Postdoctoral Research Fellowship in Interdisciplinary Informations for FY 2003
2003财年跨学科信息博士后研究奖学金
基本信息
- 批准号:0305971
- 负责人:
- 金额:$ 10万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Fellowship Award
- 财政年份:2003
- 资助国家:美国
- 起止时间:2003-09-01 至 2005-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Postdoctoral Research Fellowships in Interdisciplinary Informatics are sponsored jointly by the Directorates for Mathematical and Physical Sciences (MPS) and Biological Sciences (BIO) to encourage research and training that cross the traditional disciplinary boundaries between them. These fellowships provide opportunities for interdisciplinary research and educational activities in biology and informatics to a wide range of recent doctoral recipients (biologists, chemists, physicists, mathematicians, statisticians, computer scientists, and others). It is expected that the Fellows trained through these fellowships will play an important role in training the future workforce. Postdoctoral research and training in informatics will permit junior scientists trained in biology, mathematical, chemical, and physical sciences to play key roles in developing new quantitative tools and methods that will advance informatics in biology and other fields.The research and training plan is entitled "Combining 20th century data and 21st century statistical tools to explain the long-term coexistence of plant species." While theory states that the dominant competitor should drive all other species extinct, natural plant communities contain many species. This research constructs mathematical models of community dynamics by combining long-term, spatially explicit data collected in the last century with novel statistical techniques to identify strategies that allow species to coexist.
跨学科信息学的博士后研究奖学金由数学和物理科学局(MPS)和生物科学(BIO)共同赞助,以鼓励跨越传统学科界限的研究和培训。这些奖学金为生物学和信息学的跨学科研究和教育活动提供了机会,为近期最近的博士学位获得者(生物学家,化学家,物理学家,数学家,统计学家,计算机科学家等)提供了机会。 预计通过这些奖学金培训的研究员将在培训未来的劳动力中发挥重要作用。博士后研究和培训信息学将允许接受生物学,数学,化学和物理科学培训的初级科学家在开发新的定量工具和方法中发挥关键作用,这些工具和方法将推进生物学和其他领域的信息学。结合20世纪的数据和21世纪的统计工具来解释植物物种的长期共存。”尽管理论指出,主要的竞争者应驱动所有其他物种灭绝,但天然植物群落包含许多物种。 这项研究通过将上个世纪收集的长期,空间显式数据与新颖的统计技术相结合,以识别允许物种共存的策略来构建社区动态的数学模型。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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