A ecologia é uma ciência que se preocupa constantemente em testar hipóteses ou mesmo entender processos ecológicos a partir de padrões em dados, os quais são na maioria das vezes descritos com uso de ferramentas estatísticas. Modelos mistos são cada vez mais usados em ecologia devido à natureza hierárquica da maioria dos dados ecológicos e são modelos especialmente úteis em se particionar fontes de variabilidade. Modelos mistos podem fornecer respostas quantitativas que descrevem que fração de um padrão em particular é explicada por diferentes mecanismos: o "quanto" em vez de "qual". Essa mudança de perspectiva pode se muito útil em ecologia tanto para entender contribuição relativa de processos ecológicos, quanto descrever melhor padrões globais de variabilidade. Nesta tese, eu emprego e advogo pelo uso de modelos mistos em perguntas ecológicas bem distintas, mas com um arcabouço analítico comum: partição de variabilidade em modelos mistos. No primeiro capítulo, buscamos entender como a matriz (não habitat) modula a contribuição relativa de processos de montagem de comunidades (filtro ambiental e deriva) de aves florestais com a de perda de habitat em paisagens fragmentadas. Para modelar a ocorrência das aves, usamos um modelo misto com associação entre os atributos das espécies e a cobertura florestal como efeitos fixos e diversos componentes aleatórios para medir força relativa de certos processos. Encontramos que o filtro ambiental por perda de habitat é o processo dominante e pode ser relaxado ou reforçado dependendo da qualidade da matriz, evidenciando que esta tem um forte impacto na modulação dos processos de montagem da comunidade. No segundo capítulo, desenvolvemos e aplicamos um framework conceitual e analítico através da partição de variâncias de um modelo misto para atribuir a variabilidade em taxas vitais de árvores devido a variações espaciais, temporais, entre espécies e suas interações. Aplicamos o framework no crescimento, mortalidade e recrutamento de 21 florestas globalmente distribuídas cobrindo mais de 2,9 milhões de árvores de aproximadamente 6,5 mil espécies. A proposta de decomposição da variação das taxas vitais de árvores tem um alto potencial para identificar os mecanismos estruturantes da dinâmica florestal, pois destaca os caminhos mais promissores para pesquisas futuras, aumentando a compreensão das contribuições relativas dos grupos de mecanismos para a demografia e diversidade florestal. Junto às ferramentas de partição de variâncias, destacamos nesta tese o grande potencial dos modelos mistos em conectar inferência estatística e ecológica, incorporando a variabilidade como fonte de informações diversas e de qualidade tanto para entender contribuição relativa de processos ecológicos, quanto descrever padrões mais detalhados em sistemas ecológicos complexos.

Ecology is a science that is constantly concerned with testing hypotheses or even understanding ecological processes from patterns in data, which are mostly described using statistical tools. Mixed-effects models are increasingly used in ecology given the hierarchical nature of most ecological data and are especially useful in partitioning sources of variability. Mixed-effects models can provide quantitative answers that describe what fraction of a particular pattern is explained by different mechanisms: the "how much" rather than the "which". This shift in perspective can prove very useful in ecology both to understand relative contribution of ecological processes, and to better describe global patterns of variability. In this thesis, I employ and advocate for the use of mixed-effects models in very different ecological questions, but with a common analytical framework: variability partitioning in mixed-effects models. In the first chapter, we seek to understand how matrix (non-habitat) modulates the relative contribution of community assembly processes (environmental filter and drift) of forest birds due to habitat loss in fragmented landscapes. To model bird occurrence, we used a mixed-effect model with association between species attributes and forest cover as fixed effects and several random components to measure relative strength of certain processes. We found that the environmental filter by habitat loss is the dominant process and can be relaxed or strengthened depending on matrix quality, evidencing that the matrix has a strong impact on modulating community assembly processes. In the second chapter, we develop and apply a conceptual and analytical framework through variance partitioning of a mixed-effect model to attribute variability in tree vital rates due to differences among species, space, and time, and their interactions. We apply the framework to growth, mortality, and recruitment rates of 21 globally distributed forests covering over 2.9 million trees of approximately 6,500 species. Our framework has a high potential for identifying the structuring mechanisms of forest dynamics, as it highlights the most promising avenues for future research by increasing understanding of the relative contributions of groups of mechanisms to forest demography and diversity. Along with variance partitioning tools, we highlight in this thesis the great potential of mixed-effects models in connecting statistical and ecological inference, incorporating variability as a diverse and good source of information both to understand the relative contribution of ecological processes and to describe more detailed patterns in complex ecological systems.