====== Érika Coelho ======
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Mestranda no Programa de Pós-Graduação da Ecologia pela Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF
O título da minha dissertação é "Caracterização do mergulho de baleias jubarte no Oceano Atlântico Sul Ocidental", orientada pelo Dr. Alexandre Zerbini e coorientação do Dr. Artur Andriolo
[[.:Meus exercícios]]
====== Propostas ======
===== Proposta A =====
==== Identificação da área de reprodução, migração e alimentação de baleias-jubarte ====
**Função:** ''idarea''
==== Contextualização ====
A baleia-jubarte (//Megaptera novaeangliae//) (BOROWSKI, 1781), são conhecidas como um dos animais que realizam as migrações mais longas, podendo chegar a 6mil km, além de serem cosmopolitas.
Durante o verão se encontram em ambos os Hemisférios entre as latitudes 35° e 65° (WINN & REICHLEY, 1985), onde se alimentam. No inverno migram para ambos os trópicos e subtrópicos entre as latitudes de 5° a 22° atrás de águas mais quentes e rasas para reprodução e cria dos filhotes (KATONA & WHITEHEAD, 1981). A gestação dura entre 10 a 12 meses com um único filhote, que permanece com a mãe por aproximadamente um ano (WINN & REICHLEY, 1985).
Na área de alimentação elas são conhecidas por realizarem movimentos mais abruptos, com ângulos mais fechados, nos quais são movimentos relacionados à procura de presas e alimentação. Durante a migração elas realizam uma trajetória mais retilínea, com duração em média de 40 dias, até chegar na área de reprodução ou alimentação. Durante a área de reprodução, elas também realizam movimentos mais abruptos, em fêmeas é relacionado aos movimentos dos filhotes ou ao encontro com grupos competitivos (machos que se agrupam e lutam para conseguir acasalar com a fêmea), neste caso, explicando os movimentos dos machos.
No Hemisfério Sul existem 7 populações diferentes determinadas pela IWC (//International Whaling Comission//, 1998), intituladas da letra A à G nas áreas de reprodução, e de I à IV nas áreas de alimentação (GARRIGUE et al. 2010).
Através de estudos de telemetria satelital é possível confirmar e identificar as rotas de diversas populações. Os dados de telemetria satelital começam a ser coletados no momento em que os transmissores entram em contato com a água, e transmitidos em forma de mensagem para satélites em órbitas polares do sistema ARGOS quando o transmissor é exposto ao ar (quando a baleia sobe na superfície para respirar). A partir de então, um banco de dados é composto e processado, sendo convertido em posições geográficas e retransmitido para bases em terra, e logo programados para coletar as localizações em um arquivo chamado Location, as localizações são estimadas pelo Sistema ARGOS possuindo seis níveis de qualidade, codificadas como A, B, 0, 1, 2 ou 3 em ordem crescente de precisão (ARGOS, 1990).
A minha proposta é criar uma função que consiga identificar as três áreas (1, 2 e 3), podendo ser aplicada em diferentes populações e de acordo com a área de onde foram implantados os transmissores, na área de reprodução ou alimentação.
A área 1 será sempre de onde os transmissores foram implantados, ou seja, se for na área de reprodução, seguirá a ordem: 1 (área de reprodução), 2 (migração) e 3 (área de alimentação). Caso seja implantado na área de alimentação, seguirá a ordem: 1 (área de alimentação), 2 (migração) e 3 (área de reprodução).
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===Planejamento da função===
Entrada: ''idarea''(data)
**-Input**
* ''data'' = data.frame da planilha Location com os dados obtidos pelo sistema ARGOS, contendo as colunas principais:
* Ptt = número do tag (transmissor)
* Date = ''"%H:%M:%S %d-%b-%Y"''
* Quality = A, B, 0, 1, 2 e 3 (em ordem crescente de precisão)
* Latitude = em decimal
* Longitude = em decimal
===Verificando os parâmetros===
*O objeto inserido é da classe data.frame?
*Se não, retorna “O objeto deve ser da classe data.frame”
*O data.frame possui as colunas necessárias?
*Ptt, Date, Quality, Latitude, Longitude
*Se não, retorna “Sem colunas necessárias”
===Pseudo-código===
*Verificar os parâmetros
*Filtrar a coluna ''Quality'' para valores: 1, 2 e 3 e retornar para o mesmo data.frame
*Converter os dados da coluna ''Date'' em POSIXct
*Criar uma nova coluna com 2 valores (1 e 2) de acordo com a coluna ''Date'', pegando a data da primeira transmissão, até 40 dias (valor 1) e datas após 40 dias da primeira transmissão (valor 2)
*Calcular o ângulo interno de virada dos transectos (entre um ponto e outro) pelas colunas ''Latitude'' e ''Longitude''
*Criar uma coluna '' Area'', vazia (para colocar a identificação das áreas)
*Se o ângulo interno for < = 110º e até 40 dias a partir da data inicial da transmissão (valor 1), é área 1
*Adicionar na coluna ''Area'', o valor 1 (área de reprodução ou área de alimentação, dependendo de qual área foi implantado os transmissores)
*Se o ângulo interno for >= 111º ou < = 180º é área 2
*Adicionar na coluna ''Area'', o valor 2 (área de migração)
*Se o ângulo interno for < = 110º e depois de 40 dias a partir da data inicial da transmissão (valor 2), é área 3
*Adicionar na coluna ''Area'', o valor 3 (área de alimentação ou área de alimentação, dependendo de qual área foi implantado os transmissores)
**-Output**
O mesmo data.frame, mas contendo uma nova coluna determinando a área (1, 2 e 3) de acordo com as localizações. A área 1 será sempre de onde os transmissores foram implantados podendo ser área de reprodução ou alimentação.
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====== Proposta B =====
==== Taxa de álcool no sangue ====
**Função:** ''txalcool''
=== Contextualização===
Em 2010 o consumo médio por pessoa ao ano foi de 8,8 litros. No mundo, a média é de 6,4 litros por pessoa por ano. Na Europa, a taxa chega a 9,8 litros e é o continente onde mais se consome.
No Brasil, em 2016, os homens tiveram em média, 13 litros de álcool por ano, já as mulheres, a média era de apenas 2,4 litros. As bebidas destiladas correspondem ao tipo de bebida mais consumido no mundo (44,8%), seguido da cerveja (34,3%) e do vinho (11,7%). Na Região das Américas a cerveja é o tipo de bebida mais consumido (53,8%), seguido dos destilados (31,7%) e do vinho (13,5%). No Brasil, a sequência é a mesma, mas as proporções são um pouco diferentes: 62% cerveja, 34% destilados e 3% vinho
Além disso, existe estudo sobre "Beber Pesado Episódico" (BPE). É aquele porre ocasional, que faz um mal danado para o organismo. No Brasil em 2018, a taxa de pessoas com esse costume subiu de 12,7% para 19,4%, enquanto, no mundo, ela desceu de 20,5% para 18,2%.
E como a maioria das pessoas gostam de tomar uma cervejinha no fim do dia, ou nos finais de semana, é interessante saber o quanto de álcool fica no seu sangue.
Esta função poderá calcular e fornecer uma estimativa aproximada da concentração individual de álcool no sangue, de acordo com a formula de BAC (Blood Alcohol) Content ou de Widmark.
''BAC= (Q * (T * 0.33814) * 0.06 * 100 * 1.055 / ((P * 2.20462) * CG) - (H * M)''
* ''Q'' = quantidade de copos, latas ou garrafas
* ''T'' = tamanho em ml do copo, lata ou garrafa (converte para libras na formula)
* ''0.06'' = um drinque padrão tem aproximadamente 6% de etanol puro (uma cerveja de 350ml, uma taça de vinho de 150ml ou 45ml de uma dose de licor, cada um equivale a uma unidade de bebida padrão)
* ''100*1.055'' = compensação pela gravidade específica do sangue
* ''P'' = peso em kg (converte para onças na formula)
* ''CG'' = constante de gênero
* mulher: 0.55
* homem: 0.68
* ''H'' = horas bebendo
* ''M'' = metabolismo
* mulher: 0.017
* homem: 0.015
Fontes:
https://saude.estadao.com.br/noticias/geral,consumo-de-alcool-cai-no-brasil-mas-deve-voltar-a-subir-ate-2025-segundo-oms,70002512597
https://saude.abril.com.br/medicina/consumo-de-alcool-cai-11-no-brasil-mas-aumenta-entre-jovens-e-idosos/
http://www.cisa.org.br/artigo/10049/relatorio-global-sobre-alcool-saude-2018.php
https://pt.wikihow.com/Encontrar-o-Teor-de-Álcool-no-Sangue-(Fórmula-de-Widmark)
http://nonio.ese.ipsantarem.pt/avemurca/file.php/286/t5-_tiago_Taxa_de_alcoolemia.pdf
===Planejamento da função===
Entrada: ''txalcool''(sex, p, q, ml, hr)
**-Input**
* ''sex'' = sexo:
* m: mulher
* h: homem
* ''p'' = peso em kg
* ''q'' = quantidade de bebidas por copo, lata ou garrafa
* ''ml'' = quantidade de ml em relação ao copo, lata ou garrafa
* ''hr'' = número de horas em que está consumindo a bebida
===Verificando os parâmetros===
* ''sex'' = classe character
* ''p'' = classe numeric
* ''q'' = classe character
* ''ml'' = classe numeric
* ''hr'' = classe numeric
===Pseudo-código===
* Verificar os parametros
* Se for mulher, o valor de CG será de 0.55
* Se for homem, o valor de CG será de 0.68
* Se for mulher, o valor de M será de 0.017
* Se for homem, o valor de M será de 0.015
* Inserir os valores na formula
* Calcular o tempo para zerar o álcool no sangue (BAC/M)
**-Output**
Um resultado dizendo qual é a taxa de álcool no sangue e quantas horas irá demorar para zera-la.
Olá Érika
Sua proposta A parece bem interessante, mas eu tenho algumas perguntas:
1. Por que a ordem numerica das áreas é mais relevante que a separação qualitativa entre migração, alimentação e reprodução?
2. Como a função vai lidar com diferentes indivíduos? Por exemplo, como ela vai saber que o indivíduo 1 está se comportando como se estivesse se alimentando, mas o indivíduo 2 está se movimentando como se estivesse migrando? O output deixaria essa variação entre indivíduos clara?
Pelo que entendi de sua proposta B (corrija-me se eu estiver errado, por favor) essa proposta parece essencialmente aplicar uma fórmula, e não parece usar muito do controle de fluxo (que e necessário para a função no contexto da disciplina). A proposta do tempo necessário p/ zerar a taxa de alcool é muito legal, mas mesmo assim será que não é possível incluir mais opções de controle de fluxo na proposta?
Isso poderia ser feito, por exemplo, permitindo que o usuário "inputasse" um data.frame com diferentes quantidades de cada tipo de bebida (p.e. 3 shots de tequila + 2 doses de uísque + 2 latas 269ml + uma lata 350ml de cerveja)
obs: se vc decidir pela proposta B e pela minha sugestão, tente manter o tipo de input que eu sugeri por dois motivos: (1) ele usa a "linguagem do usuário" e dois ele permite que vc demonstre que possui conhecimento sobre controle de fluxo. Usar a quantidade de alcool diretamente provavelmente deve resultar na falta de necessidade de controle de fluxo.
De qualquer forma, acredito que sua proposta A está bem perto de estar adequada à proposta do trabalho (tente ver a possibilidade de fazer as inclusões que eu pedi) e portanto acho que é tranquilo você começar por ela.
A proposta B também tem potencial mas você precisa lembrar da necessidade do controle de fluxo.
Se quiser conversar mais sobre as funções (ou pedir conselhos, dicas etc) é só escrever aqui que pretendo revisar esta página dia 20/06. Vc tbm pode me mandar uma mensagem por whatsapp (11) 9-9199-3842.
Matheus Januario
[[.:Trabalho final]]