2025-2026
Code | Type | Responsable | Mode d'évaluation | Année académique | |
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CA-P2-AGRENV-017-A | Obligatoire | GOSSELIN Matthias | Epreuve pondérée | 2025-2026 | |
Langue(s) d'enseignement | Langue(s) d'évaluation | Théorie | Pratique | Crédits | |
français | français | 18 | 0 | 1 |
Libellé AA | Période | Théorie | Pratique | Pondération | |
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Suivi et échantillonnage en écologie | Q2 | 18 | 0 | 100.00% |
Maîtriser les principes de base de la gestion
Appliquer les principes des sciences et du vivant dans tous les domaines de l'agronomie
Collaborer aux activités d'analyse, de service à la collectivité et aux projets de recherche appliquée
Assurer la gestion, la protection et la restauration des espèces et habitats naturels. Assurer la gestion durable des sites naturels et leur restauration dans un objectif de préservation des espèces sauvages
S'engager dans une démarche de développement professionnel
Prévenir les pollutions et nuisances engendrées par l'activité humaine
Développer des activités dans les secteurs liés à l'environnement dans les services publics ou assimilés et les collectivités
Mettre en application les législations environnementales dans divers secteurs d'activités et accompagner les professionnels dans la mise en oeuvre de bonnes pratiques respectueuses de l'environnement
Informer, communiquer et travailler en équipe
Développer chez les étudiants la capacité à concevoir et mettre en œuvre des stratégies d’échantillonnage pratiques de la faune sauvage, intégrant des méthodes statistiques, des techniques de gestion et de récolte de données. Cet apprentissage vise à établir l'état des lieux des populations animales et à fournir les bases scientifiques nécessaires pour orienter des actions de gestion, de conservation ou de restauration des milieux naturels en fonction des résultats obtenus.
Bases en statistiques (descriptives et inférentielles simples). Connaissances fondamentales en zoologie, notamment en taxonomie et identification des grands groupes faunistiques. Notions de gestion et d’organisation de bases de données.