Métodos Avançados em Ecologia Aquática

Conhecimentos de Base Recomendados

Não aplicável.

Métodos de Ensino

Esta disciplina é totalmente prática. Os assuntos serão introduzidos no início das sessões práticas que decorrerão no laboratório (na Universidade de Coimbra) ou no campo (ribeiro urbano da cidade de Coimbra) durante a primeira semana. Por fim, os alunos irão elaborar um projeto, utilizando uma ou mais ferramentas ministradas durante o curso durante a segunda semana, com apoio online dos docentes.

Resultados de Aprendizagem

No final do curso os formandos devem ser capazes de: Perceber as técnicas mais avançadas a que podem recorrer na investigação em ecologia aquática; e conhecer os princípios básicos, equipamentos e material necessário e saber utilizar estas técnicas. Pretende-se que os formandos adquiram: (i) Competências instrumentais, p.ex., competências em análise e síntese, organização e planificação, comunicação oral e escrita, gestão da informação, capacidade de decisão, resolução de problemas. (ii) Competências pessoais e interpessoais, p.ex., competências em trabalho de grupo e em equipas interdisciplinares, raciocínio crítico e entendimento da linguagem de especialistas. (iii) Competências sistémicas, p.ex., competências em aprendizagem autónoma, investigação, aplicação prática dos conhecimentos teóricos, planeamento, autocrítica e autoavaliação. Pretende-se também estimular a criatividade, preocupação com o rigor e a qualidade.

Estágio(s)

Não

Programa

Análise do perfil de ácidos gordos e análise dos dados 

Aplicação de isótopos estáveis na investigação de teias alimentares e uso de SIMMs para elucidar a estrutura da teia alimentar e as interações tróficas. Simulação do efeito de medidas de restauro ecológico nas comunidades biológicas usando modelos preditivos baseados em machine learning (HYDRA).Avaliação dos serviços ecossistémicos dos rios através da ferramenta UsAs para avaliar e classificar ribeiros urbanos. Uso de traits biológicos em ecologia:Abordagens univariadas e multivariadas para analisar e representar visualmente traits;Padronização de dados e quantificação de características. DNA barcoding:Marcadores genéticos e bases de dados de referência. Recuperação e análise de sequências e vários usos de dados de DNA em biodiversidade. Meta-análise em ecologia: Tamanho e precisão dos efeitos; Tamanho geral do efeito; Viés de publicação;Heterogeneidade; Análise de moderadores; Análise de sensibilidade; Qualidade na meta-análise.

Docente(s) responsável(eis)

Maria João de Medeiros Brazão Lopes Feio

Métodos de Avaliação

Avaliação
Por fim, os alunos irão elaborar um projeto, utilizando uma ou mais ferramentas ministradas durante o curso durante a segunda semana, com apoio online dos docentes: 100.0%

Bibliografia

Borenstein M, et al. 2009. Introduction to Meta-Analysis. John Wiley & Sons, Ltd, Chichester MEGA, https://www.megasoftware.net BioEdit, https://bioedit.software.informer.com/7.2/ Ranta E et al. 2021 Urban stream Assessment system (UsAs): an integrative tool to assess biodiversity, ecosystem functions and services. Ecological Indicators 121: 106980 Jovem-Azevêdo D et al. 2020. Rehabilitation scenarios for reservoirs: predicting their effect on invertebrate communities through machine learning. River Research and Applications 36:1109–1123 Feio MJ et al. 2014. Combining multiple machine learning algorithms to predict taxa under reference conditions for streams bioassessment. River Research and Applications 30:1157–1165 Gonçalves AMM et al. 2021. Fatty acids as suitable biomarkers to assess pesticide impacts in freshwater biological scales – A review. Ecological Indicators 122:107299 Baeta A. 2019. Stable Isotope Ecology. Encyclopedia of Ecology, B. Fath (editor). 2nd Edition. Elsevier.