Dictarán un curso de posgrado sobre modelos de distribución de especies

2017-02-01 | Javier

El espacio de trabajo que se extenderá del 20 al 24 de marzo de 2017 en la sede UNTDF de Ushuaia se titula los “Modelos de distribución de especies: formulación, validación e interpretación dentro de un marco bayesiano”.

 

USHUAIA.- La Universidad Nacional de Tierra del Fuego (UNTDF) a través de su Departamento de Posgrado inició la preinscripción para el curso de posgrado: “Modelos de distribución de especies: formulación, validación e interpretación dentro de un marco bayesiano”.

La capacitación que, será de especial interés para profesionales de la biología y las ciencias naturales, buscará proporcionar las herramientas teóricas y prácticas para poder desarrollar diferentes tipos de modelos de distribución de especies, tanto con un enfoque frecuéntista como bayesianos, con datos reales.

El espacio de trabajo se extenderá del 20 al 24 de marzo de 2017 en la sede UNTDF de Ushuaia y estará a cargo de la docente invitada Dra. María Grazia Pennino (Instituto Español de Oceanografía, San Pedro del Pinatar, Murcia, España) junto a el doctor Facundo Llompart, docente investigador de la UNTDF.

El arancel general del curso es de mil quinientos pesos ($1500) y la fecha de inscripción se extiende hasta el 13 de febrero de 2017. Preinscripción vía web www.untdf.edu.ar .

 

Fundamentos del curso

 

Los modelos de distribución de especies se han convertido en una herramienta fundamental en ecología y conservación, donde sustentan muchas aplicaciones. Este tipo de modelización ha sido ampliamente utilizado para abordar varios temas, incluyendo la identificación de áreas de conservación, la predicción de la respuesta de las especies a las características ambientales en un escenario de cambio climático o para la evaluación de aéreas de alta densidad descartes.

Así, este curso tiene como objetivo general proporcionar una visión crítica de las técnicas existentes los modelos de distribución de especies tanto con un enfoque frecuéntista como bayesianos, discutiendo sus fortalezas y limitaciones.

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