Programmi corsi obbligatori XXXV ciclo
Programmazione e manipolazione dati in R
Analisi critica, scrittura e revisione di un articolo scientifico
Criteri per la stesura di un progetto di ricerca
Il concetto di "principal investigator"
Sicurezza – Rischio biologico nei laboratori
Inglese (Academic writing B2) -
Proprietà intellettuale e trasferimento tecnologico
Brevetti/ Elements of Intellectual Property - Patents
Sicurezza – Rischio chimico nei laboratori
** Corso di sicurezza e salute sul lavoro (UnFi)
* Obbligatorio seguire almeno uno dei due corsi
** Corso obbligatorio per tutto il personale universitario e gli studenti per poter svolgere attività di ricerca ed esercitazione. Il corso è in parte on line ed in parte in aula e viene solto nel periodo novembre-febbraio del primo anno di corso
Approfondimento di statistica - Deepening of Statistics
CFU: 7
Docente:
Frequenza obbligatoria: 75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale:sì
Esercitazioni: sì
Articolazione del corso: n. 11 lezioni
Materiale didattico: sito web dottorato
Descrizione del corso
Rappresentazione dei risultati tramite tabelle e grafici di dati a distribuzione binomiale e a distribuzione continua.
Stima campionaria dei parametri della popolazione. Precisione delle stime, intervallo di confidenza. Studio delle distribuzioni teoriche (Binomiale, Poisson, Normale, Chi-quadro, “t” e “F”).
Inferenza statistica e test statistici: Chi-quadro, verifica delle distribuzioni e tabelle di contingenza. Test del “t” ed ipotesi statistica: test unilaterale e bilaterale, dati appaiati.
Distribuzioni bivariate: analisi della regressione semplice e correlazione. Modello lineare ed analisi della regressione multipla.
Analisi della varianza: modelli dell’analisi della varianza: fisso; casuale misto. Componenti attese della varianza.
Schemi sperimentali: Fattoriale distribuiti in blocchi completamente randomizzati e gerarchici (Split-Plot)
Esercitazioni: calcolo della probabilità di un dato evento; zona critica di accettazione di un evento, uso delle tabelle delle distribuzioni, esecuzione di esercizi statistici relativi a variabili qualitative e quantitative. Test del χ2, del “t” di
Programmazione e manipolazione dati in R - Programming and data manipulation in R
CFU: 3
Docenti:
Riccardo Bozzi, Luisa Ghelardini
Frequenza obbligatoria: 75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale:sì
Esercitazioni: sì
Articolazione del corso: n. 5 lezioni per un totale di 20 ore
Materiale didattico: sito web dottorato
Descrizione del corso
Il corso è orientato all'uso di risorse computazionali open-source, in particolare a un’introduzione del software R.
Nella prima parte si introduce l’ambiente R, le principali risorse correlate e i principi di utilizzo del software.
La seconda lezione procede verso una trattazione quanto più completa e generale possibile dell’utilizzo pratico di R.
Nella terza parte si esaminano invece in pratica i casi più comuni di data analisi in scienze naturali.
Nella quarta e ultima parte si mette in pratica quanto imparato analizzando autonomamente dei dati*1.
L’accertamento finale valuterà la capacità dello studente di analizzare autonomamente un set di dati.
* I dati per questa prova pratica / accertamento finale saranno forniti dall’insegnante. Nel caso il tempo a disposizione sia sufficiente e ce ne sia la possibilità pratica, lo studente può concordare con l’insegnante per l’utilizzo di dati propri.
Statistica Computazionale - Computational Statistics
CFU: 3
Docente:
Requisiti: solo per dottorandi che abbiano già acquisito elementi di base di programmazione (dettagli nella descrizione del corso)
Aula: Aula C, presso il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni "Giuseppe Parenti", Viale Morgagni, 59
Frequenza obbligatoria: 75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale:sì
Struttura del corso: lezioni ed esercitazioni
Materiale didattico: fornito dal docente
Descrizione del corso
Il corso, mutuato dal dottorato di ricerca in Matematica Informatica Statistica, si prefigge lo scopo di fornire gli elementi computazionali richiesti per sviluppare modelli statistici Bayesiani, per programmare simulazioni Monte Carlo e per creare packages per la piattaforma R. Il corso sarà tenuto in lingua italiana.
I dottorandi che hanno sostenuto l'esame di statistica in una laurea magistrale ad Agraria di Firenze sono automaticamente ammessi al corso. Altri dottorandi interessati al corso devono effettuare un colloquio di orientamento il 27 e 28 gennaio 2016 (prenotazione via email) con il docente a seguito del quale sarà comunicato se sono ammessi al corso oppure se sono invitati ad maturare specifici requisiti per frequentare il corso del prossimo anno accademico.
Analisi critica, scrittura e revisione di un articolo scientifico - Critical analysis, writing and revision of a scientific article
CFU: 1
Docenti:
Frequenza obbligatoria: 75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale: sì
Esercitazioni:sì
Struttura del corso: lezioni
Materiale didattico: fornito dal docente
Descrizione del corso
Il corso è articolato in due parti distinte, che vengono trattate in lezioni separate. Con la prima lezione vengono forniti ai dottorandi informazioni utili per aiutarli a “progettare” correttamente la comunicazione scientifica.
La seconda lezione introduce i dottorandi al controllo della qualità scientifica attraverso il processo di peer-review, esercizio fondamentale per imparare a “valutare” e “essere valutati”.
Criteri per la stesura di un progetto di ricerca - Criteria for the realisation of a research project
CFU: 2
Docente:
Cristina Vettori
Frequenza obbligatoria: 75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale: si
Struttura del corso: lezioni ed esercitazioni
Materiale didattico:sito web dottorato
Descrizione del corso
Il corso ha la finalità di fare conoscere ai dottorandi le diverse tipologie di progetti di ricerca e di fornire le informazioni necessarie affinché alla corretta stesura di una proposta di progetto. Saranno analizzati i progetti banditi su fondi regionali, nazionali ed europei.
Fra i progetti europei saranno presentati i principali programmi nell’ambito dei quali sono banditi i progetti di ricerca (H2020, Life), i progetti di formazione e mobilità (Marie Curie Actions).
Verranno considerati gli aspetti scientifici e tecnici (stato dell’arte, attività prevista), quelli di tipo amministrativo (elaborazione del budget, cofinanziamento), sociale (ricadute) e divulgative (piano di disseminazione).
Saranno inoltre illustrati l’iter che le proposte di progetto seguono dopo la loro presentazione e i criteri di valutazione adottati dai revisori. La prova finale di valutazione consisterà nella stesura di un progetto di ricerca compilato e valutato secondo i criteri esposti nel corso delle lezioni. I progetti preparati dai dottorandi saranno quindi discussi per evidenziarne le criticità.
Il concetto di "principal investigator" - The concept of "principal investigator"
Docenti:
Elena Paoletti
Frequenza obbligatoria:75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale: sì
Struttura del corso: lezioni
Materiale didattico: fornito dal docente
Descrizione del corso
L’attuale politica della ricerca in Italia, Unione Europea, Usa e altri enti sovrannazionali.
Statistiche sull’impiego di ricercatori in Italia, Unione Europea e Usa.
I principi ispiratori delle riforme della politica della ricerca per i giovani ricercatori e le misure applicative in Italia e Unione Europea.
Il post-doc come Principal investigator: lo sviluppo del personal career development plan, la mobilità, la ricerca del mentore.
Il credito scientifico: modi per accrescerlo e misure per il suo utilizzo.
Il ruolo e la responsabilità del principal investigator nella formulazione del progetto.
Link utili per il reperimento di fonti d’informazione.
Sicurezza – Rischio biologico nei laboratori - Occupational safety - Biohazard labs
CFU: 1
Docente:
Stefano Biricolti
Frequenza obbligatoria: raccolta firme
Accertamento finale:sì
Esercitazioni: sì
Struttura del corso: lezioni ed esercitazioni
Materiale didattico: fornito dal docente
Descrizione del corso
Principi generali e definizioni: valutazione del rischio e microrganismi geneticamente modificati (OGM), norme di comportamento, le cappe di sicurezza, tecniche di laboratorio, disinfezione e sterilizzazione, manipolazione dei materiali contaminati e dei rifiuti.
Course description
Definitions and meaning of biosafety: laboratory hazards and risk assessment in manipulating genetically modified organisms (GMOs): good laboratory practices, use of Biological Safety Cabinets, laboratory protocols, contaminated stuff and waste handling.
Ulteriori informazioni sui corsi sulla sicurezza dal sito della Scuola di Agraria
Inglese (Academic writing B2) - English (Academic writing)
CFU: 5
Docente: Jessica Thonn
Frequenza obbligatoria: 75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale: sì
Attività esercitazionale: sì
Struttura del corso: lezioni ed esercitazioni
Materiale didattico: fornito dal docente
Descrizione del corso
Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di:
- Descrivere persone, oggetti e processi in agricoltura;
- Scrivere paragrafi e saggi chiari, fluidi e ben strutturati;
- Adattare la loro scrittura ai loro lettori;
- Adottare un processo di scrittura in più passaggi;
- Modifica con successo il proprio lavoro e quello degli altri;
- Aumentare la precisione grammaticale.
Elementi di Proprietà Intellettuale – Brevetti/ Elements of Intellectual Property - Patents
Docente:
Tessa Pazzini, Federico Rorini
Corso organizzato da UNIFI-CSAVRI organisation
To be defined by the UNIFI-CSAVRI organisation
Aula: Frequenza obbligatoria: 75% delle lezioni (raccolta firme)
Accertamento finale: sì
Attività esercitazionale: sì
Struttura del corso: 12 ore
Materiale didattico: fornito dal docente
Descrizione del corso
Il corso si propone di portare a conoscenza dei dottorandi le opportunità offerte dalla terza missione delle università, quella della valorizzazione e del trasferimento delle conoscenze.
Il corso descriverà il processo di trasferimento tecnologico verso il settore privato dei risultati della ricerca svolta presso le università sviluppando in particolare i temi della brevettazione e degli spin-off.
Verrà introdotto il concetto di gestione della proprietà intellettuale e verranno illustrati i requisiti e la procedura per il deposito di un brevetto di invenzione Obbligatorio per accesso laboratori e attività di campo
Sarà trattato lo strumento degli spin-off (accademici e universitari), descrivendo il ruolo dei facilitatori e l’importanza del piano di impresa.
Verranno presi ad esempio alcuni spin-off nell’ambito delle scienze agrarie sia dell’ateneo fiorentino che di altri atenei.
Ai fini della verifica dell’apprendimento il dottorando dovrà simulare una proposta di spin-off per valorizzare un’idea nell’ambito della tematica di ricerca svolta nel dottorato.
Sicurezza – Rischio chimico nei laboratori
Obbligatorio per poter svolgere attività di laboratorio e di campo
CFU: 1
Docente: Ateneo e Regione Toscana
Frequenza obbligatoria: raccolta firme
Accertamento finale: sì
Esercitazioni: sì
Struttura del corso: lezioni on line e dopo esame ammissione a lezioni in aula
Materiale didattico: sito web UNIFI e fornito dai docenti
Descrizione del corso
Corsi sono organizzati periodicamente dall’Ateneo. Il nome del corso adeguato alle esigenze è: Corso di formazione generale obbligatoria dei lavoratori in materia di salute e sicurezza ai sensi dell'Accordo Stato Regioni del 21.12.2011.
Consultando il sito indicato (http://formazionepersonale.unifi.it/) è possibile individuare la data prescelta per la tale tipologia. E’ richiesta l’iscrizione obbligatoria, che sarà a cura del Coordinatore del Dottorato attraverso una comunicazione scritta all’Ufficio Formazione (formazionepersonale@unifi.it), in cui si danno i nominativi delle persone interessate.
Ulteriori informazioni sui corsi sulla sicurezza dal sito della Scuola di Agraria
Ultimo aggiornamento
15.12.2023