Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Codice bando pica: 2023_adrs203 Modelli per analizzare dati di comunità ecologiche, nell’ambito del progetto PNRR - Missione 4 “Istruzione eomissis |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Pica code: 2023_adrs2023 Model-based approaches to analyze community ecological data, within the framework of the project “PNRR - Missione 4 “Istruzione e Ricerca” - Componente C2 Investimento 1.1 “omissis |
| Campo principale della ricerca | Economics |
| Sottocampo della ricerca | Social economics |
| Area CUN | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Lo sviluppo e l’implementazione di appropriati modelli bayesiani per l’estrazione di trend di Partita IVA e codice fiscale: 00427620364 popolazione da dati di metabarcoding riguardanti comunità ecologiche. I modelli proposti ricadono nella classe dei modelli lineari generalizzati misti. Le sfide includono l’uso di appropriate funzioni di verosimiglianza per dati presenza/assenza e di prior strutturate per catturare diversi tipi di correlazione residua (con struttura spaziale/temporale, presenza di clustering, etc). In particolare il ricercatore svilupperà metodi basati su variance partitioning con l’obiettivo di stimare la quota di varianza spiegata dalle covariate ambientali e dagli effetti random |
| Descrizione sintetica in inglese | To develop an appropriate model-based Bayesian framework for extracting whole community estimates of population trends from metabarcoding data. The proposed models belong to the class of generalized linear mixed models. Common challenges in this type of models include the use of appropriate likelihood models for presence/absence data and structured priors to capture different types of residuals (that might be spatially/temporally dependent or nested at different levels). In particular, the researcher will address methods of variance partitioning with the goal of quantifying the explained variance due to fixed and random effects. |
| Data del bando | 22/11/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 30520 |
| Periodicità | 15 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://wss.unimore.it/public/albo/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 27429 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 72 |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | procedura selettiva pubblica per titoli e colloqui |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | selective public procedure by qualifications and interview |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIMORE |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | MODENA |
| Codice postale | 41121 |
| Indirizzo | VIA UNIVERSITà NR.4 |
| Sito web | http://www.unimore.it |
| ufficio.selezioneassunzione@unimore.it | |
| Telefono | 059/2056075 - 6445 - 7078 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 22/12/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |