Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
4 crédits
12.0 h + 36.0 h
Q1
Enseignants
Wesselingh Renate;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Connaissance de l'écologie, de l'évolution et de la statistique.
Une connaissance de base de R serait utile, mais pas strictement nécessaire.
Thèmes abordés
Modèles analytiques et de simulation, théorie des jeux, Stratégies Évolutivement Stables, modèles au niveau de populations ou d'individus, modèles spatiaux.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 | Ce cours enseignera les différents types de modèles écologiques et évolutives et comment formaliser des processus écologiques et évolutives pour développer des modèles analytiques ou de simulation en utilisant le language R, et comment utiliser les résultats de ces modèles. |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Dans la première partie du cours, les étudiants apprennent à utiliser le logiciel NetLogo et ils reconstruisent eux-mêmes un modèle existant simple dans NetLogo sur base de la description publiée. La deuxième partie est un travail individuel, dans lequel ils font un modèle eux-mêmes pour trouver une réponse à une question biologique originale.
Méthodes d'enseignement
Apprentissage collectif de NetLogo, séances de discussion sur les sujets, travail individuel.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation consiste en une présentation orale qui explique les étapes dans le développement du modèle, les étudiants rendent leur fichiers (code) après. Le travail est évalué sur base de l'originalité de la question, la manière de la traduire dans un modèle et l'interprétation des résultats obtenus.
Ressources
en ligne
en ligne
Bibliographie
Railsback, S.F. & V. Grimm (2019) Agent-based and individual-based modelling, 2nd edition. Princeton University Press, Princeton, NJ, USA.
Faculté ou entité
en charge
en charge
BIOL
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master de spécialisation interdisciplinaire en sciences et gestion de l'environnement et du développement durable
Master [120] en sciences et gestion de l'environnement
Master [120] en biologie des organismes et écologie