deletions | additions       diff --git a/subsubsection_M_todos_Para_responder__.tex b/subsubsection_M_todos_Para_responder__.tex  index 4e8a9c8..42bcec6 100644  --- a/subsubsection_M_todos_Para_responder__.tex  +++ b/subsubsection_M_todos_Para_responder__.tex 
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Para cada um dos estudos selecionados, os modelos testados serão agrupados em pares com estruturas idênticas quanto à ocupação, porém com estruturas diferentes quanto à detectabilidade (p). Dentro do par, um dos modelos terá a detectabilidade descrita em função de uma cováriavel (p(cov)) e outro terá o pressuposto de que a detectabilidade é constante (p(.)). Em seguida, serão extraídos e comparados os valores de AIC e as estimativas do coeficiente de inclinação da regressão linear para a covariável de ocupação. Os dados serão analisados por meio de um modelo de regressão linear misto considerando o tamanho amostral como fator fixo e identidade do estudo e classe do organismo estudado como efeito aleatório, a variável resposta será a estimativa do intercepto. Os intervalos de confiança serão gerados por bootstrap. As previsões são:   \begin{itemize}  \item Os modelos $p(\texrm{cov})$, $p(\text{cov})$,  terão em média, valores de AIC significativamente maiores do que os modelos p(.). \end{itemize}  \begin{itemize}  \item Haverá uma diferença significativa entre estimativas do coeficiente de inclinação da regressão linear de modelos $p(\texrm{cov})$ $p(\text{cov})$  e $p(.)$. \end{itemize}