Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
300006 UE Species distribution modelling (2020S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Do 06.02.2020 08:00 bis Do 20.02.2020 18:00
- Abmeldung bis Do 30.04.2020 18:00
Details
max. 16 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 06.03. 15:00 - 16:00 Seminarraum (Fakultätszentrum für Biodiversität) Rennweg EG
- Montag 25.05. 09:00 - 17:00 Seminarraum (Fakultätszentrum für Biodiversität) Rennweg EG
- Dienstag 26.05. 09:00 - 17:00 Seminarraum (Fakultätszentrum für Biodiversität) Rennweg EG
- Mittwoch 27.05. 09:00 - 17:00 Seminarraum (Fakultätszentrum für Biodiversität) Rennweg EG
- Donnerstag 28.05. 09:00 - 17:00 Seminarraum (Fakultätszentrum für Biodiversität) Rennweg EG
- Freitag 29.05. 09:00 - 17:00 Seminarraum (Fakultätszentrum für Biodiversität) Rennweg EG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Participants will work in groups of two. Each group will have its own 'project' including the full sequence of modelling, projection and analysis work. Evaluation will be based on work during the course and on a final 15-min presentation of the groups' results.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
The course requires basic familiarity with R. As there will be groups of two, knowledge of partners may be complementary.
Positive evaluation requires regular presence, active work during the course and doing at least part of the final presentation.
Positive evaluation requires regular presence, active work during the course and doing at least part of the final presentation.
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MEC-6, MBO 7
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21
The course will combine introductory lectures with pratical work. Practical work will include all main steps from data preparation, model parameterization & evaluation to projection, mapping and analysis of projection results. All practical work will be done in R.