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Atualização dos roteiros.
marmello77 · Jun 3, 2022 · 5424c92 · 5424c92
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diff --git a/PC1 Metodo/metodo.log b/PC1 Metodo/metodo.log
diff --git a/PC1 Metodo/metodo.pdf b/PC1 Metodo/metodo.pdf
diff --git a/PC1 Metodo/metodo.tex b/PC1 Metodo/metodo.tex
diff --git a/PC2 Reproducao/reproducao.Rmd b/PC2 Reproducao/reproducao.Rmd
@@ -56,6 +56,8 @@ de referência, gentilmente nos cedeu os dados usados nesta prática.
 
 Primeiro, leia o tutorial desta prática, disponível aqui em formato PDF e também no moodle da disciplina.
 
+Neste tutorial, apresentamos algumas soluções baseadas em programação para as atividades propostas no roteiro. Aqui você encontrará inclusive sugestões de gráficos eficientes para fazer uma análise visual dos dados.
+
 Defina o diretório de trabalho como sendo a origem deste script.
 
 ```{r}

diff --git a/PC2 Reproducao/reproducao.pdf b/PC2 Reproducao/reproducao.pdf
diff --git a/PC3 Socialidade/socialidade.R b/PC3 Socialidade/socialidade.R
@@ -68,19 +68,19 @@ dev.off()
 
 rm(list= ls())
 
-g <- sample_smallworld(dim = 1,      #tamanho inicial da rede
-                       size = 43,    #tamanho final da rede
-                       nei = 12,     #grau médio
-                       p = 0.05,     #probabilidade de reconexão
-                       loops = F,    #a rede pode ter loops ou não?
-                       multiple = F) #pode haver elos múltiplos ou não?
+g <- sample_smallworld(dim = 1,      
+                       size = 43,    
+                       nei = 12,     
+                       p = 0.05,     
+                       loops = F,    
+                       multiple = F) 
 
 plot(g)
 
-sm <- sir(g,            #a rede que você criou
-          beta = 0.02,  #probabilibidade de infecção
-          gamma = 0.02, #probabilidade de recuperação
-          no.sim = 1)   #número de rodadas de simulação
+sm <- sir(g,            
+          beta = 0.02,  
+          gamma = 0.02, 
+          no.sim = 1)   
 
 
 png(filename= "figuras/p2.png", res= 300, height= 2000, width= 3000)

diff --git a/PC3 Socialidade/socialidade.Rmd b/PC3 Socialidade/socialidade.Rmd
@@ -25,9 +25,9 @@ Departamento de Ecologia
 
 Profs. José Carlos Motta Jr. & Marco A. R. Mello
 
-Artigo de base: [Guimarães Jr. et al. (2007, Physical Review E)](https://doi.org/10.1103/PhysRevE.76.042901)
+Artigo de referência: [Guimarães Jr. et al. (2007, Physical Review E)](https://doi.org/10.1103/PhysRevE.76.042901)
 
-Agradecimentos: O primeiro autor do artigo de base tirou nossas dúvidas sobre os resultados de seu trabalho.
+Agradecimentos: O primeiro autor do artigo de referência, Prof. Paulo Guimarães Jr., tirou nossas dúvidas sobre o seu trabalho.
 
 [README](https://github.com/marmello77/EcoAnimal#readme)
 
@@ -45,10 +45,10 @@ Agradecimentos: O primeiro autor do artigo de base tirou nossas dúvidas sobre o
 
 ## Preparativos{#preparativos}
 
-Leia o tutorial desta prática, disponível aqui em formato PDF e também
+Primeiro, leia o tutorial desta prática, disponível aqui em formato PDF e também
 no moodle da disciplina.
 
-Aqui faremos simulações de modelos SIR usando não o NetLogo, mas pacotes de R.
+Aqui faremos simulações de modelos SIR usando não o NetLogo, mas o R. Começaremos com uma simulação básica e depois partiremos para um modelo aplicado sobre uma estrutura de rede.
 
 Defina o diretório de trabalho como sendo a origem deste script.
 
@@ -165,7 +165,7 @@ Primeiro, remova os objetivos criados anteriormente.
 rm(list= ls())
 ```
 
-Crie uma rede com estrutura de mundo pequeno (Watts-Strogatz), tipicamente observada em redes sociais.
+Crie uma rede com estrutura de mundo pequeno (aka "small world" ou Watts-Strogatz), tipicamente observada em redes sociais. Voce pode escolher outro modelo teórico para estruturar a rede que vai usar, pois o pacote igraph tem dezenas de opções de modelos determinísticos e probabilísticos. Note que ajustamos os parâmetros da função de acordo com a estrutura da rede social de orcas estudada no artigo de referência.
 
 ```{r}
 g <- sample_smallworld(dim = 1,      #tamanho inicial da rede

diff --git a/PC3 Socialidade/socialidade.pdf b/PC3 Socialidade/socialidade.pdf
diff --git a/PC4 Movimentos/movimentos.Rmd b/PC4 Movimentos/movimentos.Rmd
@@ -25,9 +25,9 @@ Departamento de Ecologia
 
 Profs. José Carlos Motta Jr. & Marco A. R. Mello
 
-Artigo de base: [Kerches-Rogeri et al. (2020, Journal of Animal Ecology)](https://doi.org/10.1111/1365-2656.13339)
+Artigo de referência: [Kerches-Rogeri et al. (2020, Journal of Animal Ecology)](https://doi.org/10.1111/1365-2656.13339)
 
-Agradecimentos: [Renata Muylaert escreveu o [código original](https://github.com/renatamuy/mapas) usado para plotar os mapas.
+Agradecimentos: [Renata Muylaert escreveu o [código original](https://github.com/renatamuy/mapas) usado para plotar os mapas. A primeira autora do artigo de referência, Patrícia Rogeri, nos passou uma versão resumida dos dados para ser usada nesta prática.
 
 [README](https://github.com/marmello77/EcoAnimal#readme)
 
@@ -155,7 +155,7 @@ lats<-c(min(pontos$lat)-0.01, max(pontos$lat)+0.01)
 
 ## Mapa simples{#simples}
 
-Plote os pontos em um mapa simples, só para ver como eles se distribuem.
+Plote os pontos em um mapa simples, só para ver como eles se distribuem. Fica bem distorcido, mas serve como um primeiro passo.
 
 ```{r}
 plot(pontos$lat~pontos$long)
@@ -204,7 +204,7 @@ A escala fica grosseira demais para o caso estudado, nem dá para ver a distrui
 
 ## Mapa da área de estudo{#estudo}
 
-Plote novamente o mapa, mas focando apenas na escala da área de estudo.
+Plote novamente o mapa, mas focando apenas na escala da área de estudo. Note como ficou bem melhor e com as dimensões corretas.
 
 ```{r}
 g2 <- ggplot() + geom_polygon(data = area,

diff --git a/PC4 Movimentos/movimentos.pdf b/PC4 Movimentos/movimentos.pdf
diff --git a/PC5 Forrageio/figuras/p1.png b/PC5 Forrageio/figuras/p1.png
diff --git a/PC5 Forrageio/forrageio.Rmd b/PC5 Forrageio/forrageio.Rmd
@@ -25,10 +25,10 @@ Departamento de Ecologia
 
 Profs. José Carlos Motta Jr. & Marco A. R. Mello
 
-Artigo de base: [Sand et al. (2016, PLoS
+Artigo de referência: [Sand et al. (2016, PLoS
 One)](https://doi.org/10.1371/journal.pone.0168062)
 
-Agradecimentos: O primeiro autor do artigo de base, Prof. Sand, respondeu as nossas mensagens e tirou várias dúvidas sobre os dados. Os tutores Silara Batista e Bruno Ferreto ajudaram a melhor o código para as análises, dando várias contribuições importantes.
+Agradecimentos: O primeiro autor do artigo de referência, Prof. Sand, respondeu as nossas mensagens e tirou várias dúvidas sobre os dados. Os tutores Silara Batista e Bruno Ferreto ajudaram a melhorar o código para as análises, dando várias contribuições importantes.
 
 [README](https://github.com/marmello77/EcoAnimal#readme)
 

diff --git a/PC5 Forrageio/forrageio.pdf b/PC5 Forrageio/forrageio.pdf
diff --git a/PC5 Forrageio/resultados/res1.txt b/PC5 Forrageio/resultados/res1.txt
@@ -11,7 +11,7 @@ Coefficients:
 (Intercept)  0.63556    0.17731   3.584 0.000338 ***
 alces        0.18032    0.08218   2.194 0.028226 *  
 ---
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
 
 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
 

diff --git a/PC5 Forrageio/resultados/res2.txt b/PC5 Forrageio/resultados/res2.txt
@@ -11,4 +11,4 @@ Terms added sequentially (first to last)
 NULL                    364     432.48           
 alces  1   5.4235       363     427.05  0.01987 *
 ---
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
diff --git a/PC5 Forrageio/resultados/res3.txt b/PC5 Forrageio/resultados/res3.txt
@@ -6,4 +6,4 @@ Model 2: tipopresa ~ alces
 1       364     432.48                       
 2       363     427.05  1   5.4235  0.01987 *
 ---
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
diff --git a/PC5 Forrageio/resultados/res5.txt b/PC5 Forrageio/resultados/res5.txt
@@ -12,7 +12,7 @@ Coefficients:
 alces        0.14958    0.08295   1.803   0.0713 .
 tempocacada  0.04052    0.04632   0.875   0.3817  
 ---
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
 
 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
-Original file line number
+Diff line change
@@ Expand Up @@
     Primeiro, leia o tutorial desta prática, disponível aqui em formato PDF e também no moodle da disciplina.
+    Neste tutorial, apresentamos algumas soluções baseadas em programação para as atividades propostas no roteiro. Aqui você encontrará inclusive sugestões de gráficos eficientes para fazer uma análise visual dos dados.
     Defina o diretório de trabalho como sendo a origem deste script.
     ```{r}
@@ Expand Down @@