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Com toda a área de DMV agora sob ordens de ficar em casa, nossa equipe da Ocean Conservancy tem a sorte de poder continuar nosso trabalho de conservação por teletrabalho. Todos vocês estão em nossos pensamentos enquanto navegamos por essas águas novas e preocupantes.

Além de “distanciamento social”, você pode ouvir cada vez mais o termo “achatar a curva”. Quase metade de todos os americanos vive a realidade de “achatar a curva”: fazer escolhas individuais em nossas vidas diárias que, esperamos, coletivamente, retardarão a propagação do Covid-19 em nossas comunidades. A implementação dessas medidas de saúde pública foi importante – como nossos funcionários públicos decidiram que essas eram as políticas “certas” a serem seguidas?

É claro que aprendemos com as experiências de outros países. Mas outra importante contribuição para essas decisões foram os modelos de simulação que ajudam a prever a eficácia de diferentes políticas. Por exemplo, um estudo do Imperial College London ganhou as manchetes há algumas semanas por sua influência em levar os governos dos Estados Unidos e do Reino Unido a tomar medidas para fechar escolas, bares, restaurantes e escritórios na última semana.

Um simulador simples e amplamente difundido do Washington Post fornece um bom exemplo de como esse tipo de modelo funciona – observando a eficácia de uma série de respostas, desde um “Ação livre para todos” a um distanciamento social extenso e eficaz (veja a imagem abaixo). Embora esses modelos variem de extremamente complexo a relativamente simples, ambos são modelos individuais.

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© The Washington Post

Um modelo baseado em agente (ou individual) é uma ferramenta que simula as interações de indivíduos dentro de uma população. Ao modelar indivíduos (em vez de populações como um todo), podemos entender como os indivíduos responderão a um conjunto de circunstâncias, em vez de supor que toda a população responderá da mesma maneira. O comportamento aparentemente sem importância dos indivíduos pode ser amplificado através de múltiplas interações para se tornar os principais impulsionadores de um sistema. Estamos aprendendo isso coletivamente agora mesmo, quando começamos a entender a importância de nossas escolhas individuais no distanciamento social, a fim de ajudar a diminuir o ritmo agregado da doença em nossas comunidades.

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© The Washington Post

Isso é importante na epidemiologia por algumas razões. Primeiro, as diferenças entre os indivíduos mudam a forma como a doença se espalha. Por exemplo, algumas pessoas são mais suscetíveis a doenças do que outras (por exemplo, indivíduos mais velhos e pessoas com condições pré-existentes). Além disso, diferentes tipos de famílias se conectam de maneira diferente e podem aumentar ou reduzir os riscos. Por exemplo, se houver mais famílias extensas que colocam idosos e crianças pequenas em contato, o impacto econômico do fechamento da escola seria menos oneroso, mas também aumentará a propagação de germes de crianças pequenas para uma população mais vulnerável. Segundo, durante as epidemias, é importante entender as interações entre indivíduos, para as políticas. O rastreamento de contatos, por exemplo, requer um modelo que possa acompanhar quem conhece quem e simular a capacidade do governo de seguir essas conexões para desenvolver planos de tratamento, quarentenas e políticas.

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Modelos de simulação social como esses permitem que os formuladores de políticas façam perguntas críticas “e se” e testem diferentes políticas em um mundo virtual. Isso ajuda os formuladores de políticas a identificar boas soluções e evitar consequências não intencionais. Isso é especialmente importante em momentos de grandes mudanças, quando os formuladores de políticas são solicitados a tomar decisões em circunstâncias completamente novas.

A equipe de pesca da Ocean Conservancy começou a estudar o uso de modelos baseados em agentes para conservação há cerca de quatro anos, como parte de um esforço para melhorar a sustentabilidade da pesca. Desenvolvemos o modelo POSEIDON, essencialmente um “simulador de vôo” para gerenciamento de pescas, para apoiar a tomada de decisões, à medida que as condições do oceano começam a mudar rapidamente com as mudanças climáticas, e para ajudar a projetar novos sistemas de gerenciamento em locais com grandes pescarias e pouco ou nenhum histórico de pesca. gestão.

A outra grande razão pela qual procuramos modelos baseados em agentes é que gerenciar pescas é gerenciar pescadores, não apenas peixes. E, como vimos na eficácia das políticas públicas de saúde, as escolhas individuais e os diferentes incentivos / riscos que as pessoas enfrentam podem realmente importar se uma política é implementada de maneira eficaz e com o resultado pretendido.

No POSEIDON, construímos um modelo baseado não apenas nos peixes, mas em todos os componentes que compõem uma pescaria, incluindo considerações sociais e econômicas, coletando dados por meio de pesquisas com pescadores. Como você pode imaginar, cada pescaria em todo o mundo é diferente e todas são complexas. Sabemos que os pescadores de pequena escala provavelmente não responderão à administração da mesma maneira que o capitão de um grande barco comercial, porque seus incentivos, expectativas e barcos são diferentes. Isso muda a forma como as políticas vão se desenrolar no espaço e no tempo, e achamos que isso importa muito para o futuro da boa gestão das pescas baseada na ciência.

Aqui está um exemplo de uma simulação de nosso trabalho com a pesca de pargos em águas profundas na Indonésia:

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Mas, se estamos determinando maneiras de gerenciar a pesca ou gerenciar a propagação de um vírus, a modelagem baseada em agentes (com base em dados precisos) pode nos fornecer uma noção de quais ações precisamos tomar para manter nosso oceano, nosso planeta e a nós mesmos saudáveis .

Saiba mais sobre o futuro da pesca global.

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