Al
final de la temporada, por lo tanto, podríamos sumar el número total de
horas de cada avispa gastados en episodios de cavado de madrigueras, y
también el número total de horas de cada avispa gastados en episodios
de ocupación de madrigueras. Para el estudio de New Hampshire estas dos cifras fueron 8518,7 horas y 6.747,4 horas, respectivamente. Esto se considera como el tiempo pasado, o invertido, para un rendimiento, y el rendimiento se mide en número de huevos. El
número total de huevos puestos al final de los episodios de cavado de
madrigueras (es decir, por las avispas que habían cavado la madriguera
en cuestión) en toda la población de New Hampshire durante el año de
estudio fue de 82. El número correspondiente para los episodios de entrada en
madrigueras era de 57 huevos. La tasa de éxito de la subrutina de excavación era, por lo tanto, 82 / 8518,7 = 0,96 huevos por 100 horas. La tasa de éxito de la subrutina de entrada era de 57 / 6747,4 = 0,84 huevos por 100 horas. Estas puntuaciones de éxito se promedian entre todos los individuos que utilizaron las dos subrutinas. En
lugar de contar el número de huevos puestos en su vida por una avispa
individual -el equivalente de medir el rendimiento de trigo de cada uno
de los diez campos en la analogía- contamos el número de huevos puestos 'por' la subrutina de excavación (o entrada) por unidad de duración de la subrutina.
Hay
otro aspecto por el que nos habría sido difícil
este análisis si hubiéramos insistido en pensar en términos de éxito
individual. Con
el fin de resolver la ecuación para predecir la frecuencia de
equilibrio de entradas, teníamos que tener estimaciones empíricas de los beneficios esperados de cada uno de los cuatro 'desenlaces' (abandona, permanece sola, se le une, se une). Obtuvimos
puntuaciones del beneficio para los cuatro resultados de la misma manera como obtuvimos puntuaciones del éxito para cada una de las dos estrategias, cavar y ocupar. Promediamos sobre todos los individuos, dividiendo el número total de
huevos puestos en cada resultado por el tiempo total gastado en
episodios que terminaron en ese resultado. Como la mayoría de los individuos experimentan los cuatro resultados en
diferentes momentos, no está claro cómo podríamos haber obtenido las
estimaciones necesarias de beneficios por resultado si hubiéramos pensado en
términos de éxito individual.
Observe el papel importante del tiempo en el cálculo del 'éxito' en las subrutinas de
excavación y de entrada (y del beneficio dado por cada
resultado). El
número total de huevos puestos 'por' la subrutina de excavación es una
mala medida de éxito hasta que se ha dividido por el tiempo dedicado a
la subrutina. El
número de huevos puestos por las dos subrutinas podría ser igual, pero
si los episodios de cavado son en promedio dos veces más que los episodios de ocupación, la selección natural probablemente favorecería ocupar. De
hecho, fueron puestos bastantes más huevos 'por' la subrutina de cavado que por la de ocupación, pero correspondientemente se dedicó más
tiempo a la subrutina de cavado, por lo que las tasas
globales de éxito de las dos eran aproximadamente iguales. Nótese
también que no especificamos si el tiempo extra dedicado a la
excavación se explica por un mayor número de avispas {129} cavando, o
por cada episodio de excavación que dure más. La distinción puede ser importante para algunos propósitos, pero no importa para el tipo de análisis económico que emprendimos.
No hay comentarios:
Publicar un comentario