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Evaluación y uso del Modelo
Descripción
Modelo S4 - Aves
El modelo se evalúa tanto en forma formal como empírica. La evaluación formal determina en qué medida la red lógica se basa en principios físicos o en relaciones matemáticas ajustadas a la realidad pero sin sustento causal, y en qué medida cada variable proviene de un principio general o de un ajuste específico a la operación observada. La evaluación empírica, en paralelo, corre experimentos o compara con datos medidos para validar que el modelo predice correctamente lo que va a ocurrir.
Tras estas validaciones —y con las incertidumbres y resguardos que corresponda mantener— el modelo puede usarse en simuladores que pronostican el comportamiento del sistema según la situación que se está estudiando.
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Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Visión tetracromática y resolución retinal
La cuarta clase de cono UV amplía el espacio espectral y permite detectar patrones ultravioleta. La densidad de conos y la doble fóvea reducen el espaciamiento receptor efectivo y elevan la frecuencia espacial resoluble. La salida del grupo combina discriminación UV y agudeza visual como información visual de alta resolución.
Grupo 2: Grupo 2: Criptocromo y magnetorrecepción cuántica
La luz fotoactiva criptocromos y genera pares radicales correlacionados. El campo geomagnético y su inclinación modulan la mezcla singlete-triplete y, con ello, el rendimiento químico dependiente de orientación. Más pares fotoactivados mejoran la relación señal-ruido de la señal magnética.
Grupo 3: Grupo 3: Audición binaural asimétrica del búho
Las diferencias interaurales horizontal y vertical aportan claves de azimut y elevación. La asimetría vertical de las orejas aumenta la sensibilidad de la clave de elevación. La precisión final depende de la pendiente de la clave respecto del ángulo y del ruido temporal/intensidad de medición.
Grupo 4: Grupo 4: Siringe, fuente-filtro y canto aprendido
Una siringe bidentada aporta dos fuentes acústicas independientes que pueden operar simultáneamente. El tracto vocal filtra el espectro mediante resonancias. La complejidad armónica crece con la independencia de ambas fuentes y el aprendizaje por imitación durante un período crítico ajusta el patrón producido.
Grupo 5: Grupo 5: Infrasonido atmosférico y propagación de larga distancia
La turbulencia atmosférica genera presión acústica de muy baja frecuencia. La baja atenuación permite propagación a grandes distancias; la amplitud recibida depende de intensidad de fuente, distancia y atenuación. La detectabilidad aumenta cuando la señal recibida supera el ruido/umbral sensorial.
Grupo 6: Grupo 6: Fusión de claves para navegación de larga distancia
Las claves magnéticas, visuales e infrasónicas aportan información complementaria. Cada clave se pondera por su precisión y disponibilidad para formar una estimación de orientación. Una mayor precisión de cualquiera de las señales útiles reduce la incertidumbre de navegación final.
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