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290150 PS Landscape Ecology and Natural Environment Research, Group D (2016S)
Continuous assessment of course work
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Sa 13.02.2016 08:00 to Tu 23.02.2016 23:59
- Registration is open from We 02.03.2016 15:30 to Fr 04.03.2016 23:00
- Deregistration possible until Th 31.03.2016 23:59
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Die Vorbesprechung findet Gruppenübergreifend am 27.4. von 8-9:30 im HS 1 statt. Geländetage sind am SA 11. und SO 12. Juni 2016.
- Wednesday 27.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Beurteilung der Lehrveranstaltung ergibt sich aus der Qualität der Teilarbeiten:
Vorarbeiten (Literatur- bzw. Internetrecherchen), Mitarbeit und Diskussionsbeiträge an den Feldtagen sowie Abschlussarbeit der Kleingruppe
Vorarbeiten (Literatur- bzw. Internetrecherchen), Mitarbeit und Diskussionsbeiträge an den Feldtagen sowie Abschlussarbeit der Kleingruppe
Minimum requirements and assessment criteria
Ziel der Lehrveranstaltung PS Landschaftsökologie ist, sich mit dem Landschaftsökosystem eines Untersuchungsgebiets intensiv auseinanderzusetzen und die Wechselwirkungen innerhalb des Systems zu erkennen und zu beschreiben. Dies erfolgt mit Hilfe von Karten, Luftbildern und Nachschlagwerken, einer Kartierung im Gelände, einfachen Berechnungen und einer anschließenden Zusammenfassung/Diskussion der Ergebnisse.
Examination topics
Nach theoretischen Inputs und praktischen Anleitungen wird eine landschaftsökologische Fallstudie eigenständig erarbeitet, diskutiert und präsentiert.
Reading list
Association in the course directory
(L2-a1)
Last modified: Mo 07.09.2020 15:42
The primary objectives of this course are:
1. Improving skills at developing research designs and applied advanced data analysis methods.
2. Fine tuning in quantitative data analysis methods using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) so that students can employ these methods in their research.
3. Taking students step-by-step through the design, analysis, composition, presentation, and critical assessment of advanced quantitative or comparative research projects.