Redes Ecológicas

Oil flower networks – Journal of Animal Ecology: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1365-2656.2009.01567.x/abstract

Próxima edição

Avisaremos, quando o curso for oferecido novamente.

Onde fazer o curso

Este curso vem sendo ministrado em diversas instituições desde 2008. A próxima edição provavelmente deverá ocorrer no PPGE/USP.

Não espere pelo curso!

O material disponibilizado neste site permite que qualquer pessoa interessada em redes possa dar seus primeiros passos na área sozinha. Não espere este ou outro curso similar serem oferecidos para começar! Estudantes de ciências devem almejar a autonomia acima de tudo (leia mais sobre isso aqui).

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 

O curso tem o formato de um workshop ao estilo europeu “do it yourself“. Assim, há apenas um dia de aulas teóricas, sendo que todos os demais dias são ocupados com análise de dados e discussões. Cada aluno deve 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.

Programa

Aguarde informações sobre a próxima edição.

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. Se tiver tempo, dê uma olhada também neste manual com escopo mais amplo;
  4. Faça os exercícios propostos no tutorial de desenho de redes da Profa. Katya Ognyanova, que é focado no programa R;
  5. Leia o Guia para Análise de Redes Complexas e resolva pelos menos os exercícios sobre preparação de matrizes os demais que tenham a ver com o tipo de análise que você deseja fazer;
  6. Prepare o seu computador, instalando todos os programas recomendados;
  7. Certifique-se de que cumpriu os passos anteriores. Não adianta aparecer no primeiro dia despreparado.

Material

Boa parte da base analítica do curso está no livro Guia para Análise de Redes Ecológicas. Contudo, desde 2017 o curso foca no programa R. Os demais programas são usados apenas de forma complementar, sendo que o Pajek é o principal deles.

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:

  1. Web of Life: http://www.web-of-life.es/
  2. Interaction Web Database: http://www.nceas.ucsb.edu/interactionweb/
  3. Global Biotic Interactions: http://www.globalbioticinteractions.org
  4. Mangal: http://mangal.io
  5. FoodWebs.org: http://foodwebs.org/
  6. Resources in Complex Networks: http://cyvision.ifsc.usp.br/cyvision/
  7. Network Science: http://www.network-science.org/

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

  1. Marco Mello, USP: este curso
  2. Paulo Guimarães Jr., USP: http://www.guimaraes.bio.br/nets.html
  3. Mário Almeida-Neto, UFG: https://www.ecoevol.ufg.br/p/6645-disciplinas
  4. Luciano Costa, USP: http://cyvision.ifsc.usp.br/cyvision/
  5. Francisco Rodrigues, USP: http://conteudo.icmc.usp.br/pessoas/francisco/teaching.html
  6. Aristóteles Goes Neto, UFMG: http://www.pgbioinfo.icb.ufmg.br
  7. GIARS, UFMG: http://www.giars.ufmg.br
  8. Redes Complexas, Departamento de Ciência da Computação, UFMG: http://www.dcc.ufmg.br/dcc/?q=en/taxonomy/term/118
  9. Lucas Faria, UFLA: http://www.prpg.ufla.br/ecologia/sobre-o-programa/estrutura-curricular/
  10. Isabela Varassin, UFPR: https://sites.google.com/site/redesdeinteracoesmutualisticas/

Cursos e tutoriais online

  1. The wisdom and/or madness of crowds: http://ncase.me/crowds/
  2. A gentle introduction to graph theory: https://dev.to/vaidehijoshi/a-gentle-introduction-to-graph-theory
  3. Network visualization with R: http://kateto.net/network-visualization
  4. Introduction to Network Analysis with R: https://www.jessesadler.com/post/network-analysis-with-r/
  5. Data Visualization for Social Science: http://socviz.co/index.html
  6. The R Programming Environment: https://pt.coursera.org/learn/r-programming-environment

Cursos e labs no exterior

  1. Network Science Institute, EUA: https://www.networkscienceinstitute.org
  2. National Center for Ecological Analysis and Synthesis, EUA: https://www.nceas.ucsb.edu/
  3. Center for Network Science, Hungria: http://cns.ceu.edu/
  4. Albert-László Barabási, EUA: http://barabasi.com
  5. Pedro Jordano, Espanha: http://ebd10.ebd.csic.es/
  6. Jordi Bascompte, Suiça: http://www.bascompte.net/
  7. Carsten Dormann, Alemanha: https://www.biom.uni-freiburg.de/mitarbeiter/dormann
  8. Nico Blüthgen, Alemanha: http://www.bio.tu-darmstadt.de/ag/professuren/bluethgen/Bluethgen.en.jsp
  9. Damien Farine, Alemanha: https://sites.google.com/site/drfarine/home
  10. Jeff Ollerton, Inglaterra: http://oldweb.northampton.ac.uk/aps/env/lbrg/members/ollerton.html
  11. Jane Memmott, Inglaterra: http://www.bristol.ac.uk/biology/people/person/dBWst3jWFcZ89MpxMdxzbqkK4PcoJd
  12. Jens Olesen, Dinamarca: http://pure.au.dk/portal/en/jens.olesen@bios.au.dk
  13. Ulrich Brose, Alemanha: http://www.uni-goettingen.de/en/196267.html
  14. Sonia Kefi, França: http://sonia.kefi.fr/

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. Fortunato, S. & Hric, D. (2016) Community detection in networks: A user guide. Physics Reports, 659, 1–44.
  2. 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.
  3. Guimarães Jr., P.R. 2013. Ecological Networks. Oxford Bibliographies, DOI: http://dx.doi.org/10.1093/OBO/9780199830060-0091.
  4. 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.
  5. 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.
  6. Pilosof, S., Porter, M.A., Pascual, M. & Kéfi, S. (2017) The multilayer nature of ecological networks. Nature Ecology & Evolution, 1, 101.
  7. 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.
  8. 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.
  9. Poisot, T., Stouffer, D.B. & Kéfi, S. (2016) Describe, understand and predict: why do we need networks in ecology? Functional Ecology, 30, 1878–1882.
  10. Ulrich, W., Almeida-Neto, M. & Gotelli, N.J. (2009) A consumer’s guide to nestedness analysis . Oikos:, 118, 3–17.

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 científica:

  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:

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