INCITAP   20787
INSTITUTO DE CIENCIAS DE LA TIERRA Y AMBIENTALES DE LA PAMPA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
El uso de cámaras trampa en estudios ornitológicos: metodología y análisis de datos
Autor/es:
MARÍA EUGENIA CABRERA GARCÍA; BEATRIZ MARTINEZ MIRANZO; FERNANDO LÓPEZ; MAXIMILIANO GALMES; JUAN IGNACIO ZANÓN
Lugar:
Tandil
Reunión:
Workshop; VIII Reunión Argentina de ornitología (RAO); 2019
Institución organizadora:
CECARA-INCITAP; Museo de Historia Natural de La Pampa
Resumen:
La aplicación de cámaras remotas y tecnologías afines, como video-recording, han evolucionado en los últimos años en estudios de fauna silvestre. Estos instrumentos han permitido desarrollar investigaciones relacionado a la ecología de especies de fauna cuantificando diversas variables asociados a ellas y sus hábitats. Este curso tiene como objetivo desarrollar habilidades entre los participantes para el correcto uso e instalación de cámaras trampas y afines para estudios ornitológicos y posterior análisis de datos. Enfatizaremos en temas como el diseño de estudio, haciendo hincapié en la evolución de esta tecnología, los diferentes tipos de cámaras disponibles en el mercado (ventajas y desventajas entre los modelos de cámaras), la selección de la metodología y escala adecuada. Plantearemos diversos casos de estudios en relación a las Tasas de Ocupación Espacial, Censos de Aves, Índices de Abundancia Relativas, Índices de Diversidad, Cuidado Parental (por ejemplo: aporte de presas, sombreo, defensa de nidos y territorios), Presencia de Especies Depredadores y Tasas de Depredación. Además, debatiremos cada caso de estudio en particular en referencia a la bibliografía existente y experiencias personales (interactuando entre los docentes y estudiantes). Por último, analizaremos e interpretaremos casos de estudios, desde la toma de los datos, manipulación de bases de datos, confección de las planillas y exportación de éstas al software R para realizar diferentes análisis como el cálculo de Índices y desarrollos de modelos estadísticos (GLM y GLMM).