Un documental del profesor de la Universidad de Córdoba Alberto Redondo es reconocido como película del año para Animal Behavior Society
Fuente: Universidad de Córdoba
Alberto Redondo, durante la filmación de un documental
El documental Discovering Animal Behaviour, del profesor de Zoología de la Universidad de Córdoba Alberto Redondo, ha sido reconocida por el festival cinematográfico Animal Behavior Society como la película del año de 2016. La producción, que pretende contribuir a la divulgación de los hallazgos científicos llevados a cabo por reconocidos equipos de Etología, descubre el comportamiento de diferentes animales en su entorno.
El autor declara que se muestra “contentísimo” con el premio, ya que “probablemente es el más prestigioso del mundo”. Un total de 124 películas se presentaron en esta edición de los premios, de las que 31 eran comerciales y 93 eran no comerciales. Redondo presentó una producción no comercial. Supone el triple de solicitantes que en la edición anterior.
El festival cinematográfico, que alcanza su trigésima tercera edición, seleccionó las mejores películas que se han producido en los últimos cinco años que retratan conceptos importantes en la investigación en torno al comportamiento animal, describen los organizadores. El ganador de la categoría comercial fue el film The Everglades: A Watery Wilderness dirigido por Zoltan Török.
Últimas publicaciones
El objetivo del Plan, con una vigencia de cinco años, es garantizar la plena igualdad de trato y oportunidades de mujeres y hombres, consolidando un camino ya emprendido por la organización, promovida por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación
Sigue leyendo
El Espacio Creativo Cultural Santa Clara del Ayuntamiento de Palma del Río acoge la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que podrá visitarse hasta el próximo 14 de octubre.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga presenta una herramienta estadística para identificar de forma precisa conexiones cerebrales incluso cuando la señal está distorsionada e incompleta. Este modelo es aplicable a contextos clínicos como el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson, el procesamiento del lenguaje o el desarrollo neurotecnológico.
