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Modelling animal movement and habitat selection for sustainability analysis of conservation programs

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Modelling animal movement and habitat selection for sustainability analysis of conservation programs

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Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
SVB0199
Docenti
Cristina Giacoma (Titolare del corso)
Achaz Graf Von Hardenberg (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea Magistrale in Evoluzione del Comportamento Animale e dell'Uomo (ECAU) D.M. 270
Anno
2° anno
Periodo didattico
Secondo trimestre
Tipologia
A scelta dello studente
Crediti/Valenza
4
SSD dell'attività didattica
BIO/05 - zoologia
Modalità di erogazione
A distanza
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso si prefigge di fornire agli studenti gli strumenti per essere in grado di interpretare e creare in proprio modelli statistici sulla distribuzione spaziale e temporale di organismi viventi, applicati all'ecologia e alla conservazione. 

Il corso sarà composto di 24 ore complessive di cui 12 di lezioni frontali e 12 di esercitazioni pratiche al computer e discussioni di gruppo (4 CFU)

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

  • Conoscenza e comprensione dei principali metodi utilizzati per la modellizazione di orghanismi viventi nello spazio e nel tempo;
  • Comprensione delle basi teoriche dei modelli appresi

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

  • Capacità di modellizzare in maniera appropriata dati ecologici

Autonomia di giudizio

  • Saper valutare in maniera autonoma l'approccio modellistico migliore per il problema affrontato

Abilità comunicative

  • Capacità di produrre e presentare un poster scientifico con i risultati di un modello condotto autonomamente
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Modalità di insegnamento

Il corso sarà condotto in presenza e allo stesso tempo online  sulla Piattaforma WEBEX.  È altamente consigliato, se possibile, essere presenti alle lezioni in presenza, anche per favorire l’interazione e la discussione. Le lezioni saranno comunque anche registrate e poi disponibili sulla Piattaforma Moodle del corso.

Ogni sessione alternerà lezioni frontali (con presentazioni caricate successivamente su Moodle insieme alla registrazione della lezione), discussioni di approfondimento con voi (non registrate) su articoli e materiali forniti precedentemente su Moodle, tutorial guidati e esercitazioni pratiche usando R attraverso l’interfaccia RStudio. Anche le registrazioni dei tutorial guidati verranno caricati su Moodle, ma non le discussioni con gli studenti.  

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Modalità di verifica dell'apprendimento

La prova finale consisterà nella preparazione e presentazione di un poster scientifico che dovrà presentare e discutere i risultati di un analisi di dati ecologici condotta in proprio utilizzando uno degli approcci modellistici appresi durante il corso. I datasets utilizzabili verranno forniti dal docente su Moodle alla fine del corso. Il poster, in fomato pdf (istruzioni e consigli verranno forniti durante un workshop apposito durante il corso) dovrà essere sottomesso al docente 5 gg prima della prova orale. Durante l'orale, che si svolgerà esclusivamente in video conferenza, verra chiesto agli studenti di presentare il proprio poster come e' prassi in un convegno scientifico. Feedback sul poster verra' fornito oralmente dal docente nella stessa sessione di esame. 

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Programma

Modelli statistici per l’ecologia e la conservazione:

  • Introduzione alla statistica ecologica
  • Che cosa è un modello?
  • Concetti base di modellistica statistica applicata all’ecologia e conservazione

Modelli per dati raccolti su individui non riconoscibili individualmente:

  • Introduzione ai modelli di distribuzione di specie (SDM) e ai modelli di idoneità ambientale
  • Modelli SDM per dati di presenza-assenza
  • Modelli SDM per dati di sola presenza (MaxEnt)
  • Il problema della ‘imperfect detection’
  • Modelli di occupazione per singola stagione
  • Modelli di occupazione dinamici
  • Introduzione ai Modelli di abbondanza (Royle Nichols e N-Mixture models)
  • Distance sampling

Il corso si concluderà con un workshop sulla creazione di un poster scientifico come supporto alla preparazione per la verifica finale

 

Testi consigliati e bibliografia

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Tutti i materiali di supporto al corso (script di R, dati utilizzati nelle esercitazioni, articoli etc.) verranno caricati regolarmente sulla pagina Moodle del corso

Articoli e testi supplementari di approfondimento verranno forniti dal docente alla fine di ogni sessione. 



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Orario lezioni

GiorniOreAula
Lunedì16:30 - 18:30
Venerdì14:00 - 16:00

Lezioni: dal 14/04/2023 al 29/05/2023

Nota: Il corso si svolgerà in Aula 302 (Edificio "Ex La Stampa")

il lunedì dalle 16:30 alle 18:30 e il venerdì dalle 14:00 alle 16:00

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Ultimo aggiornamento: 11/04/2023 18:13
Location: https://naturali.campusnet.unito.it/robots.html
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