ID:
SCC1008
Durata (ore):
48
CFU:
6
SSD:
ZOOLOGIA
Anno:
2025
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (23/02/2026 - 29/05/2026)
Syllabus
Obiettivi Formativi
L'insegnamento propone di fornire conoscenze teoriche e pratiche sulla raccolta, gestione e analisi di dati quantitativi derivanti principalmente da monitoraggi faunistici. In particolare, l’insegnamento si pone come obiettivo quello di fornire una conoscenza specifica delle tecniche di analisi più comunemente utilizzate nel contesto del rilievo faunistico per la stima di consistenza, distribuzione e densità di popolazioni animali, con riferimento a contesti applicativi tipici della gestione faunistica, della biologica della conservazione e non ultimo della vigente normativa Comunitaria in merito alle aree protette e a monitoraggio e conservazione della biodiversità (Direttive 92/43/CEE “Habitat” 2009/147/CE “Uccelli”, Regolamento 1143/2014). Gli argomenti trattati riguarderanno non solo i principi teorici e le tecniche di analisi dati su di essi basate, ma verrà anche data particolare enfasi alla loro applicazione pratica riconsiderando le basi di statistica sulle quali si basa la moderna biometria e declinandole in pratica attraverso l’esemplificazione e l’apprendimento dell’uso di strumenti di analisi dei dati, quali ad esempio il linguaggio di programmazione R. Al termine del corso è atteso che lo studente abbia acquisito le seguenti capacità: - raccolta, organizzazione e analisi di dati quantitativi; - progettazione di disegni sperimentali; - applicazione delle più comuni tecniche di analisi di dati faunistici - utilizzo di strumenti software adeguati per la gestione e l’analisi di dati faunistici riguardanti distribuzione e abbondanza di popolazioni animali, uso e selezione delle risorse (spazio, alimentazione) , comportamento animale e quantificazione della diversità faunistica.
Prerequisiti
Non sono presenti vincoli di propedeuticità, tuttavia gli studenti devono avere familiarità con i concetti base di Zoologia, Ecologia, Ecoetologia. È opportuna la conoscenza della lingua inglese, dato che parte della documentazione tecnica è in inglese.
Metodi didattici
Gli obiettivi formativi del corso verranno raggiunti tramite lezioni frontali tenute dal docente, anche con attività pratiche, per un totale di 48 ore. All’inizio delle lezioni, su richiesta degli studenti, il docente potrà fornire chiarimenti e approfondimenti dei temi trattati nelle precedenti lezioni. Sarà inoltre possibile chiedere chiarimenti in qualsiasi momento durante le lezioni. In ogni caso, si raccomanda caldamente l'utilizzo della piattaforma e-learning (forum, glossari) per lasciare traccia a tutti gli studenti dei chiarimenti richiesti. Verranno utilizzati anche programmi di analisi dedicati al fine di facilitare l’uso di tale strumentazione e con lo scopo di avere un riscontro applicativo immediato di quanto presentato a livello teorico.
Verifica Apprendimento
L’acquisizione delle conoscenze specifiche e la padronanza dei concetti presentati verrà verificata alla fine del corso mediante una prova orale che consisterà nella discussione di una serie di argomenti tra quelli elencati alla voce “Contenuti”, anche (ma non solo) considerando un argomento concordato con i docenti, e in ogni caso dando enfasi alla capacità di applicazione pratica dei concetti appresi. La valutazione verrà espressa in trentesimi e terrà conto della padronanza scientifica e delle capacità critiche in riferimento argomento discusso (30%), delle capacità espositive e di organizzazione dell’elaborato (10%), della capacità di applicare i concetti appresi durante il corso al caso specifico (60%).
Contenuti
Il corso sarà suddiviso in 4 fasi principali. La prima vedrà un’introduzione alla raccolta e gestione dati e alla programmazione statistica. In particolare durante il corso verranno trattate le basi per l’utilizzo del linguaggio di programmazione R per la gestione e l’analisi dei dati. Questo verrà utilizzato durante il corso per trattare alcune tematiche specifiche. Verranno descritte le basi teoriche per progettare un disegno sperimentale e verranno presentati anche casi applicativi. Nella seconda fase saranno trattati i principali metodi per le stima di abbondanza di una popolazione. Sia attraverso l’uso di metodi diretti che indiretti. Saranno quindi approfonditi i metodi di Cattura-Marcatura Ricattura (CMR) e i modelli statistici per la stima di popolazioni chiuse e per popolazioni aperte. Verrà dedicato spazio alla stima della “Occupancy”, ovvero alla probabilità di presenza di una specie in un determinato territorio. Inoltre verranno approfondite le analisi per la stima di densità attraverso l’uso di quadrat and aerial counts. Infine verranno presentati e sperimentati i principali indici per la valutazione della biodiversità. Per ogni tema trattato in questa fase verranno riportati esempi applicativi e verranno affrontati esercizi in classe. Nella terza fase del corso si tratteranno tematiche relative allo studio e all’analisi dell’uso delle risorse ambientali, sia spaziali che trofiche. Verranno quindi affrontati i concetti di nicchia teorica e realizzata, di preferenze ambientali e selezione dell’habitat. In seguito verranno descritte le principali tecniche per l’analisi dell’uso dello spazio con tecniche di radio-telemetria. Verrà quindi approfondito il concetto di “homerange”. Nell’ultima parte del corso verranno trattati temi di misurazione quantitativa di parametri comportamentali legati all’individuo. In particolare verrà affrontato il concetto di personalità in contesto faunistico, con particolare riferimento all’uso dell’arena-test. In questa fase verrà presentato anche l’utilizzo del software cowlog dedicato alle analisi comportamentali. I dati comportamentali verranno poi analizzati attraverso l’utilizzo di modelli statistici ed in particolare verranno approfonditi i mixed models.
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
Durante il corso ci sarà la possibilità di utilizzare il lap-top personale.
Corsi
Corsi
SCIENZE AMBIENTALI
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone
Persone
Ricercatori a tempo determinato
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