Acontecerá de 4 a 11 de agosto de 2024 a sétima edição do curso de Introdução à Modelagem Hierárquica para Biólogos, do Programa de Pós-Graduação em Ecologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), oferecido em parceria com o Programa de Pós-Graduação em Ecologia da Universidade de São Paulo (USP) e o Observatório de Aves da Mantiqueira (OAMa). As atividades apresentadas pelos professores Gonçalo Ferraz (UFRGS), Glauco Machado (USP) e Luiza Figueira (OAMa) terão lugar no Instituto Alto Montana, Município de Itamonte, Minas Gerais. 

Como em edições anteriores, o curso apresentará fundamentos teóricos e contato introdutório com ferramentas de construção de modelos hierárquicos para a análise estatística de dados de campo em ecologia de populações e epidemiologia. O plano de trabalho se divide em aulas teóricas pela manhã, práticas de computador pela tarde e apresentação/discussão informal do trabalho dos participantes à noite. O conteúdo é orientado para pós-graduandos e profissionais das ciências biológicas, mas as inscrições estão abertas a qualquer pessoa com conhecimentos básicos de computação e interesse na análise estatística de populações, doenças infecciosas, comunidades, ou outros sistemas biológicos representáveis por um modelo linear generalizado com mais do que um nível de abstração.

O IMH 2024 será um curso intensivo e de imersão, com aulas nas instalações do Abrigo Alto Montana, Fazenda Pinhão Assado, a 1.400 m de altitude, na Área de Proteção Ambiental da Serra da Mantiqueira. Uma taxa de R$ 1.600,00 por participante cobrirá todas as despesas de acomodação e alimentação no Abrigo durante o curso. A organização oferece transporte entre Resende (RJ) e o Abrigo Alto Montana no primeiro e no último dia. As aulas serão em português, mas a equipe de instrutores comunica fluentemente em espanhol e inglês. 

PARA SE CANDIDATAR: Abra, preencha e envie o formulário de candidatura abaixo. Em caso de dúvida, ou se não receber uma mensagem de confirmação do envio da candidatura em até 48 horas, entre em contato com goncalo.ferraz@ufrgs.br ou glaucom@ib.usp.br. Teremos 25 vagas para alunos de qualquer instituição ou país de origem. De momento, não temos forma de reduzir as despesas de alojamento e alimentação, mas se precisar de apoio financeiro deixe essa necessidade clara na sua carta. Receberemos candidaturas até dia 19 de abril, com resposta em 26 de abril de 2024.


INTRODUCTION TO HIERARCHiCAL modeling

(Austral) Fall, 25-student, 6-day intensive course, ECP00142, 3 Cr.

This intensive course is the empirical complement to the semester-long theoretical Population Ecology class on the right. The course provides a sampling-design and statistical modeling basis for obtaining estimates of population parameters that are essential for testing population dynamics theory. Students will study the foundations of hierarchical modeling and its applications to site-occupancy, capture-recapture and count data analysis. Course contents include an overview of the treatment of uncertainty in ecology, generalized linear modeling, and basic principles of maximum-likelihood and Bayesian data analysis. Students will learn to program simple R functions to analyze simulated data. 

This class is not a pre-requisite but it is recommended to UFRGS students who will take 'Population Ecology'. Both classes require R programing but this one contains more programing basics—if you want to take both, start with Hierarchical Modeling. If you are at UFRGS, it is also a very good idea—though not at all a requirement— to take Prof. Pablo Inchausti's Métodos Estatísticos Avançados em Ecologia e Evolução (ECP00140)—before taking this class. You can perfectly well take this class on its own too, and we welcome students from other schools in Brazil our abroad.

Note: Currently the formal Portuguese name of this class at UFRGS is Introdução à Modelagem Hierárquica

Population Ecology

25-30 students, (Austral) Spring semester, ECP0055, 3 Cr.

This class offers an overview of the theoretical foundations of population dynamics. The course opens with a presentation of exponential growth and its simplifying assumptions as a null model of ecological population dynamics.  Subsequently, we withdraw the assumptions one by one to study stochasticity, density-dependence, interspecific interactions, age-structure and spatial structure as they affect the demography of wild animal and plant populations (syllabus). Every topic will include readings of classic and contemporary papers, as well as an R practicum where students will implement numerical simulations of the population models. 

This class has been offered 25 times to more than 600 students at INPA, USP, UFRJ, UFMT, and UFRGS. The contents have changed since the first edition, at INPA, in 2004, but there's been a consistent emphasis on the formulation of theoretical ideas that can be tested under the empirical approach taught in the companion 'Introduction to Hierarchical Modeling'.  


Graduate Student mentorship

Graduate training at the Ferraz lab emphasizes quantitative reasoning, critical thinking, and breadth of understanding. Students are challenged to present their ideas in a mathematical framework, to question every scientific statement and to approach their research problems from a variety of perspectives. Ongoing lab projects develop along the three lines of research on 1) Amazon bird population responses to landscape change; 2) distribution and demography of threatened species; and 3) population biology of infectious diseases. Students with research interests outside the scope of ongoing work are encouraged to develop original projects, conditional on funding availability. Prospective students are welcome to visit the lab in Porto Alegre, or send email with questions. If you know what you want from graduate school and think that this lab is the right place for you, write a personal statement and send it to Gonçalo's Email.  

Lab team at the 2014 retreat, with collaborators, graduate, and undergraduate students. From left to right: (standing) Gilberto J. Fernandez, Renata Ilha, Pâmela Friedemann, Pedro Martins, Alejandra Pizarro, Carolina Schuch; (seating) Bento C. Gonçalves, Murilo Guimarães, Gonçalo Ferraz, and Bianca Darski.