Estimaciones de la masa corporal en caviomorfos extintos: Influencia de la cantidad y de la composición taxonómica de la muestra de referencia

BOIVIN, MYRIAM; ALVAREZ, ALICIA; ERCOLI, MARCOS DARÍO; MOYANO, S. ROCÍO; SALGADO AHUMADA, JUAN SEBASTIÁN; ORTIZ TEJERINA, AGUSTINA MARIANA; CASSINI, GUILLERMO H.

San Salvador de Jujuy

Jornada; XXXIV Jornadas Argentinas de Mastozoología; 2023

Sociedad Argentina para el Estudio de los Mamíferos

Los roedores caviomorfos presentan una asombrosa variación de tamaño tanto en la actualidad como en el pasado, incluyendo el registro de formas gigantes (>100 kg). La estimación de la masa corporal (MC) de estas últimas es dificultosa debido a la falta de roedores de tamaño similar en la actualidad. Es por ello que se propuso previamente ampliar la diversidad de especies analizadas a mamíferos de tamaño mayor de otros grupos. El objetivo de este trabajo es probar si la inclusión de roedores junto con otros mamíferos herbívoros mejora las estimaciones de masa en los caviomorfos. Con esta finalidad, se construyeron regresiones simples y múltiples asociando medidas dentarias a la MC en tres conjuntos de datos: (1) roedores (168 ssp.), (2) roedores + artiodáctilos (306 ssp.) y (3) roedores + artiodáctilos + hiracoideos + lagormofos + perisodáctilos (330 ssp.). Sobre fotografías digitales se midieron: el largo (L), ancho (W) y el área (A) del cuarto premolar((d)p4-(d)P4), de los tres molares (m1-3/M1-3) y de las filas dentarias yugales (r/R) inferiores y superiores. Se realizaron tres tipos de regresiones de mínimos cuadrados considerando la filogenia (GLS y PGLS) o no (OLS). Además, para algunas OLS se ponderó la representatividad taxonómica. Se utilizó el error de predicción corregido con el ratio estimator (m%PEc) como criterio de selección del modelo. Los resultadosindicaron que, en los mejores modelos, las regresiones para el conjunto de datos (2) presentaron el m%PEc más bajo en la mayoría de los casos (24 de 40 regresiones realizadas), mientras que no se seleccionó ninguna regresión en el conjunto de datos (3). Del total de regresiones, el modelo OLS fue el que mejor ajuste tuvo en 36 casos, el PGLS en tres casos, y el GLS en un caso. Entre las regresiones OLS, 25 correspondierona modelos ponderados, incluyendo 14 con un peso para el género, seis con un peso para la familia y cinco con un peso para los dos niveles taxonómicos. El rango de m%PEc de las mejores regresiones se extendió desde 35% (LM2+WM2) hasta 59% (Lm3). Las mejores regresiones fueron las construidas para el M2 (LM2+WM2 y AM2), seguidas por las de la fila superior (LR y AR), la fila inferior (Ar y Lr), el M1 (LM1+WM1) y el m2 (Lm2+Wm2). En conclusión, la inclusión de artiodáctilos en los análisis permite generalmente una mejor predicción de la masa corporal, lo que señala la importancia de la diversidad de tamaños, cantidad y de la composición taxonómica de la muestra de referencia.