Cordero Cueva, Paula MilenaSinchi Yunga, Santiago Javier2023-09-192023-09-192023APA5BT2023-TAMB23https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/15524Este trabajo de tesis se realizó con la finalidad de modelar la distribución de insectos polinizadores en el sitio de estudio comprendido por cuatro microcuencas Andinas del Macizo el Cajas: Norcay, Angas, Tomebamba y Yanuncay. Para obtener distintos criterios, se utilizaron: 3 Modelos de perfil, 1 modelo de Regresión y dos modelos de Machine Learning. Para modelar la distribución de polinizadores se establecieron predictores ambientales bioclimáticos y biofísicos. También se evaluaron cada uno de los modelos bajo el estadístico área bajo la curva (AUC), en donde casi todos los modelos de distribución realizados tuvieron un buen rendimiento. Así mismo se evaluaron los modelos mediante métricas dependientes del umbral max kappa, estas son kappa, specificity y sensivity, en donde gran parte de los modelos tuvieron buenas capacidades predictivas. Obteniendo mejores resultados con los modelos de machine learning según las métricas de evaluación, además de ser algoritmos que requirieron poco tiempo de ejecución. Los modelos, mediante las predicciones realizadas y cartografía de cobertura vegetal, reflejaron la presencia de insectos polinizadores de los órdenes: Hymenoptera, Diptera, Coleoptera y Lepidoptera, en el ecosistema páramo, esto debido a que todos los modelos tienen un sesgo espacial proveniente de los registros de presencia, generando sobredimensiones de nicho.application/pdfxi, 86 páginasspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esINSECTOS POLINIZADORESMODELOS DE PERFILREGRESIÓNMACHINE LEARNINGinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis