Oferta de Tesis Doctoral dentro del programa FPU-MICINN

En el marco del proyecto de investigación multidisciplinar de la C.E.: "Bridging de gap between science, stakeholders and policy makers. Phase 2: Integration of evidence-based knowledge and its application to science and management of fisheries and the marine environment (GAP 2)" Comisión Europea (FP7-Science and Society -2010-1-266544) se oferta una beca para realizar la Tesis Doctoral.

 

El perfil del candidato es de un Licenciado en Biología, Ciencias del Mar y/o Ciencias Ambientales con una alta capacidad para trabajar en modelos matemáticos de pesquerías. Se requiere haber cursado 20 créditos de un Programa de Máster afín (Biología Pesquera o afín, Ciencias del Mar, Biodiversidad, Ecología, etc.). En cualquier caso se valorarán conocimientos específicos en biología pesquera. Igualmente, solicitan que se tenga una nota de expediente académico superior a 2.2, y que tengas conocimiento de inglés.

Se valorará conocimientos en modelos matemáticos, experiencia en investigación oceanográfica (campañas en buques oceanográficos o en buques pesqueros) y conocimiento de paquetes estadísticos. Se realizará entrevista personal en Barcelona.

Los interesados deben enviar CV (con expediente académico) por email, en formato PDF, a las siguientes investigadores: Dr. Joan B. Company (batista @ icm.csic.es) y Dr. Francesc Sardà (siscu @ icm.csic.es) antes del 14 de febrero.

Resumen del proyecto de tesis doctoral:

Desarrollar un plan de gestión para la gamba de Palamós a partir de datos previos y muestreos de campo. Llegar a la simulación de distintos escenarios posibles a partir de modificaciones en los patrones de pesca de dicha cofradía, con el fin de garantizar en el futuro una pesquería sostenible.

Método de trabajo: Conocimiento y seguimiento de la pesquería de gamba del puerto de Palamós mediante embarques quincenales. Obtención de estadísticas locales y de logbooks. Dinámica poblacional de la especie. Desarrollo de modelos cuantitativos de estimación de estocs. Experimentación con distintas mallas. Modelos predictivos y de gestión. Aproximación al impacto social.