st ed. Oxford University Press, Oxford.
  5. Tscharntke, T. & Hawkins, B.A. (2002) Multitrophic Level Interactions. Cambridge University Press, Cambridge.

E se eu não souber nada sobre redes complexas?

Se você nunca teve contato com a ciência de redes, comece lendo estes artigos de divulgação:

  1. Costa, L.F. (2005) Redes complexas: modelagem simples da natureza. Ciência Hoje, 36, 34–39.
  2. Mello, M.A.R. (2010) Redes mutualistas: pequenos mundos de interações entre animais e plantas. Ciência Hoje, 47, 32–37.
  3. Mello, M.A.R. (2016) Desemaranhando a colina de Darwin. Ciência Hoje, 58, 50–57.

Depois leia este capítulo de livro em português:

  1. Mello, M.A.R. (2013) Redes de dispersão de sementes: pequenos mundos mutualistas. In: A Teoria ecológica: perspectivas e avanços futuros nos últimos dez anos de pesquisa no Brasil, 1st ed (eds R. Loyola, C. Rezende, J.F. Diniz-Filho & R.A. Parentoni), pp. 46–68. Artes Gráficas Quadricolor, Fortaleza.

Assista também os seguintes vídeos: