Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-05-27

Predicting and managing plant population responses in human altered ecosystems

Cel

Humans are rapidly changing the environments that plant and animal populations exist in. In order to make predictions about which populations will persist, which we are likely to lose and where to best place our management efforts for biodiversity conservation and ecosystem services we need a fundamental understanding of how the environment affects population growth and decline in human altered ecosystems. The proposed research seeks to leverage existing data-sets on plant population dynamics and spatial locations to gain insight into how abiotic conditions affect the growth, survival and reproduction of 162 species of plants worldwide. New data will be collected to extensively sample the population dynamics of a widespread plant species to develop novel models of habitat suitability for population growth at the global scale. Statistical models will be developed from existing data on 86 plant species at >40 sites worldwide to determine whether plant population responses to nutrient addition can be predicted using known demographic attributes, these models will be tested using new data from approx. 30 sites worldwide. Ultimately we need to use our knowledge of ecology together with the efficacy and costs of management to determine cost effective interventions to achieve environmental or societal goals. I will use demographic data on >20 plant species together with new management data to develop comparative models of cost effective management strategies for problematic invasive plants. I will use these interlinked objectives to develop predictive models of plant population dynamics under altered environmental conditions, predictions of population response to nutrient addition and general guidelines on how best to manage damaging pest species. The CIG will enable this research programme to be undertaken at a global scale and put European research at the forefront of mitigating the threats to biodiversity and ecosystem services.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

FP7-PEOPLE-2013-CIG
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

MC-CIG - Support for training and career development of researcher (CIG)

Koordynator

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Wkład UE
€ 100 000,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych
Moja broszura 0 0