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Der Suchbegriff 'merle doherr belik' ergab 24 Treffer.

• 085015Einführungskurs/Seminar
  Wissenschaftliche Arbeitsmethoden I (Roswitha Merle)
  Zeit: Do 10:00-11:30 (Erster Termin: 17.10.2024)
  Ort: RvO Seminarraum, R042 (R.-v.-Ostertag-Str. 7-13)

  Hinweise für Studierende

  1. Semesterhälfte

• 085016Einführungskurs/Seminar
  Wissenschaftliche Arbeitsmethoden II (Roswitha Merle)
  Zeit: Do 11:30-13:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
  Ort: RvO Seminarraum, R042 (R.-v.-Ostertag-Str. 7-13)

  Hinweise für Studierende

  1. SH

• 085017Einführungskurs/Seminar
  Wissenschaftliche Arbeitsmethoden III (Macus Doherr und Mitarbeiter)
  Zeit: Di 13:00-15:15 (Erster Termin: 10.12.2024)
  Ort: Seminarraum Biometrie (Königsweg 61-69)

  Hinweise für Studierende

  Blockveranstaltung; Termine nach Absprache

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Die Teilnahme an (i) 5 der 6 Präsenztermine, (ii) der Gruppenarbeit zur Postererstellung sowie (iii) das Halten eines eigenen Vortrags sind Voraussetzung für die erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung.

  Kommentar

  Blockveranstaltung; von den 8 bis Semesterende verfügbaren Termine werden 6 als Präsenztermine gestaltet. Die Festlegung der Präsenztermine erfolgt zu Beginn des Wintersemesters. Im Rahmen der Veranstaltung müssen die Studierenden in Gruppen ein wissenschaftliches Poster erstellen sowie an einem von zwei Kurs-Symposiumtagen eine eigene kurze Präsentation (Vortrag) halten. Diese Präsentation wird als Video aufgezeichnet und individuell mit der/dem Vortragenden analysiert.

• 085020Vorlesung
  Pflanzliche Produktion (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Mo 13:15-14:45 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: KR Pferdewissenschaft (Oertzenweg 19B)

  Kommentar

  Inhalte:

  - Bodennutzungssysteme (Fruchtfolgen, Bodenbearbeitung, Unkrautkontrolle) - Gesetzmäßigkeiten der Ertragsbildung bei landwirtschaftlichen Nutzpflanzen - Anbauverfahren bei Getreide (Weizen, Gerste und Hafer)

• 085021Vorlesung
  Landwirtschaftlicher Anlagebau (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Mo 11:15-12:45 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: KR Pferdewissenschaft (Oertzenweg 19B)

  Hinweise für Studierende

  1. SH

  Kommentar

  Ziel der Veranstaltung ist es, dass Sie: 1. grundlegende Kenntnisse zur Standort- und Bauplanung von Reitanlagen und Stallungen haben, 2. ausgehend von den Grundbedürfnissen des Pferdes Haltungsformen und Verfahren wählen und tiergerecht gestalten können, 3. in der Lage sind Arbeitsabläufe innerhalb von Reitanlagen zu organisieren, zu optimieren und sinnvoll zu technisieren

• 085035Vorlesung
  Allgemeine Rechtsgrundlagen (Marcus Doherr und weitere Mitarbeitende)
  Zeit: Fr 09:00-13:30 (Erster Termin: 13.12.2024)
  Ort: N.N.

  Hinweise für Studierende

  Die Veranstaltung wird zusammen mit "Spezielle Rechtsgrundlagen" gelesen. Beide Veranstaltungen finden nur alle 2 Jahre statt.

• 085036Vorlesung
  Spezielle Rechtsgrundlagen (Marcus Doherr und Mitarbeitende des Fachbereichs)
  Zeit: Fr 13:30-16:30 (Erster Termin: 13.12.2024)
  Ort: N.N.

  Hinweise für Studierende

  Die Veranstaltung wird zusammen mit "Allgemeine Rechtsgrundlagen" gelesen. Beide Veranstaltungen finden nur alle 2 Jahre statt.

• 085060Grundkurs
  Projektmanagement (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Di 13:00-14:30 (Erster Termin: 10.12.2024)
  Ort: KR Pferdewissenschaft (Oertzenweg 19B)

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Das Modul erstreckt sich über zwei Semester. Im Wintersemester werden die theoretischen Grundlagen des Projekt- und Evetmanagement vermittelt sowie verschiedene Projekte vorgestellt

  Die Studierenden werden diese Projekte in den kommenden 10 Monaten bearbeiten. Im Sommersemester werden in der Veranstaltung "Eventmanagement" die verschiedenen Projekte vorgestellt und diskutiert.

• 085061Übung
  Eventmanagement (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Di 14:45-16:15 (Erster Termin: 10.12.2024)
  Ort: KR Pferdewissenschaft (Oertzenweg 19B)
• 085080Vorlesung
  Berufs- und Arbeitspädagogik I (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Mo 08:15-09:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: RvO Seminarraum, R042 (R.-v.-Ostertag-Str. 7-13)
• 085081Vorlesung
  Berufs- und Arbeitspädagogik II (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Mo 09:00-10:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: RvO Seminarraum, R042 (R.-v.-Ostertag-Str. 7-13)
• 085082Übung
  Berufs- und Arbeitspädagogik III - Übung (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Mo 10:00-11:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: RvO Seminarraum, R042 (R.-v.-Ostertag-Str. 7-13)
• 085083Vorlesung
  Berufs- und Arbeitspädagogik IV (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Mo 11:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: RvO Seminarraum, R042 (R.-v.-Ostertag-Str. 7-13)
• 085084Übung
  Berufs- und Arbeitspädagogik V - Übung (Marcus Doherr, Modulverantwortliche*r und beteiligte Dozierende)
  Zeit: Mo 12:30-13:30 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: RvO Seminarraum, R042 (R.-v.-Ostertag-Str. 7-13)
• 08777Seminar
  Querschnitt (V, 7.Sem) (Koordination: Marcus Doherr, Veronica Duckwitz; Blockverantwortung: Heidrun Gehlen, Christa Thöne-Reineke, Thomas Alter, Lisa Riege, Marc Drillich)
  Zeit: Di 14:30-16:45 (Erster Termin: 15.10.2024)
  Ort: Hybrid, mit Präsenzterminen im Hörsaal Tierpathologie

  Hinweise für Studierende

  Die Querschnittslehre findet in einem Blended Learning Konzept statt, d.h. es werden Fälle online bearbeitet und durch Präsenztermine ergänzt. Dieses ist eine Pflichtveranstaltung mit Anwesenheitskontrolle, es muss an 85% der Termine eine aktive Teilnahme erfolgen.

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Weitere Informationen zu den Inhalten und den Ablaufplan finden Sie ab Semesterbeginn unter der Organisation / VETMED-QuerVet Querschnitt dem Querschnittsreiter (Unterpunkt Organisation) bei Blackboard

  Kommentar

  Im Querschnittsunterricht werden praxisrelevante Inhalte fallbasiert und interdisziplinär dargestellt. Dabei soll eine Verbindung zwischen verschiedenen Themen sowie zum bereits gelernten Stoff hergestellt werden. Im 7. Semester werden Inhalte zu den Themen Ausbruchsuntersuchungen und Zoonosen, Bestandsbetreuung, Fortpflanzung und Sportmedizin beim Pferd durch verschiedene Institute fallbasiert gelehrt.

• 08781Seminar
  Risikoanalyse in der Veterinärmedizin (Marcus Doherr und MitarbeiterInnen (IVEB, WE16))
  Zeit: Sa 30.11. 09:00-17:00, Sa 14.12. 09:00-17:00 (Erster Termin: 30.11.2024)
  Ort: Seminarraum Biometrie (Königsweg 61-69)

  Hinweise für Studierende

  1. Semesterhälfte; das Seminar findet an zwei Samstagen statt.

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Es müssen beide Termine wahrgenommen werden, um die Veranstaltung anerkannt zu bekommen. Ein begründeter Fehltermin (maximal ein Halbtag) kann in Absprache mit dem Kursleiter durch eine Ersatzleistung abgedeckt werden.

  Kommentar

  Es wird eine Einführung in Grundlagen und Systematik der Risikoanalyse und deren Anwendungsmöglichkeiten in gesundheitlichem Verbraucherschutz und Tierseuchenbekämpfung gegeben. An Beispielen werden die Prinzipien der praktischen Risikobewertung, als Teilbereich der Risikoanalyse, erarbeitet - Aufbau einfacher Modelle, Erschließung der notwendigen Eingangsinformation, Abbildung von Unsicherheit und Variabilität, Durchführung von Simulationen, Interpretation der Ergebnisse. Die Studenten erhalten die Möglichkeit, die vorgestellten einfachen Risikobewertungen am PC mit Hilfe moderner kommerzieller Software bzw. Open-Source Software der Risikoanalyse nachzuvollziehen bzw. zu modifizieren.

• 08784Seminar
  Forschung am Fachbereich (Vitaly Belik und Dozierede des Fachbereichs)
  Zeit: Do 13:30-14:15 (Erster Termin: 17.10.2024)
  Ort: Online - zeitABhängig

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind eine Anwesenheit bei mind. 10 Terminen im Semester

  Kommentar

  Im Rahmen dieser Veranstaltung stellen Forschende aller Einrichtungen individuelle Forschungsprojekte vor. Ziel ist es, den Studierenden einen Einblick in die Breite der Forschungsthemen, welche am Fachbereich bearbeitet werden, zu geben. Der Schwerpunkt soll dabei auf Forschungsprojekten von Nachwuchs-WissenschaftlerInnen liegen; hierbei werden auch Optionen der Durchführung von Dissertationsprojekten in den jeweiligen Einheiten aufgezeigt.

• 08785Seminar
  Anfertigen einer wissenschaftlichen Arbeit / Dissertation (Marcus Doherr und MitarbeiterInnen)
  Zeit: Fr 14:30-16:00 (Erster Termin: 13.12.2024)
  Ort: Hybrid - zeitABhängig, Seminarraum 107 Biometrie

  Hinweise für Studierende

  2. Semesterhälfte

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Für die Anerkennung ist die Teilnahme an mindestens 6 Terminen sowie die Beteiligung an einer kurs-spezifischen Umfrage zu Studien- und Karrierezielen erforderlich. Bei zwei Fehlterminen kann in begründeten Ausnahmefällen eine Ersatzleistung vereinbart werden.

  Kommentar

  Zielpublikum sind Studierende, die im Verlauf des Studiums oder unmittelbar danach eine wissenschaftliche Arbeit beginnen und als Fachartikel oder Dissertation publizieren wollen. Neben Basisthemen im Bereich der Formulierung von Forschungsfragestellungen, der Anfertigung von wissenschaftlichen Arbeiten (Struktur, Literaturrecherche, Formatierungen, richtiges Zitieren etc.) werden auch Aspekte der Guten Wissenschaftlichen Praxis (GWP) sowie administrative, rechtliche und Forschungs-ethische Themen aufgegriffen und diskutiert. Ausserdem wird intensiv über Aspekte der Karriereplanung und Entscheidungsfindung zur beruflichen Laufbahn eingegangen und verschiedene Karrierewege vorgestellt. In dem Kursmaterial gibt es viele Verweise auf weitere Informationsquellen und Publikationen zu der Thematik.
  

• 08787Seminar
  Grundlagen ökonomischer Aspekte in der Tiermedizin (Marcus Doherr und Mitarbeiter:innen (WE16))
  Zeit: Sa 11.01. 08:30-17:00, Sa 18.01. 08:30-17:00 (Erster Termin: 11.01.2025)
  Ort: Seminarraum Biometrie (Königsweg 61-69)

  Hinweise für Studierende

  2. Semesterhälfte; das Seminar findet an zwei Samstagen statt.

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Grundkenntnisse im Umgang mit Tabellenkalkulationsprogrammen (z. B. MS Excel) sind empfehlenswert. Zur Anerkennung müssen beide Tage besucht werden. Für die begründeter Abwesenheit eines Halbtages kann bei vorheriger Absprache mit dem Kursleiter eine Ersatzleistung vereinbart werden

  Kommentar

  In ihrem Berufsleben müssen Tierärztinen und Tierärzten in verschiedenen Bereichen ökonomische Entscheidungen treffen, sei es bei der Praxisführung, der Beratung von Landwirten und Heimtierhaltern oder auch im öffentlichen Dienst. Der Kurs soll einen Einblick in grundlegende ökonomische Konzepte vermitteln. Dabei wird ein Fokus auf die betriebswirtschaftlichen Aspekte gelegt, damit man verstehen kann, warum Landwirte ihre Ferkel selbst kastrieren wollen, wann sich die Behandlung einer Kuh für einen Tierhalter lohnt, ab wann sich die Anschaffung eines Röntgengerätes rechnet und wie die finanziellen Aspekte sich unter anderen Aspekten einer Entscheidung einordnen.

  Literaturhinweise

  Rushton, J. 2009. The Economics of Animal Health and Production. CABI Publishing.
  Dijkhuizen, A. A., and R. S. Morris. 2002. Animal Health Economics: Principles and Applications. Sydney: Wageningen Pers.

• 08790Seminar
  Kongress-Teilnahme im WiSe 2024/25 (Marcus Doherr)
  Zeit: Je nach Kongress (Erster Termin: 16.10.2024)
  Ort: Präsenz zeitABHÄNGIG

  Hinweise für Studierende

  In diesem Wintersemester kann die Teilnahme an EINER DER FOLGENDEN TAGUNGEN als WPV angerechnet werden:

  - DVG-Vet-Congress vom 30.10. – 02.11.2024 in Berlin

  - Bpt Kongress vom 14.-16.11.2024 in Hannover

  - Niedersächsischer Tierärztetag vom 16.-18.01.2025 in Hannover

  WICHTIG: Die Anmeldung, Anreise und Teilnahme an dem Kongress erfolgt auf eigene Initiative und Verantwortung; die Anmeldung MUSS vom Studierenden über das jeweilige Kongress-Büro erfolgen. Kosten werden keine übernommen; ggf. werden Studierenden vom Veranstalter Rabatte eingeräumt.

  Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

  Für die Anerkennung als WPV ist zusätzlich zur Einschreibung in diesen Kurs der eindeutige Nachweis der Teilnahme an mindestens zwei Kongresstagen erforderlich. Dieses muss durch die (elektronische) Übersendung einer Teilnahmebestätigung über mindestens zwei Tage (ggf. mit Kopie der entsprechende Eintrittskarten) an den WPV-Kursleiter erfolgen.

  Zusätzlich muss nach Besuch der Tagung ein Online-Fragebogen zur Teilnahme ausgefüllt werden. Teilnahmebedingte Abwesenheiten von anderen Lehrveranstaltungen sind eigenverantwortlich zu regeln; eine Freistellung auf Grund der Kongressteilnahme kann nicht erfolgen.

  Kommentar

  Die Teilnahme an einer der vorgegebenen mindestens zweitägigen veterinärmedizinischen Fachtagung mit Industrie-Ausstellung bietet Studierenden der Veterinärmedizin vielfältige Möglichkeiten der Praxis-bezogenen inhaltlichen Auseinandersetzung mit Studieninhalten und der Berufspraxis sowie der beruflichen Orientierung.

• 08791Seminar
  Digital Veterinary Medicine (Vitaly Belik)
  Zeit: Do 14:30-16:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
  Ort: Online - zeitABhängig

  Hinweise für Studierende

  1. Semesterhälfte

  Kommentar

  Die fortlaufende Digitalisierung und Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz versprechen fast alle Bereiche des Lebens zu verändern. Digitalisierung hält auch den Einzug in die Ausbildung und Praxis von Tierärzten. Diese Entwicklung wirft Fragen auf, welche Aufgaben wird die künstliche Intelligenz schon in der nächsten Zukunft übernehen? Was ist überhaupt Künstliche Intelligenz (KI) und was sind neuronale Netze und machine learning? Warum erleben wir gerade jetzt ein großes Interesse an der Digitalisierung und KI? Um dieser folgenreichen Entwicklung Rechnung zu tragen, wurde der Wahlpflicht-Kurs „Digital Veterinary Medicine“ konzipiert. Er ist geplant als eine Vortragsreihe von Experten über verschiedene Aspekte der Digitalisierung kombiniert mit interaktiven Übungen am Computer. Es wird aufgezeigt, welche Chancen die Digitalisierung für die Ausbildung und Praxis zu bieten hat. Insbesondere, werden die folgenden Themen behandeln: automatische Diagnostik anhand von Bild-Daten und Sensoren, E-Learning. Es wird angeboten selber moderne Methoden der Datenverarbeitung und machinellen Lernens interaktiv anzuwenden.

  Literaturhinweise

  Topol, Eric. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Hachette UK, 2019.

  Melanie Mitchell, Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans, Picador 2020

• 08793Seminar
  Untersuchung des Turmfalkenverhaltens (Vitaly Belik und Kerstin Borchers)
  Zeit: Fr 14:30-16:00 (Erster Termin: 13.12.2024)
  Ort: Hörsaal Klein- und Heimtierklinik (Oertzenweg 19B)

  Hinweise für Studierende

  2. Semesterhälfte

  Kommentar

  Am Fachbereich Veterinärmedizin wurde im Februar 2024 eine Webcam im Nistkasten installiert. Der Nistkasten wurde kurz danach von einem Turmfalkenpaar angenommen und Anfang Mai sind 6 Küken geschlüpft. Alle Interessierten können das Verhalten der Vögel miterleben. Im Rahmen des Seminars wollen wir mit den Studierenden der Tiermedizin das Verhalten und insbesondere die Entwicklung der Küken untersuchen, ein Brainstorming durchführen und Fragestellung formulieren, anhand derer später die Daten annotiert werden. Die annotierten Daten werden dazu benutzt die KI-Algorithmen zu trainieren. Die durch die KI-Algorithmen festgestellten und quantifizierte Verhaltensmuster und individuellen Erkennungsmerkmale werden zusammen mit den Studierenden der Tiermedizin untersucht und ausgewertet. Basierend darauf werden eventuell mögliche Verbesserungsvorschläge identifiziert und Empfehlungen für Falkenmanagement ausgesprochen. Dabei sammeln die Studierenden wichtige Erfahrung mit den Wildvögeln und den innovativen digitalen KI-Techniken.

• 08850Vorlesung
  Berufskunde (Roswitha Merle)
  Zeit: Di 08:15-09:45 (Erster Termin: 10.12.2024)
  Ort: Hs A Hörsaal (Koserstr. 20)

  Hinweise für Studierende

  2. Semesterhälfte

  Kommentar

  Im Rahmen der Veranstaltung erhalten Studierende erste Einblicke in die Vielfalt der tierärztlichen Berufsausübung und die damit verbundenen Karrieremöglichkeiten. Die Studierenden haben Gelegenheit, Fragen zum Studium der Veterinärmedizin zu stellen. Die Möglichkeiten bei der Wahl der Ausbildung im Rahmen der Pflichtpraktika werden dargestellt. Praktiker, Amtstierärzte, Wissenschaftler, in der pharmazeutischen Industrie tätige Tierärzte und Standesvertreter beschreiben ihren Arbeitsalltag mit den damit verbundenen Highlights, aber auch den Hindernissen. Fragen und Diskussionsbeiträge sind ausdrücklich erwünscht.

• 19333611Seminar
  Seminar Deep Learning for biomedical applications (Vitaly Belik)
  Zeit: Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
  Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

  Kommentar

  Recent developments in the area of machine learning due to availability of data and computational power promise to revolutionize almost every area of science. The driving technology behind this advancement is deep learning – a machine learning technology based on artificial neural networks consisting of many layers. Deep learning is capable of processing huge amount of data of different nature and already outperforming humans in many decision-making tasks. Biomedical research became now a source of large heterogeneous data, i.e. images, video, activity sensors, omics and text data. Leveraging the opportunities of this deep learning technology in the biomedical field requires particular set of skills combining thorough knowledge of necessary algorithms, specifics of biomedical data and designated programming tools. In this course we aim to offer students with background in computer science an opportunity to acquire the above skills to be able to deploy deep learning technology with a focus on biomedical applications. The course is structured as a seminar, where students under extensive guidance of instructors read fundamental books and recent research articles on deep learning, learn necessary programming tools, and produce their own implementations of computational pipelines in case studies using already published or original data. Starting from fundamental aspects of deep learning we aim to cover its applications to e.g. image data, time series data, text data, complex networks.

  Literaturhinweise

  [1] Andresen N, Wöllhaf M, Hohlbaum K, Lewejohann L, Hellwich O, Thöne- Reineke C, Belik V, Towards a fully automated surveillance of well-being status in laboratory mice using deep learning: Starting with facial expres- sion analysis. Plos One, 15(4):e0228059, (2020) https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0228059

  [2] Jarynowski A, Semenov A, Kamiński M, Belik V. Mild Adverse Events of Sputnik V Vaccine in Russia: Social Media Content Analysis of Telegram via Deep Learning. J Med Internet Res 2021;23(11):e30529 https://doi.org//10.2196/30529