Teoría del forrajeo óptimo
OFT ayuda a predecir la mejor estrategia que un animal puede usar para lograr este objetivo.
La palabra forrajeo no es aceptada por la Real Academia Española, sin embargo el verbo forrajear, sí lo está.
Además, las restricciones del entorno son otras variables que deben ser consideradas.
Las restricciones se definen como factores que pueden limitar la capacidad del forrajero para maximizar la moneda.
También es una hipótesis de los costos y beneficios que se imponen a ese animal.
[7] Por ejemplo, un determinado forraje obtiene energía de los alimentos, pero incurre en el costo de buscar el alimento: el tiempo y la energía gastados en la búsqueda podrían haberse utilizado en otros esfuerzos, como buscar parejas o proteger a los jóvenes.
Sería el mejor interés del animal maximizar sus beneficios al menor costo.
[7] Al identificar la moneda, se puede construir una hipótesis sobre qué beneficios y costos son importantes para el forrajero en cuestión.
También podría haber restricciones cognitivas en los animales, como los límites al aprendizaje y la memoria.
Para probar un modelo, uno puede comparar la estrategia predicha con el comportamiento real de alimentación del animal.
[7] La teoría del forrajeo óptimo es ampliamente aplicable a los sistemas de alimentación en todo el reino animal.
Bajo la TFO, cualquier organismo de interés puede ser visto como un depredador que forrajea la presa.
Estos tipos de animales se definen como especialistas y tienen dietas muy exclusivas en la naturaleza.
El depredador puede ser selectivo y no come todos los elementos que encuentra.
Esto significa que a medida que el depredador se alimenta y el tipo de presa con el E / h superior se vuelve menos abundante, el depredador comenzará a cambiar su preferencia al tipo de presa con el E / h inferior, porque ese tipo será relativamente más abundante.
Además, debido a que las toxinas pueden estar presentes en muchos tipos de presas, los depredadores incluyen una gran variabilidad en sus dietas para evitar que cualquier toxina alcance niveles peligrosos.
La rentabilidad de cualquier mejillón se calcula como E / h. Los ostreros deben decidir qué tamaño de mejillón proporcionará suficiente nutrición para superar el costo y la energía requerida para abrirlo.
Sin embargo, aunque este modelo predijo que los ostreros preferirían los mejillones de 50–55 mm, los datos observados mostraron que los ostreros en realidad prefieren los mejillones de 30–45 mm.
Después de que esto fue contabilizado, encontraron un buen acuerdo entre la predicción del modelo y los datos observados.
Además, los tamaños de carga observados se correspondían cuantitativamente con las predicciones del modelo.
Si bien esta situación es similar a la de los estorninos, tanto las restricciones como la moneda son realmente diferentes para las abejas.
Una abeja no experimenta rendimientos decrecientes debido al agotamiento del néctar o cualquier otra característica de las flores en sí.
Wolf y Schmid-Hempel demostraron, al colocar experimentalmente diferentes pesos en la espalda de las abejas, que el costo del néctar pesado es tan grande que acorta la vida útil de las abejas.
[22] Cuanto más corta es la vida útil de una abeja obrera, menos tiempo total tiene para contribuir a su colonia.
Esto se debe a que la carga óptima predicha al maximizar la tasa neta de ganancia de energía es demasiado pesada para las abejas y acorta su vida útil, disminuyendo su productividad general para la colmena, como se explicó anteriormente.
Aunque muchos estudios, como los que se citan en los ejemplos anteriores, brindan apoyo cuantitativo para la teoría de forrajeo óptimo y demuestran su utilidad, el modelo ha recibido críticas con respecto a su validez y limitaciones.
Sin embargo, la selección natural no es una fuerza todopoderosa que produce diseños perfectos, sino más bien un proceso pasivo de selección para rasgos genéticos que aumentan el éxito reproductivo de los organismos.
Es posible que en ciertos casos, no haya ninguna correlación entre los rendimientos de forrajeo y el éxito reproductivo en absoluto.
[25] Sin tener en cuenta esta posibilidad, muchos estudios que utilizan la TFO permanecen incompletos y no abordan ni prueban el punto principal de la teoría.
Este problema surge siempre que hay una discrepancia entre las predicciones del modelo y las observaciones reales.
