<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Distribución potencial de la comadreja de cola larga (Neogale frenata Lichtenstein, 1831) (Mammalia: Mustelidae) en diferentes escenarios de cambio climático antropogénico en Colombia

dc.contributor.advisorMahecha Jiménez, Oscar Javier
dc.contributor.authorBarrera Ospino, Lina Marcela
dc.contributor.authorCastillo Restrepo, Laura Alexandra
dc.contributor.orcidMahecha Jiménez, Oscar Javier [0000-0002-8682-0020]
dc.creator.emailbarreraospinolina@gmail.com
dc.creator.emaillau22cast@gmail.com
dc.creator.id20202140091
dc.creator.id20202140044
dc.date.accessioned2026-02-28T19:17:49Z
dc.date.available2026-02-28T19:17:49Z
dc.date.created2026-02-03
dc.descriptionLa distribución de las especies de pequeños mamíferos carnívoros, como Neogale frenata, Linchstein (1831), en la región Andina es de vital importancia en los ecosistemas de alta montaña, al cumplir un rol ecológico para el control de plagas y contribuir al equilibrio ecosistémico. Esta especie ha sido reportada con hábitos de ocurrencia en sectores rurales y urbanos, lo que evidencia su adaptación a diferentes ambientes. La presente investigación evaluó el efecto del cambio climático antropogénico en la distribución potencial de N. frenata en Colombia. Se modeló la distribución al tiempo reciente (1970–2000) mediante el algoritmo de máxima entropía (MaxEnt), utilizando datos de presencia de la especie y seis variables bioclimáticas de WorldClim. Posteriormente, se proyectó la distribución hacia tres periodos futuros (2021–2040, 2041–2060 y 2061–2080) bajo dos escenarios de cambio climático (SSP2-4.5 y SSP5-8.5) del modelo climático global HadGEM3-GC3.1-LL. Se describieron los rangos de tolerancia térmica y de precipitación mediante diagramas de caja y se cuantificaron las ganancias y pérdidas de área de distribución potencial. Los resultados muestran áreas de idoneidad climática para la especie en al menos 15 departamentos andinos, con un elevado rendimiento predictivo del modelo (AUC de 0.939 para entrenamiento y 0.877 para prueba). Sin embargo, las proyecciones futuras evidencian una pérdida progresiva de hábitat, especialmente bajo el escenario de cambio climático SSP5-8.5, lo que sugiere una reducción potencial en la distribución de la especie. Estos hallazgos aportan información clave sobre los rangos climáticos de N. frenata y permiten anticipar impactos del cambio climático para su conservación.
dc.description.abstractThe distribution of small carnivorous mammal species, such as Neogale frenata Linchstein (1831), in the Andean region is of vital importance in high-mountain ecosystems, as they fulfill an ecological role in pest control and contribute to ecosystem balance. This species has been reported to occur in both rural and urban areas, demonstrating its adaptation to different environments. The present study evaluated the effect of anthropogenic climate change on the potential distribution of N. frenata in Colombia. Distribution was modeled for the recent period (1970–2000) using the maximum entropy algorithm (MaxEnt), based on species presence data and six bioclimatic variables from WorldClim. Subsequently, the distribution was projected into three future periods (2021–2040, 2041–2060, and 2061–2080) under two climate change scenarios (SSP2-4.5 and SSP5-8.5) from the global climate model HadGEM3-GC3.1-LL. Thermal and precipitation tolerance ranges were described using boxplots, and gains and losses in potential distribution area were quantified. The results show areas of climatic suitability for the species in at least 15 Andean departments, with high predictive performance of the model (AUC of 0.939 for training and 0.877 for testing). However, future projections indicate a progressive loss of habitat, especially under the SSP5-8.5 climate change scenario, suggesting a potential reduction in the species’ distribution. These findings provide key information on the climatic ranges of N.frenata and help anticipate the impacts of climate change for its conservation.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/100531
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
dc.relation.referencesAdger, W. N., Huq, S., Brown, K., Conway, D. y Hulme, M. (2003). Adaptation to climate change in the developing world. Progress in Development Studies 3:179-195.
dc.relation.referencesAgrawal, A. (2008). The Role of Local Institutions in Adaptation to Climate Change. Department of Social Dimensions of Climate Change. The World Bank, Washington D. C.
dc.relation.referencesÁguila-Perero, K. S., Vélez-Cobeña, J. A., y Delgado, D. (2024). Análisis de la erosividad de la lluvia hasta el 2060 en la cuenca del río Portoviejo: una mirada hacia el cambio climático. Polo del Conocimiento, 9(9), 4467–4482. https://doi.org/10.23857/pc.v9i9.8775
dc.relation.referencesAkinwande, M. , Dikko, H. and Samson, A. (2015) Variance Inflation Factor: As a Condition for the Inclusion of Suppressor Variable(s) in Regression Analysis. Open Journal of Statistics, 5, 754-767. doi: 10.4236/ojs.2015.57075.
dc.relation.referencesAlarcón H. C, J., A., y Pabón-Caicedo, P. (2013). El cambio climático y la distribución espacial de las formaciones vegetales en Colombia. Colombia Forestal. 16(2), 171–185
dc.relation.referencesAlin, A. (2010). Multicollinearity. Wiley interdisciplinary reviews: computational statistics, 2(3), 370-374.
dc.relation.referencesAndelt, W., Kie, J., Knowlton, F., y Cardwell, K. (1987). Variation in coyote diets associated with season and successional changes in vegetation. Journal of Wildlife Management, 51(2), 273–277.
dc.relation.referencesAndrews, T., Andrews, M. B., Bodas-Salcedo, A., Jones, G. S., Kuhlbrodt, T., Manners, J., Menary, M. B., Ridley, J., Ringer, M. A., Sellar, A. A., Senior, C. A., y Tang, Y. (2020). Forcings, feedbacks and climate sensitivity in HadGEM3-GC3.1 and UKESM1. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11(12), 4377–4394. https://doi.org/10.1029/2019MS001866
dc.relation.referencesAraújo, M. B., A . Rozenfeld, C. Rahbek , and P. A. Marquet. (2011). Using Species Co- Occurrence Networks to Assess the Impacts of Climate Change. Ecography 34, no. 6: 897–908.
dc.relation.referencesAraújo, M. B., Pearson, R. G., Thuiller, W., y Erhard, M. (2005). Validation of species–climate impact models under climate change. Global Change Biology, 11(9), 1504-1513.
dc.relation.referencesArias Maldonado, M. (2018). Antropoceno: La política en la era humana . Tauro
dc.relation.referencesAustin, M.P.. (2002). Predicción espacial de la distribución de especies: Una interfaz entre factores ecológicosteoría y modelado estadístico.Modelado ecológico,157(2–3), 101–118.https://doi.org/10.1016/S0304-3800(02)00205-3
dc.relation.referencesBaldwin, R. A. (2009). Use of maximum entropy modeling in wildlife research. Entropy. Vol. 11, p. 854-866.
dc.relation.referencesBasis.Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Bellard, C., Bertelsmeier, C., Leadley, P., Thuiller, W., y Courchamp, F. (2012). Impacts of climate change on the future of biodiversity. Ecology Letters, 15(4), 365–377. http://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2011.01736.x
dc.relation.referencesBennett, M. A., Marquet, P. A., Sillero-Zubiri, C., y Marino, J. (2017). Shifts in habitat suitability and the conservation status of the endangered Andean cat Leopardus jacobita under climate change scenarios. Oryx, 53(2), 356–367. https://doi.org/10.1017/S0030605317000503
dc.relation.referencesBedoya-V., María Margarita, Arias-Alzate, Andrés, & Delgado-V., Carlos A. (2018). Atropellamientos de fauna silvestre en la red vial urbana de cinco ciudades del Valle de Aburrá (Antioquia, Colombia). Caldasia , 40 (2), 335-348. https://doi.org/10.15446/caldasia.v40n2.68297
dc.relation.referencesBlois, J. L., P. L. Zarnetske, M. C. Fitzpatrick, and S. Finnegan. (2013). Climate Change and the Past, Present, and Future of Biotic Interactions. Science 341, no. 6145: 499–504. https:// doi. org/ 10. 1126/ scien ce. 1237184.
dc.relation.referencesBooth, T. H., Nix, H. A., Busby, J. R., y Hutchinson, M. F. (2014). Bioclim: The first species distribution modelling package, its early applications and relevance to most current MaxEnt studies. Diversity and Distributions, 20(1), 1–9. https://doi.org/10.1111/ddi.12144
dc.relation.referencesBreiman, L. (2001). Random forest. Machine Learning. Vol. 45, N° 1, p. 5-32.
dc.relation.referencesBrusca, R. C., y Brusca, G. J. (2003). Invertebrates, Sinauer Associates.
dc.relation.referencesBrown, J. H., y Lasiewski, R. C. (1972). Metabolism of weasels: The cost of being long and thin. Ecology, 53(5), 939-943. https://doi.org/10.2307/1934310
dc.relation.referencesBuytaert, W., Cuesta-Camacho, F., y Tobón, C. (2011). Potential impacts of climate change on the environmental services of humid tropical alpine regions. Global Ecology and Biogeography, 20(1), 19–33. https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010.00585.x
dc.relation.referencesBystriakova, N., Peregrym, M., Erkens, RH, Bezsmertna, O. y Schneider, H. (2012). Sesgo de muestreo en el espacio geográfico y ambiental y su efecto en la capacidad predictiva de los modelos de distribución de especies. Sistemática y biodiversidad. 10 (3), 305–315.
dc.relation.referencesCalderón-Capote, M.C., Rojas-Rojas, Cárdenas, G., y Pardo, M. (2015). Calderón. Pp. 109–135, in: Los carnívoros terrestres y semiacuáticos continentales de Colombia. Guía de Campo (Suáres-Castro y Ramírez-Chavez, eds.). Editorial Universidad Nacional de Colombia, Bogotá D.C
dc.relation.referencesCao, B., Bai, C., Zhang, M., Lu, Y., Gao, P., Yang, J., et al. (2022). Future landscape of renewable fuel resources: Current and future conservation and utilization of main biofuel crops in China. Sci. Total Environ. 806, 150946
dc.relation.referencesCastellanos, E., MF Lemos, L. Astigarraga, N. Chacón, N. Cuvi, C. Huggel, L. Miranda, M. Moncassim Vale, JP Ometto, PL Peri, JC Postigo, L. Ramajo, L. Roco y M. Rusticucci, (2022). Centro y Sudamérica. En: Cambio Climático 2022: Impactos, Adaptación y Vulnerabilidad. Contribución del Grupo de Trabajo II al Sexto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático [H.-O. Pörtner, DC Roberts, M. Tignor, ES Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, B. Rama (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido y Nueva York, NY, EE. UU., págs. 1689–1816, doi:10.1017/9781009325844.014.
dc.relation.referencesChen, D., M. Rojas, BH Samset, K. Cobb, A. Diongue Niang, P. Edwards, S. Emori, SH Faria, E. Hawkins, P. Hope, P. Huybrechts, M. Meinshausen, SK Mustafa, G.-K. Plattner y A.-M. Tréguier. (2021). encuadre, contexto y métodos. En Cambio climático 2021: la base de la ciencia física. Contribución del Grupo de trabajo I al Sexto Informe de evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, SL Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, MI Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, JBR Matthews, TK Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu y B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido y Nueva York, NY, EE. UU., págs. 147–286, doi: 10.1017/9781009157896.003 .
dc.relation.referencesCortés, E. (1989). Estudio del régimen de temperatura en Colombia. HIMAT. Bogotá., pág.103.
dc.relation.referencesClimate Data. (2023). Understanding Shared Socio-economic Pathways (SSPs). Recuperado de https://climatedata.ca/resource/understanding-shared-socio-economic-pathways-ssps/
dc.relation.referencesCollins, M. , Knutti, R. , Arblaster, J. , Dufresne, J.-L. , Fichefet, T. , Friedlingstein, P. , Gao, X. , Gutowski, W.J. , Johns, T. , Krinner, G. , Shongwe, M. , Tebaldi, C. , Weaver, A.J. y Wehne, M. (2013). Cambio climático a largo plazo: Proyecciones, compromisos e irreversibilidad . En TF Stocker , et al. (Eds.), Cambio climático 2013: Bases de la ciencia física. Contribución del Grupo de Trabajo I al Quinto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático ( pp . 1029-1136 ). Cambridge : Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9781107415324.024
dc.relation.referencesCONDESAN. (2013). Panorama andino 2013: Tendencias y desafíos para el desarrollo sostenible de los Andes (Informe Técnico). Consorcio para el Desarrollo Sostenible de la Ecorregión Andina (CONDESAN).
dc.relation.referencesCortés-Reyes, Édgar, Rubio-Romero, Jorge Andrés, y Gaitán-Duarte, Hernando. (2010). Métodos estadísticos de evaluación de la concordancia y la reproducibilidad de pruebas diagnósticas. Revista Colombiana de Obstetricia y Ginecología, 61 (3), 247-255.
dc.relation.referencesCreswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. Sage.
dc.relation.referencesCritical Ecosystem Partnership Fund (CEPF). (2021). Tropical Andes ecosystem profile 2021 (Ecosystem Profile). CEPF. https://www.cepf.net/resources/ecosystem-profile-documents/tropical-andes-ecosystem-profile-2021
dc.relation.referencesCruz-Cárdenas, G., Villaseñor, José., López-Mata, L., Martínez-Meyer, E., y Ortiz, E. (2014). Selección de predictores ambientales para el modelado de la distribución de especies en Maxent. Revista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente, 20(2), 187-201. https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2013.09.034
dc.relation.referencesCuesta, F., Muriel, P., Llambí, L. D., Halloy, S., Aguirre, N., Beck, S. G., y Becerra, M. T. (2017). Latitudinal and altitudinal patterns of plant community diversity on mountain summits across the tropical Andes. Biodiversity and Conservation, 26(1), 185–206. https://doi.org/10.1007/s10531-016-1231-6
dc.relation.referencesCuesta, F., Tovar, C., Llambí, L. D. (2020). Rasgos de nicho térmico de especies y comunidades de plantas de alta montaña en los Andes tropicales y su vulnerabilidad al calentamiento global. J Biogeogr.; 47 : 408-420. https://doi.org/10.1111/jbi.13759
dc.relation.referencesDávalos, L. M., Rodríguez, J. P., y Gutiérrez, J. (2020). Biodiversity patterns in Colombia: A synthesis of environmental gradients and conservation priorities. Biodiversity and Conservation, 29(2), 395–416. https://doi.org/10.1007/s10531-019-01862-9
dc.relation.referencesDeutsches Klimarechenzentrum (DKRZ). (s. f.). The SSP scenarios in CMIP6. Recuperado el [01 noviembre], de https://www.dkrz.de/en/communication/climate-simulations/cmip6-en/the-ssp-scenarios
dc.relation.referencesDiaz-Ruiz, F., Delibes-Mateos, M., Garcia-Moreno, J., Lopez-Martin, J., Ferreira, C., y Ferreras, P. (2013). Biogeographical patterns in the diet of an opportunistic predator: The red fox Vulpes vulpes in the Iberian Peninsula. Mammal Review, 43(1), 59–70
dc.relation.referencesDi Marco, M., y Santini, L. (2015). Human pressures predict species’ geographic range size better than biological traits. Global Change Biology, 21(6), 2169–2178. https://doi.org/10.1111/gcb.12834
dc.relation.referencesDormann, C. F., et al (2013). Collinearity: a review of methods to deal with it and a simulation study. Ecography, 36(1), 27–46.
dc.relation.referencesDudik, M., Phillips, S.J., Schapire, R. E. (2007). Maximum entropy density estimation with generalized regularization and an application to species distribution modeling. J. Mach. Learn. Res. 8, 1217–1260.
dc.relation.referencesEisenberg, J. F. (1989). Mammals of the Neotropics: The Northern Neotropics. University of Chicago Press, Chicago, EEUU 449.
dc.relation.referencesElith, J. y Leathwick, J. R. (2009). Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 40, 677–697.
dc.relation.referencesElith, J. (2002). Métodos cuantitativos para modelar el hábitat de especies: rendimiento comparativo y una aplicación a las plantas australianas . – En: S. Ferson y M. Burgman (eds), Métodos cuantitativos para la biología de la conservación . Springer, págs. 39 – 58 .
dc.relation.referencesElith, J., Graham, C.H., Anderson, R.P., Dudík, M., Ferrier, S., y Guisan, A. (2006). Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data. Ecography. 29 (2), 129–151. https://doi.org/10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x.
dc.relation.referencesElith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudík, M., Chee, Y. E., Yates, C. J. (2011). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Divers. Distrib. 17 (1), 43–57. https://doi.org/ 10.1111/j.1472-4642.201
dc.relation.referencesEmmons, L. H., y Feer, F. (1997). Neotropical rainforest mammals: A field guide (2nd ed.). University of Chicago Press.
dc.relation.referencesEscobar-Lasso, Sergio, y Margarita Gil-Fernández. (2014). The Highest Elevation Record of Mustela Frenata (Carnivora: Mustelidae) and Distribution in Calda Department, Andean Region of Colombia. Mammalogy Notes 1 (2), 7-9. https://doi.org/10.47603/manovol1n2.7-9.
dc.relation.referencesEscoto Castillo, A., Sánchez Peña, L., y Gachuz Delgado, S. (2017). Trayectorias Socioeconómicas Compartidas (SSP): nuevas maneras de comprender el cambio climático y social. Estudios demográficos y urbanos, 32 (3), 669-693. https://doi.org/10.24201/edu.v32i3.1684
dc.relation.referencesEslava, J. (1992). Perl altitudinal de la temperatura del aire en Colombia. Geofís. Colomb., 1:3752.
dc.relation.referencesErnest, S. K. M., Brown, J. H., & Parmenter, R. R. (2000). Rodents, plants, and precipitation: Spatial and temporal dynamics of consumers and resources. Oikos, 88(3), 470-482. https://doi.org/10.1034/j.1600-0706.2000.880302.x
dc.relation.referencesEyring, V., Bony, S., Meehl, G. A., Senior, C. A., Stevens, B., Stouffer, R. J., y Taylor, K. E. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9, 1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
dc.relation.referencesFang Wang et al. (2024). Species distribution modeling based on MaxEnt to inform biodiversity conservation in the Central Urban Area of Chongqing Municipality, Ecological Indicators, Volume 158, ISSN 1470-160X. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111491.
dc.relation.referencesFarashi, A., Alizadeh-Noughani, M. (2023). Introducción básica al modelado de la distribución de especies. En: Dhyani, S., Adhikari, D., Dasgupta, R., Kadaverugu, R. (eds.) Modelado de ecosistemas y hábitats de especies para la conservación y la restauración. Springer, Singapur. https://doi.org/10.1007/978-981-99-0131-9_2
dc.relation.referencesFawcett D, Rojas-Dias V, Montero H. (1996). Colombian Weasel. Small Carniv Conservat. 14: 7-10.
dc.relation.referencesFick, S. E., y Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: New 1‐km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302–4315.
dc.relation.referencesFielding, A. H., y Bell, J. F. (1997). A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models. Environmental Conservation, 24, 38–49.
dc.relation.referencesFjeldså, J., Lambin, E. y Mertens, B. (1999). Correlation between Endemism and Local Ecoclimatic Stability Documented by Comparing Andean Bird Distributions and Remotely Sensed Land Surface Data. Ecography 22:63-78.
dc.relation.referencesFlato, G. , Marotzke, J. , Abiodun, B. , Braconnot, P. , Chou, SC , Collins, W. , Cox , P. , Driouech, F. , Emori, S. , Eyring, V. , Forest, C. , Gleckler, P. , Guilyardi, E. , Jakob, C. , Kattsov, V. , Reason, C. y Rummukainen, M. (2013). Evaluation of climate models (Evaluación de modelos climáticos ). En TF Stocker , et al. (Eds.), Climate change 2013: The physical science basis (Cambio climático 2013: La base de la ciencia física). Contribución del Grupo de trabajo I al Quinto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (págs. 741-882). Cambridge : Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9781107415324.020
dc.relation.referencesFonseca González, W. C., Pino Reyes, L. T, Marín Durán, S., Baena Salazar, D., Horta Pérez, S. V, y Fuentes Hernández, J. S. (2020). Contexto regional andina. Observatorio Regional de Objetivos de Desarrollo Sostenible, Universidad de los Andes.
dc.relation.referencesFranklin, J. (2009). Mapping Species Distribution. Spatial Inference and Prediction. Cambridge: Cambridge University Press.
dc.relation.referencesFranklin, J. (2010). Mapping species distributions. Cambridge University Press, Cambridge. https://doi.org/10.1017/CBO9780511810602
dc.relation.referencesFranklin, J. (2023). El modelado de la distribución de especies apoya el estudio de biogeografías pasadas, presentes y futuras. Journal of Biogeography, 50, 1533-1545 . https://doi.org/10.1111/jbi.14617
dc.relation.referencesFritts, S., y Sealander, J. (1978). Diets of Bobcats in Arkansas with Special Reference to Age and Sex-Differences. Journal of Wildlife Management, 42(3), 533–539.
dc.relation.referencesFuentes D., J., D. Vargas L. y M. Boada J. (2016). Distribución del patrón espacial tipo leopardo en regiones áridas y semiáridas del mundo. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles 71: 59-72.
dc.relation.referencesGamble, R. l. (1981). Distribution in Manitoba of Mustela frenata longicauda Bonaparte, the long-tailed weasel, and the interrelation of distribution and habitat selection in Manitoba, Saskatchewan, and Alberta. Journal of Zoology 59:1036–1039.
dc.relation.referencesGarcía E. (2004). Modificaciones al Sistema de Clasificación Climática de Köppen. México: Instituto de Geografía, UNAM.
dc.relation.referencesGarcía-Moreno, J., Arctander, P. y Fjeldså, J. (1999). Strong Diversification at the Treeline among Metallura Hummingbirds. The Auk 116:702-711.
dc.relation.referencesGarreaud, R. D., Vuille, M., Compagnucci, R., y Marengo, J. (2009). Present-day South American climate. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 281, 180–195.
dc.relation.referencesGentry, A. H. (1995). Patterns of diversity and floristic composition in neotropical montane forests. Pp 103-126 en H. Churchill S. P. B., E. Forero y J. L. Luteyn (eds). Neotropical Montane Forest Biodiversity and Conservation Symposium (1993, Bronx, N.Y., USA). Biodiversity and conservation of neotropical montane forests: Proceedings. New York Botanical Garden, Bronx, New York, USA.
dc.relation.referencesGhareghan, F., Ghanbarian, G., Pourghasemi, H.R., Safaeian, R. (2020). Prediction of habitat suitability of Morina persica L. species using artificial intelligence techniques. Ecol. Indic.
dc.relation.referencesGirardin, C. A. J., et al. (2014). Seasonality of productivity and carbon cycling in tropical forests. Biogeosciences, 11, 639–660.
dc.relation.referencesGonzález Macías, EA, y Mercado Piedra, JA (2023). El paradigma pospositivista como reflejo objetivo de la realidad educativa. Investigación Educativa Duranguense, 14 (22).
dc.relation.referencesGonzález-Maya, J. F., Rodríguez-Álvarez, C., y Arias-Bernal, L. (2021). Registros de mamíferos medianos y grandes en la Reserva Natural de la Sociedad Civil Jaime Duque, Cundinamarca, Colombia. Revista Mexicana de Mastozoología (Nueva Época), 11(1), 1–15.
dc.relation.referencesGonzález-Penagos, C., y Rivera-Quiroz, L. H. (2024). Investigación cuantitativa. Claves para estudiantes universitarios. Fondo Editorial Universidad Católica Luis Amigó. https://doi.org/10.21501/9789588943985.
dc.relation.referencesGuisan, A. y Thuiller, W. (2005). Predeterminar la distribución de las especies: ofrecer más que un simple hábitatmodelos.Cartas de ecología,8(9), 993–1009. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x
dc.relation.referencesGuisan, A., y Zimmermann, N. E. (2000). Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological Modelling, 135(2-3), 147-186. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(00)00354-9 Guisan, Antoine y Thuiller, Wilfried y Zimmermann, Niklaus. (2017). Habitat Suitability and Distribution Models: With Applications in R. 10.1017/9781139028271.
dc.relation.referencesGutiérrez, E., y Trejo, I. (2023). Aplicación de diferentes tipos de datos en el modelado de la distribución de especies arbóreas en México. Colombia Forestal, 26(1), 48–63. https://doi.org/10.14483/2256201X.19392
dc.relation.referencesHarding, L. E., y Dragoo, J. W. (2012). Out of the tropics: a phylogeographic history of the long-tailed weasel, Mustela frenata. Journal of Mammalogy 93:1178-1194 Harding, L. E., y Smith, F. A. (2009). Mustela or Vison? Evidence for the taxonomic status of the American mink and a distinct biogeographic radiation of American weasels. Molecular Phylogenetics and Evolution, 52(3), 632-642.
dc.relation.referencesHelgen, K., y Reid, F. (2016). Mustela frenata. The IUCN Red List of Threatened Species 2016: e.T41654A45213820. http://dx.doi.org/10.2305/IUCN.UK.2016-1.RLTS.T41654A45213820.en
dc.relation.referencesHeredia-Pineda, F., Romero-Figueroa, G., García-Aranda, M., y González-Uribe, D. U. (2024). Nuevos registros de comadreja cola larga en áreas de influencia de colonias de perrito llanero mexicano al sureste de Coahuila. Investigación y Ciencia, 32(91), 1–12. Universidad Autónoma de Aguascalientes.
dc.relation.referencesHernández Ramos, Jonathan, Reynoso Santos, Roberto, Hernández Ramos, Adrián, García Cuevas, Xavier, Hernández-Máximo, Edgar, Cob Uicab, José Vidal, y Sumano López, Dante. (2018). Distribución histórica, actual y futura de Cedrela odorata en México. Acta botánica mexicana, (124)https://doi.org/10.21829/abm124.2018.1305
dc.relation.referencesHernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., y Baptista Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la investigación (6ta ed.). Educación McGraw-Hill.
dc.relation.referencesHernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., y Baptista Lucio, M. del P. (2010). Metodología de la investigación (5ta ed.). Educación McGraw-Hill.
dc.relation.referencesHerzog, S. K., Jørgensen, R., Martínez Güingla, C., Martius, E. P., Anderson, D. G., Hole, T. H., Larsen, J. A., Marengo, D., Ruiz Carrascal, H., y Tiessen. (2010). Efectos del cambio climático en la biodiversidad de los Andes tropicales: el estado del conocimiento científico. Resumen para tomadores de decisiones y responsables de la formulación de políticas públicas. Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global (IAI), São José dos Campos, Brasil.
dc.relation.referencesHickman, C. P., et al. (2017). Principles of Integrated Zoology, McGraw Hill.
dc.relation.referencesHidasi-Neto, J., Joner, D. C., Resende, F., de Macedo Monteiro, L., Valtuille Faleiro, F., Dias Loyola R., Vinicius Cianciaruso, M. (2019). Climate change will drive mammal species loss and biotic homogenization in the Cerrado Biodiversity Hotspot. Perspectives in Ecology and Conservation, Volume 17, Issue 2. Pág. 57-63. ISSN 2530-0644. https://doi.org/10.1016/j.pecon.2019.02.001.
dc.relation.referencesHijmans, R. J., Cameron, S. E., Parra, J. L., Jones, P. G., y Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25(15), 1965–1978.
dc.relation.referencesHiller, H. (2004). Tamaño poblacional y distribución de la comadreja de cola larga (Mustela frenata) en el humedal de la conejera, Bogotá, Colombia. Tesis de grado. Bogotá: Departamento de Biología, Pontificia Universidad Javeriana; 85 pp.
dc.relation.referencesHosmer, D. W., y Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. Wiley Series in Probability and Statistics, Second Edition.
dc.relation.referencesHumphries, M. M., Umbanhowar, J., y McCann, K. S. (2004). Climate‐mediated energetic constraints on the distribution of hibernating mammals. Functional Ecology, 18(5), 1–10. https://doi.org/10.1111/j.0269-8463.2004.00860.x
dc.relation.referencesHungate, B.A., Koch, G.W. (2015). GLOBAL CHANGE | Biospheric Impacts and Feedbacks, Editor(s): Gerald R. North, John Pyle, Fuqing Zhang, Encyclopedia of Atmospheric Sciences (Second Edition), Academic Press. Pág. 132-140, ISBN 9780123822253, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-382225-3.00472-2. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B978012382225
dc.relation.referencesHutchinson, G. E. (1957). Concluding remarks. Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology, 22, 415–427. https://doi.org/10.1101/SQB.1957.022.01.039
dc.relation.referencesIDEAM – UNAL. (2018). Variabilidad Climática y Cambio Climático en Colombia, Bogotá, D.C.
dc.relation.referencesIDEAM. (2015). Atlas Ambiental de Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Bogotá, Colombia.
dc.relation.referencesIDEAM. (2017). Atlas climatológico de Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Bogotá, Colombia.
dc.relation.referencesIDEAM. (2024). Visualizador de escenarios de cambio climático. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Bogotá, Colombia.
dc.relation.referencesInstituto de Ciencias Naturales – ICN, Universidad Nacional de Colombia. (2020). Ecosistema andino: biodiversidad y características ecológicas. Recuperado de https://historianatural.unal.edu.co/expo1/andina.html
dc.relation.referencesInstituto Nacional de Salud, Ministerio de Salud y Protección Social, y Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (2019). Boletín Clima y Salud: Edición No. 7 (Julio). https://www.ins.gov.co/BibliotecaDigital/boletin-clima-y-salud-2019-julio.pdf
dc.relation.referencesIntergovernmental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte, V., P. ZZhai, A. IPCC (2021) Summary for Policymakers. In: Climate Change 2021: The Physical Science Izor, R. J., y De La Torre, L. (1978). A new species of Weasel (Mustela) from the highlands of Colombia, with comments on the evolution and distribution of South American Weasels. Journal of Mammalogy 59:92-102.
dc.relation.referencesJacobsen, D., S. Cauvy-Fraunie, P., Espinosa, A. R., Cueva, D., y Dangles, O. (2014). Runoff and the longitudinal distribution of macroinvertebrates in a glacier-fed stream: implications for the effects of global warming. Freshw. Biol. 59: 2038–2050.
dc.relation.referencesJesús-Espinosa, D., Contreras-Moreno, F. M., Sánchez-Pinzón, K., Méndez-Tun, J. M., Méndez-SaintMartin , G., Duque-Moreno, V. D., y Cruz-Romo, L. (2023). Registros recientes de Neogale frenata (Carnivora: Mustelidae) mediante fototrampeo en Campeche, México. Mammalogy Notes, 9(2), 375.
dc.relation.referencesJetz, W., McGeoch, M. A., Guralnick, R., Ferrier, S., Beck, J., Costello, M. J., Fernandez, M., Geller, G. N., Keil, P., Merow, C., Meyer, C., Muller- Karger, F. E., Pereira, H. M., Regan, E. C., Schmeller, D. S., y Turak, E. (2019). Essential biodiversity variables for mapping and monitoring species populations. re Ecology y Evolution, 3(4), 539–551
dc.relation.referencesJimenez-Ramirez. (2019). Modelos de ocupación y distribución potencial de especies de mesodepredadores en el noroccidente de Cundinamarca, Colombia. [Tesis de magister, Universidad Nacional de Colombia] Repositorio unal.edu.co.
dc.relation.referencesJiménez-Salazar, M. Á. y Méndez-González, J. (2021). Actual and potential distribution of Pinus engelmannii Carriére under climate change scenarios. Madera y Bosques, 27(3). https://doi. org/10.21829/myb.2021.2732117
dc.relation.referencesJones et al. (2014). Fundamentos para la toma de decisiones, en: Field, CB, Barros, VR, Dokken, DJ, Mach, KJ, Mastrandrea, MD, Bilir, TE, Chatterjee, M., Ebi, KL, Estrada, YO, Genova, RC, Girma, B., Kissel, ES, Levy, AN, MacCracken, S., Mastrandrea, PR, White, LL (Eds.), Cambio climático 2014: Impactos, adaptación y vulnerabilidad. Parte A: Global y Aspectos Sectoriales. Contribución del Grupo de Trabajo II al Quinto Informe de Evaluación de la Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido. Kingdom y Nueva York, NY, EE. UU.
dc.relation.referencesJones, M. C., et al. (2012). Modelling commercial fish distributions: Prediction and assessment using different approaches. Ecological Modelling, 225, 133–145. Retrieved from.
dc.relation.referencesKarger, D. N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R. W., Zimmermann, N. E., Linder, H. P., y Kessler, M. (2017). Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas. Scientific Data, 4, 170122. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122
dc.relation.referencesKearney, M., y Porter, W. P. (2009). Mechanistic niche modelling: Combining physiological and spatial data. Trends in Ecology y Evolution, 24(8), 447–454. https://doi.org/10.1016/j.tree.2008.10.008
dc.relation.referencesKessler, M., Herzog, S. K., Fjeldså, J. y Bach, K. (2001). Species richness y endemism of plant y bird communities along two gradients of elevation, humidity y land use in the Bolivian Andes. Diversity y Distributions 7:61-77.
dc.relation.referencesKhwarahm, N. R. (2020). Mapping current and potential future distributions of the oak tree (Quercus aegilops) in the Kurdistan Region. Iraq. Ecol. Process. 9 (1), 56.
dc.relation.referencesKing, C. M. (1990). The natural history of weasels and stoats. Christopher Helm and Comstock Publishing Associates, Cornell University Press.
dc.relation.referencesKing, C. M., y Powell, R. A. (2007). The Natural History of Weasels and Stoats: Ecology, Behavior, and Management, Oxford University Press.
dc.relation.referencesKim J. H. (2019). Multicollinearity and misleading statistical results. Korean journal of anesthesiology, 72(6), 558–569. https://doi.org/10.4097/kja.19087
dc.relation.referencesKoç, D. E., Ustaoğlu, B., y Biltekin, D. (2024). Effect of climate change on the habitat suitability of the relict species Zelkova carpinifolia Spach using ensembled species distribution modelling. Scientific reports, 14(1), 27967. https://doi.org/10.1038/s41598-024-78733-4
dc.relation.referencesKoepfli, K. P., et al. (2008). Multigene phylogeny of the Mustelidae: Resolving relationships, tempo and biogeographic history of a mammalian adaptive radiation. BMC Biology, 6(1), 10. Kriegler, E., B. O’Neill, S., Hallegatte, T. K., Lempert, R., Moss, R., y Wilbanks, T. (2010). Socio-economic scenario development for climate change análisis, CIRED Working Paper, núm. DT/WP2010-23, Lieja International Conference on Electricity Distribution
dc.relation.referencesKriegler, E., B. O’Neill, S., Hallegatte, T. K., Lempert, R., Moss, R., y Wilbanks, T. (2012). The need for and use of socio-economic scenarios for climate change analysis: A new approach based on shared socio-economic pathways, Global Environmental Change , vol. 22, núm. 4, pp. 807-822.
dc.relation.referencesKuhlbrodt, T., Jones, C. G., Sellar, A., Storkey, D., Blockley, E., Stringer, M., Hill, R., Graham, T., Ridley, J., Blaker, A., Calvert, D., Copsey, D., Ellis, R., Hewitt, H., Hyder, P., Ineson, S., Mulcahy, J., Siahaan, A. y Walton, J.( 2018.): La versión de baja resolución de HadGEM3 GC3.1: Desarrollo y evaluación para el clima global, J. Adv. Model. Earth Syst., 10, 2865–2888, https://doi.org/10.1029/2018MS001370
dc.relation.referencesKurose, N., Abramov, A. V., y Masuda, R. (2021). Revision of the taxonomy of Mustelidae based on complete mitochondrial genomes: Systematic and evolutionary insights. Journal of Mammalian Evolution.
dc.relation.referencesLavazza, L., Morasca, S., y Rotoloni, G. (2023). On the reliability of the area under the ROC curve in empirical software engineering. En Proceedings of the 27th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (pp. 93–100). Association for Computing Machinery.
dc.relation.referencesLawler J.J., S.L. Shafer, D. White, P. Kareiva, E.P. Maurer, A.R. Blaustein y P.J. Bartlein. (2009). Projected climate-induced faunal change in the Western Hemisphere. Ecology 90:588-597
dc.relation.referencesLee, J.-Y., J. Marotzke, G. Bala, L. Cao, S. Corti, J.P. Dunne, F. Engelbrecht, E. Fischer, J.C. Fyfe, C. Jones, A. Maycock, J. Mutemi, O. Ndiaye, S. Panickal, and T. Zhou. (2021). Future Global Climate: Scenario-Based Projections and NearTerm Information. In Climate Change (2021): The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, S.L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M.I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J.B.R. Matthews, T.K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, and B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 553–672, doi:10.1017/9781009157896.006.
dc.relation.referencesLi, W., Xu, Z., Shi, M. y Chen, J. (2019). Predicción de patrones potenciales de distribución geográfica de Salix tetrasperma Roxb. Asia bajo diferentes escenarios climáticos. Acta Ecol. Sin , 39, 3224–3234.
dc.relation.referencesLichtenstein, M. H. C. (1831). Darstellung neuer oder wenig bekannter Säugethiere in Abbildungen und Beschreibungen. Berlin: T. C. F. Enslin. Lieth, H. (1975). Primary production of the major vegetation units of the world. En: Lieth y Whittaker (eds.), Primary Productivity of the Biosphere. Springer.
dc.relation.referencesLopera Doncel, M. C. (2018). Ecología y cambio climático en ecosistemas de alta montaña en Colombia. (p. 15). Bogotá D.C., Colombia: Jardín Botánico de Bogotá José Celestino Mutis.
dc.relation.referencesLuo, M., Xu, Z., Hirsch, T., Sin Aung, T., Xu, W., Ji, L., Qin, H. y Ma, M. (2020). Uso de datos mediados por el Sistema Mundial de Información sobre Biodiversidad (GBIF) en publicaciones escritas en chino . Ecología Global y Conservación, 24 , e01406. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2020.e01406
dc.relation.referencesM. P. (1980). “Searching for a Model for Use in Vegetation Analysis.” Vegetatio 42 (October). Springer Nature: 11–21.
dc.relation.referencesMackey y Lindenmayer. (2001). Un marco jerárquico para modelar la distribución espacial de los animales. J. Biogeogr., 28. págs. 1147-1166
dc.relation.referencesMadec, G., y NEMO Team. (2016). NEMO ocean engine. Note du Pole de modélisation de l’Institut Pierre-Simon Laplace 27, 386 pp., https://www.nemo-ocean.eu/wp-content/uploads/NEMO_ book.pdf
dc.relation.referencesMantilla, M. F., y Castillo, N. (2023). Influencia de la intervención antrópica en la composición y estructura de pequeños mamíferos terrestres no voladores en la reserva “La Ilusión” (Cundinamarca) [Trabajo de grado, Universidad Distrital Francisco José de Caldas]. Repositorio Institucional UDistrital. https://repository.udistrital.edu.co/handle/11349/XXXXX
dc.relation.referencesMatellanes (2014). Introducción a los modelos predictivos de distribución de especies. Geoinnova.
dc.relation.referencesMateo, R. G., Felicísimo, Á. M., y Muñoz, J. (2011). Modelos de distribución de especies: Una revisión sintética. Revista Chilena de Historia Natural, 84(2), 217–240. https://doi.org/10.4067/S0716-078X2011000200008
dc.relation.referencesMateo, R. G., Felicísimo, Á. M., y Muñoz, J. (2012). Modelos de distribución de especies y su potencialidad como recurso educativo interdisciplinar. REDUCA (Biología), Serie Ecología, 5(1), 137–153.
dc.relation.referencesMAVDT. (2001). Primera Comunicación Nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático. P 49. Documento electrónico
dc.relation.referencesMcCain, C. M. (2005). Elevational gradients in diversity of small mammals. Ecography, 28(3), 353–364. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2005.04105.x
dc.relation.referencesMcNab, B. K. (2000). The standard energetics of mammalian carnivores: Felidae and Mustelidae. Canadian Journal of Zoology, 78(12), 2227–2239.
dc.relation.referencesMcNab, B. K. (2002). The physiological ecology of vertebrates: a view from energetics. Cornell University Press.
dc.relation.referencesMeehl, G. A., Boer, G. J., Covey, C., Latif, M., and Stouffer, R. J. (1997). Intercomparison makes for a better climate model, Eos, Transactions American Geophysical Union, 78, 445–451.
dc.relation.referencesMenary, MB, Kuhlbrodt, T., Ridley, J., Andrews, MB, Dimdore-Miles, OB, Deshayes, J., Eade, R., Gray, L., Ineson, S., Mignot, J., Roberts, CD, Robson, J., Wood, RA y Xavier, P. (2018). Simulaciones de control preindustrial con HadGEM3-GC3.1 para CMIP6, J. Adv. Model. Earth Sy., 10, 3049–3075, https://doi.org/10.1029/2018MS001495 ,
dc.relation.referencesMerow, C., Smith, M. J. y Silander, J. A. (2013). A practical guide to MaxEnt for modeling species’ distributions: what it does, and why inputs and settings matter. Ecography, 36(10), 1058–1069.
dc.relation.referencesMesa-González E. (1997). Rango de acción, uso de hábitat y anotaciones sobre conocimiento popular del chucuro (Mustela frenata), en una zona del Tambo, Cauca. Tesis de grado para optar al título de biólogo. Bogotá: Facultad de Ciencias, Departamento de Biología, Universidad Nacional de Colombia. 63 pp.
dc.relation.referencesMesa-González, E. (2006). Comadreja colombiana Mustela felipei. En: Rodríguez-Mahecha JV, Alberico M, Trujillo F, Jorgenson J (eds.). Libro Rojo de los Mamíferos de Colombia. Bogotá: Serie Libros Rojos de Especies Amenazadas de Colombia. Conservación Internacional Colombia, Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. pp: 139-45, 272
dc.relation.referencesMeserve, P. L., Kelt, D. A., Milstead, W. B., y Gutiérrez, J. R. (2003). Biotic and abiotic controls of a semiarid small mammal community in northern Chile: Twenty years of monitoring. Ecological Monographs, 73(4), 605-625. https://doi.org/10.1890/02-4088
dc.relation.referencesMichaelides, Silas. (2023). Modos de energía atmosférica basados en simulaciones HadGEM3-GC3.1-LL en el marco de CMIP6 , Avances en meteorología, 3956086, 23 páginas, 2023. https://doi.org/10.1155/2023/3956086
dc.relation.referencesMorales, C., Giraldo, R., y Torres, M. (2021). Boxplot fences in proficiency testing. Accreditation and Quality Assurance, 26(4-5), 193-200.
dc.relation.referencesMoreno, E., y Caballero, P. (2017). Enseñanza lúdica de ritmos del folclor colombiano a través de una aplicación para dispositivos móviles. Universidad Autónoma de Bucaramanga. Repositorio UNAB. http://hdl.handle.net/20.500.12749/11978
dc.relation.referencesMoss, R. H., Edmonds, J. A., Hibbard, K. A., Manning, M. R., Rose, S. K., Van Vuuren, D. P., Carter, T. R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., Meehl, GA., Mitchell, J. F. B., Nakicenovic, N., Riahi, K., Smith, S. J., Stouffer, R. J., Thomson, A. M., Weyant, J. P., Wilbanks, T. J. (2010). The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature, 463(7282): 747–756. https://doi.org/10.1038/nature08823.
dc.relation.referencesMulcahy, J. P., Johnson, C., Jones, C. G., Povey, A. C., Scott, C. E., Sellar, A., Turnock, S. T., Woodhouse, M. T., Abraham, N. L., Andrews, M. B., Bellouin, N., Browse, J., Carslaw, K. S., Dalvi, M., Folberth, G. A., Glover, M., Grosvenor, D. P., Hardacre, C., Hill, R., … Yool, A. (2020). Description and evaluation of aerosol in UKESM1 and HadGEM3-GC3.1 CMIP6 historical simulations. Geoscientific Model Development, 13, 6383–6423. https://doi.org/10.5194/gmd-13-6383-2020
dc.relation.referencesMüller, O. V., Vidale, P. L., Vannière, B., Schiemann, R., y McGuire, P. C. (2021). Does the HadGEM3-GC3.1 GCM overestimate land precipitation at high resolution? A constraint based on observed river discharge. Journal of Hydrometeorology, 22(8), 2131–2151. https://doi.org/10.1175/JHM-D-20-0290.1
dc.relation.referencesMurillo-P., A. M, Mahecha-J., O, Díaz-S., V., Andrade-C., MG, y Pyrcz, T. W. (2024). Efectos del cambio climático antropogénico en la distribución potencial del género Pronophila Doubleday, [1849] en Colombia (Lepidoptera: Satyrinae, Pronophilina). SHILAP Revista de Lepidopterología, 52 (208), 737–759. https://doi.org/10.57065/shilap.1017
dc.relation.referencesMuscarella, R., Galante, P. J., Soley‐Guardia, M., Boria, R. A., Kass, J. M., Uriarte, M. y Anderson, R. P. (2014). ENM eval: An R package for conducting spatially independent evaluations and estimating optimal model complexity for Maxent ecological niche models. Methods in Ecology and Evolution, 5(11), 1198-1205. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12261
dc.relation.referencesMyers, N., Mittermeier, R. A., Mittermeier, C. G., da Fonseca, G. A., y Kent, J. (2000). Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, 403(6772), 853-858. https://doi.org/10.1038/35002501
dc.relation.referencesNarasimhan, K., Karubian, J., y Tirira, D. G. (2023). First confirmed record of Neogale frenata (Carnivora, Mustelidae) in the Chocó rainforest. Mammalia aequatorialis, 5, 79–88
dc.relation.referencesNarváez Bravo, G. (2022). Los Andes colombianos: temperatura y precipitación [StoryMap]. ArcGIS StoryMaps.
dc.relation.referencesNew et al. (1999). Representación de la variabilidad climática espacio-temporal del siglo XX. Parte 1. Desarrollo de una climatología terrestre media mensual para el período 1961-1990. J. Climate , 12, págs . 829-856.
dc.relation.referencesNowak, R.M. (1999). Walker’s Mammals of the World (Volume 1). 6th Edition, Johns Hopkins University Press, Baltimore, 1166-1170.
dc.relation.referencesO’Neill, B. C., Kriegler, E., Ebi, K. L., Kemp-Benedict, E., Riahi, K., Rothman, D. S., van Ruijven, B. J., van Vuuren, D. P., Birkmann, J., Kok, K., Levy, M., y Solecki, W. (2017). The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global Environmental Change, 42, 169–180. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004
dc.relation.referencesO’Neill, B. C., Tebaldi, C., van Vuuren, D. P., Eyring, V., Friedlingstein, P., Hurtt, G., Knutti, R., Kriegler, E., Lamarque, J.-F., Lowe, J., Meehl, G. A., Moss, R., Riahi, K., y Sanderson, B. M. (2016). The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geoscientific Model Development, 9, 3461–3482. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3461-2016
dc.relation.referencesObando Bastidas, J. A., Rincón Ramírez, A. V., y Franco Montenegro, A. (2024). El Análisis de Datos en Boxplot para Población Reincorporada del Conflicto Armado. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(1), 6099-6113. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9954
dc.relation.referencesOlson, D. M., y Dinerstein, E. (2002). The Global 200: Priority ecoregions for global conservation. Annals of the Missouri Botanical Gaden, 89(2), 199–224
dc.relation.referencesOMM (2013). El estado del clima mundial 2001-2010. Un decenio de fenómenos climáticos extremos.
dc.relation.referencesOrtega, G., Arias, P. A., Villegas, J. C., Marquet, P. A., y Nobre, P. (2021). Present-day and future climate over Central and South America according to CMIP5/CMIP6 models. International Journal of Climatology, 41(15), 6713-6735. https://doi.org/10.1002/joc.7221
dc.relation.referencesPalacio, R. D., Muñoz-Londoño, A. A., y Mantilla-Meluk, H. (2014). Primeros registros de la comadreja de cola larga Mustela frenata (Carnivora: Mustelidae) para el departamento del Quindío, Andes Centrales de Colombia. Revista Biodiversidad Neotropical, 4(2), 170–176.
dc.relation.referencesPalacios-Rodríguez, R. D., Muñoz-Londoño, A. A., y Mantilla-Meluk, H. (2014). Primeros registros de la comadreja de cola larga Mustela frenata (Carnivora: Mustelidae) para el departamento del Quindío, Andes Centrales de Colombia. Revista Biodiversidad Neotropical, 4(2), 170–176. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5168066
dc.relation.referencesParmesan, C. (2006). Ecological and evolutionary responses to recent climate change. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 37, 637–669.
dc.relation.referencesParmesan, C., y Yohe, G. (2003). A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems. Nature, 421, 37–42. 10.1038/nature01286.
dc.relation.referencesPatterson, B. D, Ramírez-Chaves H. E., Vilela, J. F., Soares, A. E. R., Grewe, F. (2021). On the nomenclature of the American clade of weasels (Carnivora: Mustelidae). Journal of Animal Diversity. 3(2):1-8.
dc.relation.referencesPearson, K. (1896). Mathematical contributions to the theory of evolution. III. Regression, heredity, and panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 187, 253–318
dc.relation.referencesPearson, R. G., Raxworthy, C. J., Nakamura, M., Townsend, P. A. (2007). Predicting species distributions from small numbers of occurrence records: a test case using cryptic geckos in Madagascar. J. Biogeogr. 34 (1), 102–117. https://doi.org/ 10.1111/j.1365-2699.2006.01594.
dc.relation.referencesPelegrín, J. S., Gamboa, S., Menéndez, I., y Hernández Fernández, M. (2018). El Gran Intercambio Biótico Americano: una revisión paleoambiental de evidencias aportadas por mamíferos y aves neotropicales. Ecosistemas 27(1): 5-17 https://doi.org/10.7818/ECOS.1455
dc.relation.referencesPérez Fernández, S. (2016). Estimación de la curva ROC acumulativa/ dinámica. Trabajo fin de máster. Universidad de Oviedo.
dc.relation.referencesPeterson, A. T., Soberón, J., Pearson, R. G., Anderson, R. P., Martínez-Meyer, E., Nakamura, M., y jo, M. B. (2015). Ecological niches and geographic distributions. Princeton University Press.
dc.relation.referencesPeterson, A. T., Soberón, J., Pearson, R. G., Anderson, R. P., Martínez-Meyer, E., Nakamura, M., y Araújo, M. B. (2011). Ecological Niches and Geographic Distributions (MPB-49). Princeton University Press.
dc.relation.referencesPhillips, S. J., Anderson, R. P., y Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3), 231-259. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
dc.relation.referencesPhillips, S. J., y Dudik, M. (2008). Modeling of species distributions with Maxent: New extensions and a comprehensive evaluation. Ecography, 31(2), 161-175. doi: 10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x
dc.relation.referencesPirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Pliscoff, Patricio, y Fuentes-Castillo, Taryn. (2011). Modelación de la distribución de especies y ecosistemas en el tiempo y en el espacio: una revisión de las nuevas herramientas y enfoques disponibles. Revista de geografía Norte Grande, (48), 61-79. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-34022011000100005
dc.relation.referencesPollock, L. J., O'connor, L. M., Mokany, K., Rosauer, D. F., Talluto, M. V., y Thuiller, W. (2020). Protecting biodiversity (in all its complexity): New models and methods. Trends in Ecology & Evolution, 35(12), 1119–1128
dc.relation.referencesPörtner, H.- O., Scholes, R., Arneth, A., Barnes, D., Burrows, M. T., Diamond, S., Duarte, C. M., Kiessling, W., Leadley, P., Managi, S., Scholes, R. J., Barnes, D. K. A., Diamond, S. E., McElwee, P., Midgley, G., Ngo, H. T., Obura, D., Pascual, U., Sankaran, M., Val, A. L. (2023). Overcoming the coupled climate and biodiversity crises and their societal impacts. Science, 380(6642), eabl4881.
dc.relation.referencesPosit Team. (2025). RStudio: Integrated Development Environment for R. Posit Software, PBC. https://posit.co/products/open-source/rstudio/
dc.relation.referencesPounds, J. A., Fogden, M. P., y Campbell, J. H. (1999). Biological response to climate change on a tropical mountain. Nature 398: 611–615.
dc.relation.referencesPrasad, A. M., Iverson, L. R., y Liaw, A. (2006). Newer classification and regression tree techniques: Bagging and random forests for ecological prediction. Ecosystems, vol. 9, p. 181-199.
dc.relation.referencesPresley, S. J., Willig, M. R., y Castro-Arellano, I. (2009). Effects of habitat conversion on temporal activity patterns of phyllostomid bats. Journal of Mammalogy, 90(3), 563–573. https://doi.org/10.1644/08-MAMM-A-255.1
dc.relation.referencesQuecedo, R., y Castaño, C. (2002). Introducción a la metodología de investigación cualitativa. Revista de Psicodidáctica , (14), 5-39.
dc.relation.referencesR Core Team. (2024). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.4.3). R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
dc.relation.referencesRahman, A., Pekkat, S. (2024). Identifying and ranking of CMIP6-global climate models for projected changes in temperature over Indian subcontinent. SciRep 14, 3076. https://doi.org/10.1038/s41598-024-52275-1
dc.relation.referencesRamírez-Chaves, H. E., López-Arévalo, H. A., y Amaya-Espinel, J. D. (2016). Estado del conocimiento y distribución de los mustélidos en Colombia. Boletín Científico, 21(1), 15-27.
dc.relation.referencesRamírez-Cháves, H.E., Mulder, K.P., Marin, D., Pérez, W.A., Martínez, V.M. (2012). Has Colombian Weasel Mustela felipei been overlooked in collections? Small Carniv Conservat. 47: 30-4
dc.relation.referencesRamírez-Chávez HE, Mantilla-Meluk H. 2009. Nuevo registro de la comadreja colombiana Mustela felipei (Carnivora: Mustelidae), con notas sobre su distribución y conservación. Mastozool Neotrop. 16 (2): 379-88.
dc.relation.referencesRamírez-Villegas, J., Cuesta, F., Devenish, C., Peralvo, M., Jarvis, A., y Arnillas, C. A. (2014). Using species distribution models for designing conservation strategies of Tropical Andean biodiversity under climate change. Journal for Nature Conservation, 22(5), 391–404. https://doi.org/10.1016/j.jnc.2014.03.007
dc.relation.referencesRamos, C. A. (2015). Los paradigmas de la investigación científica. Avances en Psicología: Revista de la Facultad de Psicología y Humanidades, 23 (1), 9–17. https://doi.org/10.33539/avpsicol.2015.v23n1.167
dc.relation.referencesRamos-Galarza, C. (2020). Los alcances de una investigación. CienciAmérica,9 (3), 1–6. https://doi.org/10.33210/ca.v9i3.336
dc.relation.referencesRangel-Ch., J. O. (2015). La biodiversidad de Colombia: significado y distribución regional. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesRanjitkar, S., Kindt, R., Sujakhu, N. M., Hart, R., Guo, W., Yang, X., Shrestha, K. K., Xu, J., y Luedeling, E. (2014). Separation of the bioclimatic spaces of Himalayan tree rhododendron species predicted by ensemble suitability models. Global Ecology and Conservation, 1, 2–12. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2014.07.001
dc.relation.referencesReid, F. A. (2009). Field Guide to the Mammals of Central America and Southeast Mexico, Oxford University Press.
dc.relation.referencesReid, F. y Helgen, K. (2008). IUCN Red List of Threatened Species. Mustela frenata. http://www.iucnredlist.org/apps/redlist/details/41654/0
dc.relation.referencesRiahi, E., Detlef P. van Vuuren, Elmar Kriegler, Jae Edmonds, Brian C. O’Neill, Shinichiro Fujimori, Nico Bauer, Katherine Calvin, Rob Dellink, Oliver Fricko, Wolfgang Lutz, Alexander Popp, Jesus Crespo Cuaresma, Samir KC, Marian Leimbach, Leiwen Jiang, Tom Kram, Shilpa Rao, Johannes Emmerling, Kristie Ebi, Tomoko Hasegawa, Petr Havlik, Florian Humpenöder, Lara Aleluia Da Silva, Steve Smith, Elke Stehfest, Valentina Bosetti, Jiyong Eom, David Gernaat, Toshihiko Masui, Joeri Rogelj, Jessica Strefler, Laurent Drouet, Volker Krey, Gunnar Luderer, Mathijs Harmsen, Kiyoshi Takahashi, Lavinia Baumstark, Jonathan C. Doelman, Mikiko Kainuma, Zbigniew Klimont, Giacomo Marangoni, Hermann Lotze-Campen, Michael Obersteiner, Andrzej Tabeau, Massimo Tavoni. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview, Global Environmental Change, Volume 42, , Pág. 153-168, ISSN 0959-3780, https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009.
dc.relation.referencesRios-Muñoz, C. A., y Campbell, J. A. (2012). Distributional patterns of North American weasels and their ecological and conservation implications. Journal of Mammalogy, 93(2), 375-385. https://doi.org/10.1644/11-MAMM-A-067.1
dc.relation.referencesRivera et al. (2022). Comparación de series mensuales de precipitación y temperaturas de los Modelos CMIP6 para Guatemala. Rev. Ciencia, Tecnología y Salud, Vol. 9, Núm. 2, 2022 ISSN: 2410-6356 (impreso) / 2409-3459 (electrónico).
dc.relation.referencesRodríguez-Castro, M., Gómez-Llano, M. A., y Restrepo, C. (2019). Climate change and distributional shifts in Colombian mammal species: Evidence from Mustela frenata. Biotropica, 51(4), 567-578. https://doi.org/10.1111/btp.12693
dc.relation.referencesRodríguez-Ruiz, Rodolfo, Juárez-Agis, Alejandro, García-Sánchez, Silberio, Olivier-Salome, Branly, Ortiz-Bermúdez, Enrique, y Ramírez-Barrios, Rocío. (2024). Modelado de idoneidad ambiental e implicaciones del cambio climático en la distribución de Pseudotsuga menziesii (MIRB.) Franco para México. Revista de Ciencias Ambientales , 58 (1), 19350. https://dx.doi.org/10.15359/rca.58-1.7
dc.relation.referencesRoemer, G. W., Gompper, M. E., y Van Valkenburgh, B. (2009). The ecological role of the mammalian mesocarnivore. BioScience, 59(2), 165-173. https://doi.org/10.1525/bio.2009.59.2.9
dc.relation.referencesRoot, T. (1988). Energy constraints on avian distributions and abundances. Ecology, 69(2), 330-339.
dc.relation.referencesRoy-García, Ivonne, Rivas-Ruiz, Rodolfo, Pérez-Rodríguez, Marcela, y Palacios-Cruz, Lino. (2019). Correlación: no toda correlación implica causalidad. Revista alergia México, 66(3), 354-360. Epub 19 de febrero de 2020.https://doi.org/10.29262/ram.v66i3.651
dc.relation.referencesRuiz Espinosa, A. (2012). Efecto de la temperatura ambiental sobre los patrones de distribución altitudinal de pequeños mamíferos frente a un escenario de cambio climático (Informe final). Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación – Minciencias. https://repositorio.minciencias.gov.co/entities/publication/69d2ac38-23e2-4d93-b4e4-3900c8dc4caf
dc.relation.referencesSamaniego, H., y Marquet, P. A. (2009). Mammal and bird species richness in northwestern South America: Mammalian community structure. Journal of Biogeography, 36(1), 132-145.
dc.relation.referencesSarango-Ordóñez, J. P. (2025). Impacto del Cambio Climático en los Ecosistemas Forestales: Un Análisis Exploratorio. Rev. Horizon Nexus Journal, 3(1), 1-17. https://doi.org/10.70881/hnj/v3/n1/45
dc.relation.referencesSaraiva, D. L., Grigione, M. M. (2023). La evidencia del cambio climático para los mamíferos terrestres. En: Brinkmann, R. (eds.) El Manual Palgrave de Sostenibilidad Global. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-01949-4_171
dc.relation.referencesSchlund, M., Lauer, A., Gentine, P., Sherwood, S. C., Eyring, V. (2020). Emergent constraints on Equilibrium Climate Sensitivity in CMIP5: do they hold for CMIP6? Earth System Dynamics, (July): 1–40. https://doi.org/10.5194/esd-2020-49.
dc.relation.referencesSecretaría Distrital de Ambiente [SDA]. (2020, 21 de agosto). Comadreja de cola larga, un huésped de los principales ecosistemas de Bogotá. Ambientebogotá.gov. https://www.ambientebogota.gov.co
dc.relation.referencesSheffield, R., y Thomas, H. H. (1997). Mustela frenata. Mammalian Species, 570, 1–9. https://doi.org/10.1644/0.570.1
dc.relation.referencesSillero, N., Arenas- Castro, S., Enriquez- Urzelai, U., Vale, C. G., Sousa- Guedes, D., Martínez- Freiría, F., Real, R., y Barbosa, A. M. (2021). Want to model a species niche? A step- by- step guideline on correl-ative ecological niche modelling. Ecological Modelling, 456, 109671
dc.relation.referencesSmith, A., y Santos, M. (2020). Testing the ability of species distribution models to infer variable importance. Ecography, 43(12), 1801-1813.https://doi.org/10.1111/ecog.05317
dc.relation.referencesSoberón, J. (2007). Grinnellian and Eltonian niches and geographic distributions. Ecology Letters, 10, 1115–1123.
dc.relation.referencesSoberón, J., y Peterson, A. T. (2005). Interpretation of models of fundamental ecological niches. Biodiversity Informatics, 2, 1–10.
dc.relation.referencesSolari, S., et al. (2013). Riqueza, Endemismo y Conservación de los Mamíferos de Colombia. Mastozoología Neotropical 20:301-365
dc.relation.referencesSong, Y. H., Nashwan, M. S., Chung, E. S, Shahid, S. (2021). Advances in CMIP6 INM-CM5 over CMIP5 INM-CM4 for precipitation simulation in South Korea. Atmospheric Research. Elsevier, 247 (July 2020): 105261. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105261.
dc.relation.referencesSpeakman, J. R. (2000). The cost of living: field metabolic rates of small mammals. Advances in Ecological Research, 30, 177–297.
dc.relation.referencesSperber, K. R., Annamalai, H., Kang, I. S., Kitoh, A., Moise, A., Turner, A., Wang, B., Zhou, T. (2013). The Asian summer monsoon: an intercomparison of CMIP5 vs. CMIP3 simulations of the late 20th century. Climate Dynamics, 41(9): 2711–2744. https://doi.org/10.1007/s00382-012- 1607-6
dc.relation.referencesStatsClimat. (2025). Climate report – Andes (Colombia). Recuperado de https://www.statsclimat.com/Latin-America-and-the-Caribbean/Colombia/report_Andes
dc.relation.referencesSuzuki, N., Olson, DH y Reilly, EC. (2008). Desarrollo de modelos de hábitat paisajístico para anfibios raros con rangos geográficos pequeños: un estudio de caso de salamandras de las montañas Siskiyou en el oeste de los Estados Unidos. Biodiv. Conserv. 17 , 2197–2218.
dc.relation.referencesSwets, J. A. (1988). Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science, 240(4857), 1285–1293.
dc.relation.referencesSwingen, M. B., DePerno, C. S., y Moorman, C. E. (2015). Seasonal coyote diet composition at a low-productivity site. Southeastern Naturalist, 14(2), 397–404.
dc.relation.referencesTalukder A, Shaid S, Hwang S, Alam E, Islam K, Kamruzzaman M. (2025). Optimizing the multi-model ensemble of CMIP6 GCMs for climate simulation over Bangladesh. Sci Rep. Apr 2;15(1):11343. doi: 10.1038/s41598-025-96446-0. PMID: 40175532; PMCID: PMC11965381.
dc.relation.referencesTaylor, K. E., Stouffer, R. J., Meehl, G. A. (2012). An overview of CMIP5 and the experiment design. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(4): 485–498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1.
dc.relation.referencesThuiller, W., et al. (2005). Climate change threats to plant diversity in Europe. PNAS, 102, 8245–8250.
dc.relation.referencesTimmermann, A., An, S. I., Kug, J. S., Jin, F. F., Cai, W., Capotondi, A., Cobb, K., Lengaigne, M., McPhaden, M., Stuecker, M., Stein, K., Wittenberg, A., Yun, K., Bayr, T., Chen, H., Chikamoto, Y., Dewitte, B., Dommenget, D., Grothe, P., Guilyardi, E., Ham, Y., Hayashi, M., Ineson, S., Kang, D., Kim, S., Kim, W., Lee, J., Li, T., Luo, J., McGregor, S., Planton, Y., Power, S., Rashid, H., Ren, H., Santoso, A., Takahashi, K., Todd, A., Wang, G., Wang, G., Xie, R., Yang, W., Yeh, S., Yoon, J., Zeller, E., and Zhang, X. (2018). El Niño Southern Oscillation complexity, Nature, 559, 535–545, https://doi.org/10.1038/s41586-018-0252-6
dc.relation.referencesTirira, D. G. (2008). Mamíferos de los bosques húmedos del noroccidente de Ecuador. P. in.: Edición Murciélago Blanco y Proyecto PRIMENET, Quito.
dc.relation.referencesTirira, D.G. (2025). Presencia confirmada de Neogale frenata (Carnivora, Mustelidae) en la cordillera del Cóndor (ecuador) y comentarios sobre su taxonomía. Mamm Res 70, 621–628. https://doi.org/10.1007/s13364-025-00808-y
dc.relation.referencesTitle, P. O., y Bemmels, J. B. (2018). ENVIREM: an expanded set of bioclimatic and topographic variables increases flexibility and improves performance of ecological niche modeling. Ecography, 41(2), 291–307. https://doi.org/10.1111/ecog.02880
dc.relation.referencesTognelli, M., Roig, J., Sergio, A., Marvaldi, A., Flores, G., y Lobo, J. (2009). An evaluation of methods for modelling distribution of Patagonian insects. Revista chilena de historia natural, 82(3), 347-360. https://dx.doi.org/10.4067/S0716-078X2009000300003
dc.relation.referencesTukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Reading, MA: Addison-Wesley.
dc.relation.referencesTylianakis, J. M., R. K. Didham, J. Bascompte, and D. A. Wardle. (2008). Global Change and Species Interactions in Terrestrial Ecosystems. Ecology Letters 11, no. 12: 1351–1363. https:// doi. org/ 10. 1111/j. 1461- 0248. 2008. 01250. x.
dc.relation.referencesUNCCD. (2018). Global Land Outlook (GLO): Capítulo 6 [Informe]. Convención de las Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación. Recuperado de https://www.unccd.int/sites/default/files/2018-06/GLO%20Spanish_Ch6.pdf
dc.relation.referencesUrban, M. C. (2015). Accelerating extinction risk from climate change. Science 348 , 571-573 (2015). DOI: 10.1126/science.aaa4984
dc.relation.referencesVaca-León., Arellano., y López-Medellín. (2019). Predation of the Mexican Deer Mouse (Peromyscus mexicanus) by Long-Tailed Weasel (Mustela frenata) in Laguna Bélgica Educational Park, Ocozocoautla de Espinosa, Chiapas. Western North American Naturalist 79(4): 593–596. https://doi.org/10.3398/064.079.0413
dc.relation.referencesVan Moorter, Bram, Ilkka Kivimäki, Manuela Panzacchi, Santiago Saura, Bernardo Brandão Niebuhr, Olav Strand, y Marco Saerens. (2023). Funcionalidad del hábitat: Integración del espacio ambiental y geográfico en el modelado de nichos para la planificación de la conservación. Ecología 104 (7):. https://doi.org/10.1002/ecy.4105
dc.relation.referencesvan Tiel, N., Fopp, F., Brun, P., van den Hoogen, J., Karger, D. N., Casadei, C. M., Lyu, L., Tuia, D., Zimmermann, N. E., Crowther, T. W., y Pellissier, L. (2024). Regional uniqueness of tree species com-position and response to forest loss and climate change. Nature Communications, 15(1), 4375
dc.relation.referencesVarela, S., Terribile, L.C., de Oliveira, G., Diniz-Filho, J.A.F., González-Hernández, J., Lima-Ribeiro, M.S. (2015). ecoClimate vs. Worldclim: variables climáticas SIG para trabajar en biogeografía. Ecosistemas 24(3): 88-92. Doi.: 10.7818/ECOS.2015.24-3.11
dc.relation.referencesVargas Cordero, ZR (2009). La investigación aplicada: una forma de conocer las realidades con evidencia científica . Revista Educación, 33 (1), 155–165.
dc.relation.referencesVaughan, T. A., Ryan, J.M., y Czaplewski, N. J. (2011). Mastozoología. 5.ª ed. Jones and Bartlett Publishers, Sudbury, Massachusetts, 750 pp. ISBN 978-0-7637-6299-5
dc.relation.referencesVélez, Upegui., Orozco, Alzate., Duque, Méndez., Aristizábal, Zuluaga. (2015). Entendimiento de fenómenos ambientales mediante el análisis de datos. Universidad Nacional sede Manizales. ISBN: 9789587752823
dc.relation.referencesVizcaíno Zúñiga, P. I., Cedeño Cedeño, R. J., y Maldonado Palacios, I. A. (2023). Metodología de la investigación científica: Guía práctica . Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7 (4), 9723–9740. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7658
dc.relation.referencesVuille, M., Bradley, R. S., y Keimig, F. (2000). Climatic variability in the Andes of Ecuador and its relation to tropical Pacific and Atlantic sea surface temperature anomalies. Journal of Climate, 13, 2520–2535.
dc.relation.referencesWalther, G.-R., Post, E., Convey, P., Menzel, A., Parmesan, C., Beebee, T. J. C., Fromentin, J.-M., Hoegh-Guldberg, O., y Bairlein, F. (2002). Ecological responses to recent climate change. Nature, 416, 389–395. https://doi.org/10.1038/416389a
dc.relation.referencesWaterfield, O. Yelekçi, R. Yu and B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press. In Williams, K. D., Copsey, D., Blockley, E. W., Bodas-Salcedo, A., Calvert, D., Comer, R., Davis, P., Graham, T., Hewitt, H. T., Hill, R., Hyder, P., Ineson, S., Johns, T. C., Keen, A. B., Lee, R. W., Megann, A., Milton, S. F., Rae, JG L., Roberts, M. J., Scaife, A. A., Schiemann, R., Storkey, D., Thorpe, L., Watterson, I. G., Walters, D. N., West, A., Wood, R. A., Woollings, T., y Xavier, P. K. (2017). Configuraciones del Modelo Acoplado Global 3.0 y 3.1 (GC3.0 y GC3.1) de la Oficina Meteorológica, J. Adv. Model. Earth Syst., 10, 357–380, https://doi.org/10.1002/2017MS001115
dc.relation.referencesWilson, D. E., y Mittermeier, R. A. (2009). Handbook of the Mammals of the World: Carnivores, Lynx Edicions.
dc.relation.referencesWitmer, G. W., y DeCalesta, D. S. (1986). Resource Use by Unexploited Sympatric Bobcats and Coyotes in Oregon. Canadian Journal of Zoology, 64, 2333–2338
dc.relation.referencesWoodburne, M. O. (2010). The Great American Biotic Interchange: Dispersals, tectonics, climate, sea level and holding pens. Journal of Mammalian Evolution, 17(3), 245–264. https://doi.org/10.1007/s10914-010-9144-8
dc.relation.referencesYoung, K. (2011). Climate Change and Biodiversity in the Tropical Andes. IAE and SCOPE. En Herzog, S., Martínez, R., Jorgensen, P., y Tiessen, H. editores. Pp 128-140.
dc.relation.referencesZaar, M. H. (2021). Cambio climático antropogénico y decrecimiento . Aracne. Revista Electrónica de Recursos en Internet sobre Geografía y Ciencias Sociales , 25(250). https://doi.org/10.1344/ara2021.250.33232
dc.relation.referencesZalewski, A. (2004). Metabolic rates and energy budgets in Mustelidae. En Mustelids in a modern world: Management and conservation aspects of small carnivore: human interactions (pp. 25-38). Backhuys Publishers.
dc.relation.referencesZapata Ríos, G., y Branch, L. C. (2016). Altered activity patterns and reduced abundance of native mammals in sites with feral dogs in the high Andes. Biological Conservation, 193, 9–16. https://doi.org/10.1016/j. Biocon.2015.10.016
dc.relation.referencesZurell, D. (2020). An introduction to species distribution modelling (SDM) in R. Universidad de Potsdam.
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.subjectBiodiversidad andina
dc.subjectCambio climático
dc.subjectConservación
dc.subjectNicho climático
dc.subjectSDM
dc.subjectVariables bioclimáticas
dc.subject.keywordAndean biodiversity
dc.subject.keywordClimate change
dc.subject.keywordConservation
dc.subject.keywordClimatic niche
dc.subject.keywordSDM
dc.subject.keywordBioclimatic variables
dc.subject.lembLicenciatura en Bilogía -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lembNeogale frenata
dc.subject.lembMamíferos
dc.subject.lembCambio climático
dc.subject.lembModelos ecológicos
dc.subject.lembBiogeografía
dc.subject.lembConservación de la biodiversidad
dc.titleDistribución potencial de la comadreja de cola larga (Neogale frenata Lichtenstein, 1831) (Mammalia: Mustelidae) en diferentes escenarios de cambio climático antropogénico en Colombia
dc.title.titleenglishPotential distribution of the long-tailed weasel (Neogale frenata Lichtenstein, 1831) (Mammalia: Mustelidae) in different anthropogenic climate change scenarios in Colombia
dc.typebachelorThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.degreeInvestigación-Innovación
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
Cargando...
Miniatura
Nombre:
BarreraOspinoLinaMarcelaYCastilloRestrepoLauraAlexandra2026..pdf
Tamaño:
4,06 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Licencia de Uso y Publicación..pdf
Tamaño:
215,58 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
7 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: