SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	MÓDULO
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECOLOGIA (17.90)
Código:	ECL0068
Nome:	INFERÊNCIAS POR MULTI-MODELOS PROBABILÍSTICOS EM ECOLOGIA DE POPULAÇÕES E ESTIMATIVAS DE OCUPAÇÃO
Carga Horária Teórica:	30 h.
Carga Horária Prática:	30 h.
Carga Horária de Ead:	0 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Sim
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Capacitar o aluno na análise de parâmetros demográficos e de ocupação do espaço com base em dados de captura e marcação e/ou presença e ausência por meio de inferências probabilística por multi-modelos utilizando os programas MARK e PRESENCE e a literatura atual pertinente. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO: Parâmetros populacionais e de ocupação do espaço relevantes para análises ecológicas e manejo. Princípios básicos para estimativas populacionais e de ocupação com revisão dos métodos clássicos. Aplicabilidade da inferência por multi-modelos probabilísticos como ferramenta para testar múltiplas hipóteses ecológicas. Teorias e premissas na construção de modelos lineares e critérios de seleção (distância Kullback-Leibler, critério de informação de Akaike- AIC, delta AIC, peso do AIC, etc). Primeiros passos no uso dos programas MARK e PRESENCE. Construção de modelos populacionais e respostas a covariáveis ambientais e biológicas. Modelos para populações fechadas, modelos Cormack-Jolly-Seber para populações abertas, modelos de desenho robusto, modelos multi-estados. Aplicabilidade de modelos de ocupação em análises ecológicas e a importância em utilizá-los em situações de detecção imperfeita. Construção de modelos de ocupação e respostas a covariáveis ambientais e biológicas. Modelos de ocupação mono ou multi específicos aplicados a uma ou múltiplas estações. Modelos de co-ocorrência entre espécies. Modelos de ocupação de desenho robusto e de múltiplas escalas.
Referências:	LIVROS: Amstrup, S., L. MacDonald, and B. Manly. 2006. Handbook of Capture-Recapture Analysis. 296 p. Princeton University Press. Anderson, D. 2007. Model Based Inference in the Life Sciences: A Primer on Evidence. 184 p. Springer. Burnham, K. P., and D. R. Anderson. 2002.Model selection and multi model inference: a practical information theoretic approach. Second edition. 496 p. Springer-Verlag, New York, New York, USA. Cooch, E. G. and G. C. White 2014. Program MARK: a gentle introduction (13 ed). http://www.phidot.org/software/mark/docs/book/. Mackenzie, D. L.; Nichols, J. D.; Royle, J. A et al. 2006. Occupancy estimation and modeling. Burlington: Elsevier, 344 p. Thomson, D. L. E. G. Cooch, M. J. Conroy. 2009. Modeling Demographic Processes In Marked Populations. 1131p. Springer. Williams, B. K., J. D. Nichols, and M. J. Conroy. 2002. Analysis and management of animal populations: modeling, estimation, and decision making. 1040 p. Academic Press, New York. ARTIGOS: Anderson, D. R., K. P. Burnham, and G.C. White. 1994. AIC model selection in over dispersed capture recapture data. Ecology, 75, 1780-1793. Anderson, D. R. & Burnham, K. P. 1999. Understanding information criterion for selection among capture-recapture or ring recovery models. Bird Study, 46, 14-21. Anderson, D. R. & Burnham, K. P. 1999. General strategies for the analysis of ringing data. Bird Study, 46, 261-270. Bailey, L. L., J.D. Nichols and J.E. Hines. 2007. Exploring Sampling Design Trade-Offs In Occupancy Studies With imperfect detection: examples and software. Ecological Applications, 17(1): 281-290. Bradshaw, C. J. A.; Brook, B. W.; Delean, S. et al. 2014. Predictors of contraction and expansion of area of occupancy for British birds. Proceedings of the Royal Society B, London, v. 281, 20140744: 1-9. Fernandes, F. A. S. 1995. Métodos para estimativas de parâmetros populacionais por captura, marcação e recaptura. OecologiaBrasiliensis 2: 1-26. Gu, W.; Swihart R. K. Absent or undetected? 2004. Effects of non-detection of species occurrence on wildlife-habitat models. Biological Conservation, Boston, 116 (2): 195-203. Guillera-Arroita, G. and J.J. Lahoz-Monfort. 2012. Designing studies to detect differences in species occupancy: power analysis under imperfect detection. Methods in Ecology and Evolution 3: 860-869. Ivan, J. S., G. C. White, and T. M. Shenk. 2013. Using auxiliary telemetry information to estimate animal density from capture-recapture data. Ecology 94:809–816. Ivan, J. S., G. C. White, and T. M. Shenk. 2013. Using simulation to compare methods for estimating density from capture-recapture data. Ecology 94:809–816 Jarnemo, A., and O. Liberg. 2005. Red fox removal and roe deer fawn survival – a 14-year study. Journal of Wildlife Management, 69: 1090-1098. Kellner, K. F.; Swihart, R. K. 2014. Accounting for imperfect detection in ecology: a quantitative review. PLoS ONE, San Francisco, 9(10): e111436. Kendall, W. L. The Robust Design for Capture–Recapture Studies: Analysis Using Program Mark. International Wildlife Management Congress 357-360. Kendall, W. L., R. J. Barker, G. C. White, M. S. Lindberg, C. A. Langtimm and C. L. Peñaloza. 2013. Combining dead recovery, auxiliary observations and robust design data to estimate demographic parameters from marked individuals. Methods in Ecology and Evolution 4:828–835. Kery, M.; Schmidt, B. R. 2008. Imperfect detection and its consequences for monitoring for conservation. Community Ecology, Budapest, 9(2): 207-216. Lebreton, J. D.; Burnham, K. P.; Clobert, J. et al. 1992. Modeling survival and testing biological hypotheses using marked animals: a unified approach with case studies. Ecological Monographs, Petersham, 62(1): 67-118. MacKenzie, D. I., J. D. Nichols, G. B. Lachman, S. Droege, J. A. Royle and C. A. Langtimm. 2002. Estimating site occupancy rates when detection probabilities are less than one. Ecology 83(8): 2248-2255. MacKenzie, D. I., J. D. Nichols, J. E. Hines, M. G. Knutson and A. B. Franklin. 2003. Estimating site occupancy, colonization and local extinction probabilities when a species is detected imperfectly. Ecology 84(8): 2200-2207. Mattsson, B. J.; Marshall, M. R. 2009. Occupancy modeling as a framework for designing avian monitoring programs: a case study along Appalachian streams in southern west Virginia. In: INTERNATIONAL PARTNERS IN FLIGHT CONFERENCE: TUNDRA TO TROPICS, 4, McAllen. Proceedings... McAllen: Partners in Flight, 617-632. Rotella, J. J. and Hines, J. E. 2005. Effects of tag loss on direct estimates of population growth rate. Ecology 86: 821-827. Ruiz-Gutiérrez, V., P. F. Doherty, E. Santana, S. C. Martínez, J. Schondube, H. V. Munguía, and e. Iñigo-Elias 2012. Survival of resident neotropical birds: considerations for sampling and analysis based on 20 years of bird-banding efforts in Mexico. Auk 129(3):500-509. Sheaffer, S. E., D. H. Rusch, D. D. Humburg, J. S. Lawrence, G. G. Zenner, M. M. Gillespie, F. D. Caswell, S. Wilds, and S. C. Yaich. 2004. Survival, movements, and harvest of eastern prairie population Canada geese. Wildlife Monographs, 156. Wiens, J. D., B. R. Noon, and R. T. Reynolds. 2006. Post-fledging survival of northern goshawks: the importance of prey abundance, weather, and dispersal. EcologicalApplications, 16: 406-418.

<< Voltar