Miembros del equipo

Angélica Torices Hernández
Contratada Postodoctoral (TALENTO) y directora académica de la Catedra de Patrimonio Paleontologico

Angélica Torices se licenció en Geología con especialidad en Paleontología en la Universidad Complutense de Madrid en el año 2000. En el año 2002 obtuvo el DEA (Diploma de Estudios Avanzados) en la misma universidad y el en año 2007 obtuvo el Doctorado en Paleontología en la Universidad Complutense de Madrid con la calificación sobresaliente cum laude bajo la dirección de la Dra. Nieves López-Martínez. El tema principal de su tesis fue “Los dinosaurios terópodos de Cretácico Superior de la Cuenca Sur Pirenaica”. En el año 2011 se incorporó a la Universidad de Alberta (Edmonton, Canadá) como contratada postdoctoral bajo la supervisión del Dr. Philip J. Currie y ha permanecido en esta institución hasta su incorporación en la Universidad de La Rioja. Su investigación se ha centrado en el estudio de los dinosaurios carnívoros del Cretácico Superior de Norteamérica y Europa y el origen paleobiogeográfico de estas faunas de dinosaurios y su evolución al final de Cretácico.  Además, desarrolla una nueva línea de investigación estudiando las condiciones paleoambientales y paleoecológicas de las formaciones geológicas Dinosaur Provincial Park y Horseshoe Canyon a través de análisis isotópicos. Ha estado ligada al desarrollo y ejecución del primer curso masivo online de Paleontología de Dinosaurios de la Universidad de Alberta, Dino101, con más de 25000 estudiantes de todo el mundo, así como de otros tres cursos online sobre la evolución de las aves, reptiles marinos y evolución de los primeros vertebrados. Ha estado involucrada en diversos proyectos científicos estudiando las condiciones paleoclimáticas y paleoambientales en periodos críticos de la Historia de la Tierra con especial énfasis en el límite Cretácico/Terciario. Ha publicado alrededor de una treintena de artículos científicos y participado en numerosos congresos nacionales e internacionales con más de 45 comunicaciones.

Pablo Navarro Lorbés
Contratado predoctoral Universidad de La Rioja

Pablo Navarro se licenció en Geología por la Universidad de Zaragoza y realizo el Master de Paleontología en la Universidad Complutense de Madrid trabajando en reptiles del Triásico de la Península Ibérica. Ha participado en varios congresos nacionales e internacionales y actualmente realiza su tesis doctoral en el estudio biomecánico de la generación de huellas de dinosaurio.

 

 

 

 

José Manuel Valle Melón y Álvaro Rodríguez Miranda
y el Laboratorio de Documentación Geométrica del Patrimonio

El Laboratorio desarrolla metodología y establece criterios de intervención en procesos de documentación geométrica del patrimonio con el fin de generar y preservar información relevante sobre el mismo. Adquiriendo el compromiso de asegurar la calidad, tanto de los procesos como de los productos, y de difundir los resultados. Todo ello en aras a propiciar la socialización del conocimiento y la sensibilización sobre el patrimonio. Para ello, considera las necesidades de los usuarios presentes y futuros, así como las características de los resultados a obtener para satisfacer dichas necesidades. Selecciona las metodologías e instrumental adecuados a cada proyecto, incluyendo la formación e innovación continua necesarias para su puesta en práctica. Asimismo, define de una forma abierta a la sociedad y conforme a los estándares internacionalmente reconocidos cada una de las fases de los proyectos y los resultados obtenidos, validando sus propuestas mediante contraste tanto en foros científicos como en actividades de divulgación

http://www.ehu.eus/docarq/

Rubén Lostado Lorza

Doctor en Ingeniería Industrial por la Universidad de La Rioja y Profesor en el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de La Rioja. Trabajo como ingeniero mecánico en varias empresas usando el método de elementos finitos en el Departamento de Investigación y desarrollo. Entre sus líneas de investigación destaca el modelizado y optimización de productos mecánicos o mecanismos con comportamiento no linear y procesos industriales combinando FEM y machine learning.

 

 

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