2024-25 Functional diversity analyses in R
En las dos últimas décadas los análisis de la diversidad funcional (DF) en ecología han aumentado de manera exponencial, lo que ha permitido ampliar nuestros conocimientos de la diversidad biológica y su evolución a lo largo del espacio y el tiempo. La práctica totalidad de subdisciplinas de la ecología reconocen el gran valor añadido que aporta el análisis funcional de especies y comunidades. Esto ha dado pie a la proliferación de métodos de estimación de dimensiones contrastadas de la DF. Sin embargo, las diferencies entre estos métodos y su aplicación han generado incoherencias terminológicas y confusión a la hora de seleccionar el enfoque más idóneo para abordar cuestiones específicas en el campo de la ecología. En este curso profundizaremos en las buenas y malas prácticas de los análisis de DF, con especial énfasis en el paquete BAT en R (una herramienta para la evaluación de la biodiversidad).
Dirigido a
Estudiantes de grado, investigadores postdoctorales y profesores.
Criterios de admisión
Es necesario adjuntar una breve carta de motivación que explique las razones por las cuales se desea participar en el curso, así como si actualmente se trabaja o se prevé trabajar en un ámbito relacionado con el mismo.
En el supuesto caso de que haya más demanda que plazas disponibles, se realizará la selección del alumnado a partir de la carta de motivación que presenten en la preinscripción. Se tendrá en cuenta:
- Motivación para realizar el curso.
- Aplicabilidad en su proyecto de investigación inmediato o en el futuro.
Finalmente se aplicará el criterio de fecha y hora de inscripción hasta el dia de inicio del curso
Carta de motivación
Es necesario adjuntar una breve carta de motivación que explique las razones por las cuales se desea participar en el curso, así como si actualmente se trabaja o se prevé trabajar en un ámbito relacionado con el mismo.
Este documento lo puede subir directamente al aplicativo de matrícula de UIBTalent, o bien enviarlo a través de correo electrónico a uibtalent@fueib.org