====== PLANO B ======

===== Planejamento de rotina de alimentação para animais =====

**Contextualização**

Muitos projetos de pesquisa exigem que um plantel de animais em cativeiro seja mantido durante certo tempo. O ideal é que estes animais sejam tratados da melhor maneira possível à fim de minimizar ao máximo o stress, controlando as condições de temperatura, ruídos, ciclo de claro e escuro, higiene, etc. A alimentação é um dos fatores de maior importância, não somente pelo bem-estar animal, mas porque muitos trabalhos são relativos à dieta, como por exemplo o comportamento, plasticidade fenotípica, crescimento, maturidade sexual, dentre outros. Desta forma torna-se necessário um bom planejamento da alimentação, visto que acertadamente, muitos projetos são sujeitos à analise de uma comissão de ética e necessitam de aprovação de um cronograma para liberação dos recursos. Para tanto, eventualmente uma planilha de previsão de médio ou longo prazo é montada, entretanto fatores como o ganho de peso dos animais pode acarretar problemas no cronograma e o projeto pode sofrer atrasos. O objetivo desta função é criar uma planilha contendo a previsão de alimentação tendo em vista características essenciais da pesquisa em questão, como diferença entre sexos, grupos de dieta diversificados e ajuste da taxa de crescimento ou engorda dos animais, evitando entraves e atrasos durante a execução do projeto.

**Entrada de dados**
''Die(x = c(), fp = (), ali = c(), tc = c(), nev = c(), mcr = FALSE)''

Sendo:

''x'' = número de animais por grupo 

''fp'' = faixa inicial de peso de cada grupo 
	
''ali'' = proporção do peso da alimentação em relação ao peso vivo do animal 

''tc'' = taxa de engorda aproximada em proporção ao final do período 

''nev'' = Número máximo de eventos de alimentação.

''mcr'' = modelo de crescimento, poderá ser linear, exponencial ou Von Bertalanffy. 


Um arquivo em formato csv ou txt poderá ser utilizado desde que contenha as variáveis acima 

**Verificando parâmetros**
  - O data frame foi lido corretamente? Se não escreve: “dados não encontrados”
  - Existe NAs? Se sim escreve: “NAs encontrados”
  - Existem categorias não-numéricas? Se sim, escreve “categorias não numéricas”
  - Os vetores possuem o mesmo tamanho? Se não, pára a função e escreve "vetores de tamanhos diferentes"

**Pseudo-código**
  * Lê o data frame
  * Item de lista não ordenadaSe não houver data frame, cria
  * Aplica os parâmetros necessários
  * Cria a previsão de alimentação pelo número de eventos
  * Cria um novo data frame com os eventos de alimentação
  * Salva o data frame
  * Plota uma curva de previsão de crescimento médio para cada grupo 

**Saída**
  - Data frame contendo a previsão de alimentação pelo número de eventos
  - Gráfico com a curva de crescimento estimada pela previsão para cada grupo

<box 100% red| Comentários Andre Chalom>
Salve, Lucas!

Essa proposta também é interessante, e acho que é factível no tempo que vocês tem. Estou particularmente curioso pra ver esse gráfico de crescimento de peso dos grupos. Algumas críticas pra ajudar a pensar essa função:

  - Na validação de dados, acho importante verificar se os vetores tem o mesmo tamanho. O que acontece se x = c(5, 10) e fp = c(10)?
  - Quando você interrompe a simulação? Não deveria haver um parâmetro controlando "tempo final" ou "peso final"?
  - Qual modelo de crescimento você está considerando? Vc tem um parâmetro que diz "exp = FALSE", isso controla se o crescimento é exponencial ou o que? Von Bertalanffy? Isso precisa estar explicitado na proposta, de preferência com referências.
  - Você incluiu um "..." no final da lista de argumentos da função. Como esse "..." vai ser usado?
  - NAs e dados não numéricos geram só uma mensagem (warning) ou interrompem a execução?

AbRaços!
</box>

1 -  Sim, creio que os vetores de mesmo tamanho é um dos fatores mais importantes da função, pois todos os grupos precisariam dos mesmos atributos para rodar.
2 – Vou incluir um parâmetro contendo o número máximo de eventos de alimentação (uma vez que os grupos podem ter intervalos de alimentação diferenciados), e este seria o controle para o término da simulação. Neste caso o usuário deve saber quantas vezes alimentará cada grupo dependendo do delineamento experimenta, e quanto tempo durará.
3 – O ideal seria que o usuário pudesse escolher qual modelo de crescimento quer usar, como Von Bertalanffy, exponencial ou linear, tendo como “default” o modelo linear.
4 – Com os “...” gostaria de dizer que a função aceitaria os parâmetros de modelos de crescimento explicitados acima, entretanto creio que da forma como escrevi teve um efeito dúbio, desta forma vou reescrever o imput.
5 – Nas devem gerar uma mensagem de warning sem interromper a função. Isto porque a função deverá ser capaz de lidar com números faltantes, visto que a quantidade de eventos de alimentação podem ser diferentes entre os grupos (ex, grupo 1 alimentado quinzenalmente, enquanto grupo 2 alimentado mensalmente).