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79
conocen los efectos de las carreteras sobre los ecosistemas y la 
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conocen los efectos de las carreteras sobre los ecosistemas y la 
            
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biodiversidad, estando la fragmentaci\u00f3n de h\u00e1bitats y la 
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biodiversidad, estando la fragmentaci\u00f3n de h\u00e1bitats y la 
            
81
consiguiente p\u00e9rdida de biodiversidad entre los efectos m\u00e1s 
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consiguiente p\u00e9rdida de biodiversidad entre los efectos m\u00e1s 
            
82
importantes. En Uruguay, reci\u00e9n en el a\u00f1o 2015 se 
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importantes. En Uruguay, reci\u00e9n en el a\u00f1o 2015 se 
            
83
comenz\u00f3 a abordar esta tem\u00e1tica de manera continua en el 
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comenz\u00f3 a abordar esta tem\u00e1tica de manera continua en el 
            
84
tiempo. Los modelos de distribuci\u00f3n permiten inferir los sitios 
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tiempo. Los modelos de distribuci\u00f3n permiten inferir los sitios 
            
85
m\u00e1s favorables para una o un conjunto de especies. Dichos sitios 
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m\u00e1s favorables para una o un conjunto de especies. Dichos sitios 
            
86
se obtienen de la combinaci\u00f3n de algoritmos matem\u00e1ticos y 
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se obtienen de la combinaci\u00f3n de algoritmos matem\u00e1ticos y 
            
87
variables explicativas agrupadas en factores ambientales. Esto los 
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variables explicativas agrupadas en factores ambientales. Esto los 
            
88
hace herramientas fundamentales para predecir sitios de alta mortandad 
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hace herramientas fundamentales para predecir sitios de alta mortandad 
            
89
y explicar que atributos del paisaje influyen. El presente trabajo se 
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y explicar que atributos del paisaje influyen. El presente trabajo se 
            
90
plante\u00f3 como objetivo identificar los efectos que generan las 
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plante\u00f3 como objetivo identificar los efectos que generan las 
            
91
carreteras sobre el paisaje,considerando los cambios en la 
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carreteras sobre el paisaje,considerando los cambios en la 
            
92
distribuci\u00f3n de las poblaciones de medianos y grandes 
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distribuci\u00f3n de las poblaciones de medianos y grandes 
            
93
mam\u00edferos en la Regi\u00f3n Este de Uruguay como indicadores de 
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mam\u00edferos en la Regi\u00f3n Este de Uruguay como indicadores de 
            
94
alteraciones en el paisaje. Los registros de presencia se obtuvieron 
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alteraciones en el paisaje. Los registros de presencia se obtuvieron 
            
95
de diferentes bases de datos y de la bibliograf\u00eda.El \u00e1rea de 
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de diferentes bases de datos y de la bibliograf\u00eda.El \u00e1rea de 
            
96
trabajo abarca las Ecorregiones Sierras del Este y Grabende la Laguna 
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trabajo abarca las Ecorregiones Sierras del Este y Grabende la Laguna 
            
97
Mer\u00edn. Para modelar se utiliz\u00f3 la Funci\u00f3n de 
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Mer\u00edn. Para modelar se utiliz\u00f3 la Funci\u00f3n de 
            
98
Favorabilidad utilizando los paquetes fuzzySim y modEVA implementados 
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Favorabilidad utilizando los paquetes fuzzySim y modEVA implementados 
            
99
en R, 57variables explicativas agrupadas en factores antr\u00f3pico, 
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en R, 57variables explicativas agrupadas en factores antr\u00f3pico, 
            
100
geogr\u00e1fico y clim\u00e1tico y m\u00e1s de 1.000 registros de 10 
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geogr\u00e1fico y clim\u00e1tico y m\u00e1s de 1.000 registros de 10 
            
101
especies de medianos y grandes mam\u00edferos aut\u00f3ctonos 
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especies de medianos y grandes mam\u00edferos aut\u00f3ctonos 
            
102
silvestres afectadas (margay, gato mont\u00e9s, zorrillo, zorro de 
102
silvestres afectadas (margay, gato mont\u00e9s, zorrillo, zorro de 
            
103
monte, zorro gris, manopelada, lobito de r\u00edo, hur\u00f3n, mulita 
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monte, zorro gris, manopelada, lobito de r\u00edo, hur\u00f3n, mulita 
            
104
y tat\u00fa). Se elaboraron dos tipos de modelos: uno de h\u00e1bitats 
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y tat\u00fa). Se elaboraron dos tipos de modelos: uno de h\u00e1bitats 
            
105
favorables para cada especie abarcando todo el pa\u00eds y el otro 
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favorables para cada especie abarcando todo el pa\u00eds y el otro 
            
106
tomando las carreteras con m\u00e1s atropellos de la regi\u00f3n 
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tomando las carreteras con m\u00e1s atropellos de la regi\u00f3n 
            
107
estudiada. Para ambos tipos de modelos se generaron diferentes 
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estudiada. Para ambos tipos de modelos se generaron diferentes 
            
108
combinaciones de factores ambientales como predictores, y para el caso 
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combinaciones de factores ambientales como predictores, y para el caso 
            
109
de los atropellos adem\u00e1s, las especies se agruparon en: especies 
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de los atropellos adem\u00e1s, las especies se agruparon en: especies 
            
110
de monte, y especies de pradera.\n Palabras clave: Mam\u00edfero",
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112
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113
conocen los efectos de  las  carreteras  sobre  los  ecosistemas  y  
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conocen los efectos de  las  carreteras  sobre  los  ecosistemas  y  
            
114
la  biodiversidad,  estando  la fragmentaci\u00f3n de h\u00e1bitats y 
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la  biodiversidad,  estando  la fragmentaci\u00f3n de h\u00e1bitats y 
            
115
la consiguiente p\u00e9rdida de biodiversidad entre los  efectos  
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la consiguiente p\u00e9rdida de biodiversidad entre los  efectos  
            
116
m\u00e1s  importantes.  En  Uruguay,  reci\u00e9n  en  el  a\u00f1o  
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m\u00e1s  importantes.  En  Uruguay,  reci\u00e9n  en  el  a\u00f1o  
            
117
2015  se comenz\u00f3  a  abordar  esta  tem\u00e1tica  de  manera  
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2015  se comenz\u00f3  a  abordar  esta  tem\u00e1tica  de  manera  
            
118
continua  en  el  tiempo.  Los modelos de distribuci\u00f3n permiten 
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continua  en  el  tiempo.  Los modelos de distribuci\u00f3n permiten 
            
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inferir los sitios m\u00e1s favorables para una o un conjunto de 
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inferir los sitios m\u00e1s favorables para una o un conjunto de 
            
120
especies. Dichos sitios se obtienen de la combinaci\u00f3n de 
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especies. Dichos sitios se obtienen de la combinaci\u00f3n de 
            
121
algoritmos  matem\u00e1ticos  y  variables  explicativas  agrupadas  
121
algoritmos  matem\u00e1ticos  y  variables  explicativas  agrupadas  
            
122
en  factores ambientales.  Esto  los  hace  herramientas  
122
en  factores ambientales.  Esto  los  hace  herramientas  
            
123
fundamentales  para  predecir sitios  de  alta  mortandad  y  explicar  
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fundamentales  para  predecir sitios  de  alta  mortandad  y  explicar  
            
124
que  atributos  del  paisaje  influyen.  El presente  trabajo  se  
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que  atributos  del  paisaje  influyen.  El presente  trabajo  se  
            
125
plante\u00f3  como  objetivo  identificar los  efectos  que generan  
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plante\u00f3  como  objetivo  identificar los  efectos  que generan  
            
126
las  carreteras  sobre  el  paisaje,considerando  los  cambios  en  la 
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las  carreteras  sobre  el  paisaje,considerando  los  cambios  en  la 
            
127
distribuci\u00f3n  de  las  poblaciones  de  medianos  y  grandes  
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distribuci\u00f3n  de  las  poblaciones  de  medianos  y  grandes  
            
128
mam\u00edferos  en  la Regi\u00f3n Este de Uruguay como indicadores de 
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mam\u00edferos  en  la Regi\u00f3n Este de Uruguay como indicadores de 
            
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alteraciones en el paisaje. Los registros de presencia se obtuvieron 
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alteraciones en el paisaje. Los registros de presencia se obtuvieron 
            
130
de diferentes bases de datos y de la bibliograf\u00eda.El \u00e1rea de 
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de diferentes bases de datos y de la bibliograf\u00eda.El \u00e1rea de 
            
131
trabajo abarca las Ecorregiones Sierras del Este y Grabende  la  
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trabajo abarca las Ecorregiones Sierras del Este y Grabende  la  
            
132
Laguna  Mer\u00edn.  Para  modelar  se  utiliz\u00f3  la  Funci\u00f3n  
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Laguna  Mer\u00edn.  Para  modelar  se  utiliz\u00f3  la  Funci\u00f3n  
            
133
de Favorabilidad utilizando los paquetes fuzzySim y modEVA 
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de Favorabilidad utilizando los paquetes fuzzySim y modEVA 
            
134
implementados en R, 57variables explicativas agrupadas en factores 
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implementados en R, 57variables explicativas agrupadas en factores 
            
135
antr\u00f3pico, geogr\u00e1fico y clim\u00e1tico y m\u00e1s de 1.000 
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antr\u00f3pico, geogr\u00e1fico y clim\u00e1tico y m\u00e1s de 1.000 
            
136
registros de 10 especies de medianos y grandes mam\u00edferos 
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registros de 10 especies de medianos y grandes mam\u00edferos 
            
137
aut\u00f3ctonos silvestres afectadas (margay, gato mont\u00e9s, 
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aut\u00f3ctonos silvestres afectadas (margay, gato mont\u00e9s, 
            
138
zorrillo, zorro de monte, zorro gris, manopelada, lobito de r\u00edo, 
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zorrillo, zorro de monte, zorro gris, manopelada, lobito de r\u00edo, 
            
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hur\u00f3n, mulita y tat\u00fa). Se elaboraron dos tipos de modelos: 
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hur\u00f3n, mulita y tat\u00fa). Se elaboraron dos tipos de modelos: 
            
140
uno de h\u00e1bitats favorables para cada especie abarcando todo el 
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uno de h\u00e1bitats favorables para cada especie abarcando todo el 
            
141
pa\u00eds y el otro tomando las carreteras con m\u00e1s atropellos  de  
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pa\u00eds y el otro tomando las carreteras con m\u00e1s atropellos  de  
            
142
la  regi\u00f3n  estudiada.  Para  ambos  tipos  de  modelos  se 
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la  regi\u00f3n  estudiada.  Para  ambos  tipos  de  modelos  se 
            
143
generaron   diferentes   combinaciones   de   factores   ambientales   
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generaron   diferentes   combinaciones   de   factores   ambientales   
            
144
como predictores,  y  para  el  caso  de  los  atropellos  
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como predictores,  y  para  el  caso  de  los  atropellos  
            
145
adem\u00e1s,  las  especies  se agruparon en: especies de monte, y 
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adem\u00e1s,  las  especies  se agruparon en: especies de monte, y 
            
146
especies de pradera. De los modelos",
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especies de pradera. De los modelos",
            
147
    "es": "Mientras a nivel internacional desde hace d\u00e9cadas se 
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    "es": "Mientras a nivel internacional desde hace d\u00e9cadas se 
            
148
conocen los efectos de las carreteras sobre los ecosistemas y la 
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conocen los efectos de las carreteras sobre los ecosistemas y la 
            
149
biodiversidad, estando la fragmentaci\u00f3n de h\u00e1bitats y la 
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biodiversidad, estando la fragmentaci\u00f3n de h\u00e1bitats y la 
            
150
consiguiente p\u00e9rdida de biodiversidad entre los efectos m\u00e1s 
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consiguiente p\u00e9rdida de biodiversidad entre los efectos m\u00e1s 
            
151
importantes. En Uruguay, reci\u00e9n en el a\u00f1o 2015 se 
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importantes. En Uruguay, reci\u00e9n en el a\u00f1o 2015 se 
            
152
comenz\u00f3 a abordar esta tem\u00e1tica de manera continua en el 
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comenz\u00f3 a abordar esta tem\u00e1tica de manera continua en el 
            
153
tiempo. Los modelos de distribuci\u00f3n permiten inferir los sitios 
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tiempo. Los modelos de distribuci\u00f3n permiten inferir los sitios 
            
154
m\u00e1s favorables para una o un conjunto de especies. Dichos sitios 
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m\u00e1s favorables para una o un conjunto de especies. Dichos sitios 
            
155
se obtienen de la combinaci\u00f3n de algoritmos matem\u00e1ticos y 
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se obtienen de la combinaci\u00f3n de algoritmos matem\u00e1ticos y 
            
156
variables explicativas agrupadas en factores ambientales. Esto los 
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variables explicativas agrupadas en factores ambientales. Esto los 
            
157
hace herramientas fundamentales para predecir sitios de alta mortandad 
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hace herramientas fundamentales para predecir sitios de alta mortandad 
            
158
y explicar que atributos del paisaje influyen. El presente trabajo se 
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y explicar que atributos del paisaje influyen. El presente trabajo se 
            
159
plante\u00f3 como objetivo identificar los efectos que generan las 
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plante\u00f3 como objetivo identificar los efectos que generan las 
            
160
carreteras sobre el paisaje,considerando los cambios en la 
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carreteras sobre el paisaje,considerando los cambios en la 
            
161
distribuci\u00f3n de las poblaciones de medianos y grandes 
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distribuci\u00f3n de las poblaciones de medianos y grandes 
            
162
mam\u00edferos en la Regi\u00f3n Este de Uruguay como indicadores de 
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mam\u00edferos en la Regi\u00f3n Este de Uruguay como indicadores de 
            
163
alteraciones en el paisaje. Los registros de presencia se obtuvieron 
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alteraciones en el paisaje. Los registros de presencia se obtuvieron 
            
164
de diferentes bases de datos y de la bibliograf\u00eda.El \u00e1rea de 
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de diferentes bases de datos y de la bibliograf\u00eda.El \u00e1rea de 
            
165
trabajo abarca las Ecorregiones Sierras del Este y Grabende la Laguna 
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trabajo abarca las Ecorregiones Sierras del Este y Grabende la Laguna 
            
166
Mer\u00edn. Para modelar se utiliz\u00f3 la Funci\u00f3n de 
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Mer\u00edn. Para modelar se utiliz\u00f3 la Funci\u00f3n de 
            
167
Favorabilidad utilizando los paquetes fuzzySim y modEVA implementados 
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Favorabilidad utilizando los paquetes fuzzySim y modEVA implementados 
            
168
en R, 57variables explicativas agrupadas en factores antr\u00f3pico, 
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en R, 57variables explicativas agrupadas en factores antr\u00f3pico, 
            
169
geogr\u00e1fico y clim\u00e1tico y m\u00e1s de 1.000 registros de 10 
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geogr\u00e1fico y clim\u00e1tico y m\u00e1s de 1.000 registros de 10 
            
170
especies de medianos y grandes mam\u00edferos aut\u00f3ctonos 
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especies de medianos y grandes mam\u00edferos aut\u00f3ctonos 
            
171
silvestres afectadas (margay, gato mont\u00e9s, zorrillo, zorro de 
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silvestres afectadas (margay, gato mont\u00e9s, zorrillo, zorro de 
            
172
monte, zorro gris, manopelada, lobito de r\u00edo, hur\u00f3n, mulita 
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monte, zorro gris, manopelada, lobito de r\u00edo, hur\u00f3n, mulita 
            
173
y tat\u00fa). Se elaboraron dos tipos de modelos: uno de h\u00e1bitats 
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y tat\u00fa). Se elaboraron dos tipos de modelos: uno de h\u00e1bitats 
            
174
favorables para cada especie abarcando todo el pa\u00eds y el otro 
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favorables para cada especie abarcando todo el pa\u00eds y el otro 
            
175
tomando las carreteras con m\u00e1s atropellos de la regi\u00f3n 
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tomando las carreteras con m\u00e1s atropellos de la regi\u00f3n 
            
176
estudiada. Para ambos tipos de modelos se generaron diferentes 
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estudiada. Para ambos tipos de modelos se generaron diferentes 
            
177
combinaciones de factores ambientales como predictores, y para el caso 
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combinaciones de factores ambientales como predictores, y para el caso 
            
178
de los atropellos adem\u00e1s, las especies se agruparon en: especies 
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de los atropellos adem\u00e1s, las especies se agruparon en: especies 
            
179
de monte, y especies de pradera.\n Palabras clave: Mam\u00edfero"
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Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
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Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
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