| CODICE | 106982 |
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| ANNO ACCADEMICO | 2022/2023 |
| CFU |
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| SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | BIO/05 |
| SEDE |
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| PERIODO | 1° Semestre |
| MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
Il corso di Etologia Marina si prefigge di fornire una panoramica dei principali aspetti legati all’etologia ed all’ecologia comportamentale, con particolare riferimento agli animali marini. Gli argomenti sono trattati in chiave evolutiva, e rappresentano un tassello importante nella comprensione dei meccanismi di selezione naturale che modellano la diversità ed il funzionamento degli ecosistemi marini.
Il corso ha l’obiettivo di mostrare come i processi evolutivi modellano i comportamenti e le attività degli organismi marini, e vuole fornire gli strumenti per meglio comprendere diversità, adattamenti e ruolo degli organismi negli ecosistemi marini.
La partecipazione alle lezioni consentirà allo studente di acquisire le conoscenze generali di etologia marina e di ecologia comportamentale utili per meglio comprendere i processi evolutivi che contribuiscono al modellamento di forme e funzioni degli animali marini, e di conseguenza del funzionamento degli ecosistemi marini.
Per affrontare efficacemente i contenuti dell’insegnamento sono necessarie conoscenze di base legate alla zoologia degli invertebrati marini ed all’anatomia comparata.
L’insegnamento si compone di lezioni frontali, la cui frequenza è consigliata, erogate mediante presentazioni multimediali. Si rimanda all'istanza AulaWeb/TEAMS specifica dell'insegnamento per eventuali aggiornamenti a causa di variazioni della situazione sanitaria ed epidemiologica.
Il programma del corso prevede la presentazione e la discussione dei seguenti argomenti:
- Introduzione all’etologia marina ed all’ecologia comportamentale, storia delle discipline
- Istinto e apprendimento
- Principali vie di comunicazione negli animali marini
- Strategie trofiche, territorialità, rapporti costi / benefici, caccia cooperativa
- Principali strategie difensive e comportamenti relativi
- Somiglianze adattative: camuffamento e mimetismo
- Simbiosi: commensalismo, parassitismo e mutualismo
- Strategie riproduttive e comportamenti associati
- Comportamenti ciclici e migrazioni in ambiente marino
Tutte le slides utilizzate durante le lezioni e altro materiale didattico saranno disponibili su AulaWeb/TEAMS al termine di ogni lezione.
Ricevimento: Il ricevimento degli studenti sarà concordato direttamente con il docente.
FEDERICO BETTI (Presidente)
MARZIA BO
GIORGIO BAVESTRELLO (Presidente Supplente)
Consultare orario dettagliato al seguente link: https://easyacademy.unige.it/portalestudenti/
Si rimanda all'istanza AulaWeb specifica dell'insegnamento per eventuali aggiornamenti a causa di variazioni della situazione sanitaria ed epidemiologica.
L'esame consiste in una prova orale, ed è finalizzato a valutare le conoscenze degli elementi fondamentali della materia e la capacità di collegamenti tra i vari argomenti. Si rimanda all'istanza AulaWeb/TEAMS specifica dell'insegnamento per eventuali aggiornamenti a causa di variazioni della situazione sanitaria ed epidemiologica.
I dettagli sulle modalità di preparazione per l’esame e sul grado di approfondimento richiesto per ogni argomento saranno forniti nel corso delle lezioni. L’esame verterà principalmente sugli argomenti trattati durante le lezioni frontali e avrà lo scopo di valutare non soltanto se lo studente ha raggiunto un livello adeguato di conoscenze, ma anche se ha acquisito la capacità di richiamare le nozioni teoriche applicandole a semplici contesti concreti. È consentita la discussione di un articolo scientifico proposto dallo studente come inizio della prova di esame. Sarà anche valutata la capacità di esporre gli argomenti in modo chiaro e con una terminologia corretta.
| Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
|---|---|---|---|---|
| 21/02/2023 | 09:00 | GENOVA | Scritto | |
| 24/02/2023 | 09:00 | GENOVA | Scritto | |
| 11/04/2023 | 09:00 | GENOVA | Scritto | |
| 15/06/2023 | 09:00 | GENOVA | Scritto |
La frequenza costante e regolare alle lezioni è fortemente raccomandata.