Informació
Organizadores
Dra. Dacha Atienza & Dr. Javier Quesada (Natural History Museum of Barcelona)
Dr. Sergi Herrando (Ornithological Catalan Institute)
Fecha: 26–30 Noviembre 2012
Lugar: Museu de Ciències Naturals de Barcelona (Natural History Museum of Barcelona Catalonia, Spain)
Precio: 250€
4 becas del 50% de descuento para estudiantes Latinoamericanos.
Plazas limitadas: 20
Lenguaje del curso: Castellano
Descripción del curso
El manejo y la conservación de poblaciones de vida silvestre requieren de un programa de monitoreo fiable y eficiente, con un diseño de muestreo ligado a herramientas actuales para su análisis e interpretación. En las últimas dos décadas, el campo de la ecología de poblaciones ha logrado grandes avances en las metodologías y herramientas disponibles para monitorear comunidades biológicas y poblaciones de vida silvestre. Estos avances incluyen modelos estadísticos de ocurrencia y sus procesos dinámicos, modelos de supervivencia y emigración temporal, y modelos de crecimiento poblacional, entre otros. Este curso tiene como propósito introducir conceptos fundamentales para poder diseñar un programa de monitoreo que se ajuste a estos tipos de modelos y análisis. Para este fin, aprenderemos como manejar uno de los programas mas aplicados a nivel mundial para analizar este tipo de datos, el Programa MARK (http://www.phidot.org). Vamos a cubrir desde cómo crear archivos de ingreso a partir de hojas de datos (e.g. Excel) hasta cómo interpretar y presentar los resultados de los análisis.
El curso esta enfocado a profesionales en ecología, biología de la conservación, y el manejo de vida silvestre. Vamos a retomar conceptos estadísticos básicos, pero los participantes deberán de haber cursado algún curso de bioestadística previamente.
Objetivos generales del curso
1. Introducir a los participantes a conceptos de monitoreo de poblaciones de vida silvestre.
2. Familiarizar a los participantes sobre los diferentes tipos de muestreo y análisis en ecología y manejo de poblaciones de vida silvestre
3. Aprender a desarrollar y utilizar modelos estadísticos como herramientas.
4. Enseñar a los participantes como ingresar y analizar datos en el Programa MARK.
5. Aprender a interpretar y comunicar los resultados obtenidos de los análisis