Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | MACHINE LEARNING FOR BIODIVERSITY – HORIZON EUROPE B3 PROJECT - Biodiversity Building Blocks for policy |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | MACHINE LEARNING FOR BIODIVERSITY – HORIZON EUROPE B3 PROJECT - Biodiversity Building Blocks for policy |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Modelling tools |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 05 - Scienze biologiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L'uso di sensori satellitari e da aereo permette l'estrazione di informazioni di natura ecologica a varie scale spaziali. La stima della beta-diversità, ovvero il turnover in termini di specie tra varie aree aggiunge informazioni importanti oltre alla semplice ricchezza specifica. Questo assegno rappresenterà il primo esempio metodologico che racchiuda gran parte degli approcci per la stima della beta-diversità da immagine. Ci si attende un altro impatto su: i) reti di ricerca internazionale, ii) progetti di natura internazionale, iii) riviste scientifiche. |
| Descrizione sintetica in inglese | Airborne or satellite remote sensing allows information to be gathered over wide areas in a reasonable time. Most of the biodiversity maps obtained from remote sensing have been based on the inference of species richness by regression analysis. On the contrary, estimating compositional turnover (ß-diversity) might add crucial information related to relative abundance of different species instead of just richness. Presently, few studies have addressed the measurement of species compositional turnover from space. This research will be the first methodological example encompassing (and enhancing) most of the available methods for estimating ß-diversity from remotely sensed imagery and potentially relating them to species diversity in the field. It is expected to have a high impact in: i) international research networks, ii) international projects, iii) international highly ranked journals. |
| Data del bando | 21/12/2022 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE BIOLOGICHE, GEOLOGICHE E AMBIENTALI |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| bigea.nonstrutturati@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 10/01/2023 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |