Justificativa
O curso “Ecologia e modelagem de doenças da vida silvestre em R” aborda um tema de extrema relevância na pesquisa científica contemporânea e nas iniciativas de saúde pública.

A importância de compreender a dinâmica da transmissão de doenças dentro das populações de vida silvestre vai além do âmbito dos estudos ecológicos, impactando a saúde humana e animal, a conservação da biodiversidade e as estratégias globais de gestão de doenças. Ao adentrar nesse campo interdisciplinar, o curso capacita os alunos com ferramentas e conhecimentos essenciais para enfrentar desafios complexos na interseção da ecologia, epidemiologia e biologia da conservação. Além disso, a inclusão desse tema se alinha perfeitamente com os objetivos delineados pelo Programa CAPES/PrInt-Fiocruz.

Em primeiro lugar, contribui diretamente para o aprimoramento dos esforços de internacionalização dentro do Programa, promovendo a colaboração com especialistas e instituições renomadas em todo o mundo. O estudo da ecologia e modelagem de doenças em vida silvestre transcende fronteiras geográficas, exigindo cooperação global e troca de conhecimentos para abordar efetivamente as ameaças emergentes à saúde. Em segundo lugar, a integração desse tema aos objetivos do Programa está em consonância com sua missão de promover a excelência na educação e pesquisa. Ao oferecer aos alunos a oportunidade de explorar tópicos de ponta, como modelagem ecológica e dinâmica de doenças, o Programa capacita futuros pesquisadores e profissionais a fazerem contribuições significativas no campo da biodiversidade e saúde.

Objetivo Geral
O curso visa introduzir conceitos essenciais de ecologia de doenças em vida silvestre e capacitar os alunos na modelagem ecológica usando o software R, enquanto explora a interação entre saúde animal, humana e conservação da biodiversidade. Além disso, busca promover a colaboração internacional e a internacionalização do Programa de Pós-Graduação em Biodiversidade e Saúde do IOC. As aulas terão uma abordagem teórico-prática integrada para desenvolver habilidades práticas e técnicas relevantes, facilitando uma compreensão mais profunda do conteúdo.

Objetivos Educacionais/Aprendizagem
Capacitar os participantes a prever o surgimento de doenças emergentes na América Latina, utilizando a plataforma R como ferramenta analítica.

Metodologia
- Aulas expositivas: ministrada pelos professores da disciplina, incluindo o Professor Visitante, e são essenciais para proporcionar aos alunos uma base sólida de conhecimento teórico, ao mesmo tempo, em que oferecem oportunidades para aplicar esse conhecimento, na prática. Dessa forma, promovemos uma compreensão mais profunda e significativa do conteúdo.

- Estudos de casos e discussões em grupo: discussão de artigos básicos de exemplos para compreender as metodologias utilizadas, analisando a aplicação prática das ferramentas e técnicas de modelagem ecológica em contextos específicos, e comparando metodologias semelhantes para identificar melhores práticas e lacunas de conhecimento.

- Atividades práticas: condução de workshops práticos utilizando a plataforma R para modelagem ecológica de doenças, oferecendo aos participantes experiência hands-on na aplicação de métodos e técnicas de análise, focando na modelagem ecológica de doenças, incluindo mudanças climáticas na predição de doenças silvestres/zoonóticas.

- Seminários com participação de pesquisadores renomados na área: realização de palestras por especialistas reconhecidos internacionalmente em ecologia de doenças, saúde pública, conservação da biodiversidade e modelagem epidemiológica, proporcionando uma visão abrangente e atualizada das tendências e desafios na área.

Avaliação
Entrega de trabalho prático individual realizado no R, utilizando dados dos projetos dos alunos. No caso de alunos que não dispõem de dados, nós os forneceremos.

Pre-requisitos
Graduação em andamento
Mestrado em andamento
Doutorado em andamento
Graduação concluída
Mestrado concluído
Doutorado concluído

Pré-requisito (outros/detalhamento)
O aluno deverá utilizar seu próprio computador, que deve ter capacidade mínima para rodar o software R
(Processador i5 ou similar, 8Gb RAM e espaço em disco)