La importancia de las metodologías estandarizadas en la investigación ecológica

Aunque los científicos deben seguir metodologías estandarizadas, el diseño de protocolos eficaces no está exento de desafíos.

Era otra mañana de camino al campo y comprobamos la previsión meteorológica para el último día de esta sesión de muestreo. ¿Tendremos finalmente el período seco de 48 horas necesario para colocar las trampas de invertebrados en las 24 jaulas de nuestro proyecto? Dejar las trampas retiradas durante períodos de alta probabilidad de lluvias no solo corre el riesgo de reducir la actividad de los insectos y dar como resultado números no representativos en las trampas, sino también potencialmente inundar las trampas y dejar los datos inutilizables en caso de fuertes lluvias. El muestreo anterior se realizó durante el buen tiempo cuando la actividad de insectos es alta. Durante dos años, el muestreo se establece en momentos específicos de la temporada cada año, lo que permite comparar los cambios a lo largo del tiempo. Por tanto, lo más importante es que los datos puedan compararse con muestreos anteriores y otros estudios con el mismo objetivo.

Obtener datos relevantes para la pregunta de investigación requiere que los investigadores piensen críticamente durante el diseño del protocolo. Por ejemplo, diferencias sutiles como el color y el material de las trampas para invertebrados pueden influir en qué invertebrados se sienten atraídos por la trampa. Además de eso, cada acción que realices, como la orientación de la trampa en relación con el sol, el momento adecuado del día para colocar la trampa y las condiciones climáticas, afectarán el resultado final. Proyectos como RECODYN (proyecto ERC n.° 101043548) hacen que esto sea aún más complejo al tomar muestras de múltiples componentes del ecosistema. Para comprender cómo se desarrolla la dinámica de recuperación de los ecosistemas a escala comunitaria, este proyecto estudiará especies de plantas e invertebrados en múltiples niveles tróficos y recopilará datos sobre factores ambientales y biológicos como la temperatura y la respiración del suelo. Cada elemento requiere su propio protocolo y la estandarización es importante.

Estandarización entre estudios

Uno de los desafíos al realizar un trabajo de campo es producir resultados que puedan ser replicados por otros investigadores. Durante el proceso de diseño, los investigadores deben verificar la investigación de vanguardia en su campo para que su estudio pueda compararse con estudios similares. Esto le permite ver las tendencias científicas a mayor escala en todos los estudios. Este proyecto emplea métodos de muestreo establecidos, como cuadrantes para definir los límites de las plantas a muestrear, y aleatorización del orden y ubicación del muestreo para eliminar el sesgo de selección. El proyecto RECODYN examinó la literatura sobre métodos de muestreo y se puso en contacto directamente con los investigadores cuando los detalles metodológicos eran escasos.

Este proceso resultó en la decisión de seguir el consejo de Brown & Mathews (2016), por ejemplo. Hizo un llamamiento a quienes estudian invertebrados para que diseñen trampas de manera coherente utilizando materiales transparentes de dimensiones específicas. Además de estas trampas de caída colocadas en el suelo, cada jaula en el sitio también está equipada con una trampa Malaise suspendida que se adapta a las dimensiones de cada jaula. Esta famosa trampa, que lleva el nombre de su diseñador, un entomólogo sueco, se utiliza para capturar invertebrados en el aire. A la hora de decidir entre estos dos métodos, nuestra decisión pasa por no centrarnos en los insectos nocturnos cuyo comportamiento requiere trampas completamente diferentes. A continuación, necesitábamos decidir qué tipos de patrones de alimentación buscar y cuantificar para estudiar las relaciones entre los herbívoros y las plantas que crecen in situ.

Estandarización dentro de un proyecto

Pero, ¿cómo se recopilan los datos de manera consistente cuando hay hasta 10 miembros del equipo involucrados en la recopilación de datos? En este sentido, la estandarización de datos es importante no sólo a nivel de la comunidad científica en general sino también dentro de un proyecto. El proyecto decidió centrarse en tres gremios alimentarios no solo porque están ampliamente presentes en la literatura sobre las interacciones entre plantas y herbívoros, sino también porque son los más fáciles de descubrir de manera consistente para los equipos interdisciplinarios. Además de si las plantas fueron masticadas, minadas por larvas o presas de la savia de insectos como los pulgones, la forma en que cuantificamos la proporción de cada planta que fue consumida también afecta nuestra precisión como equipo. Aquí seguimos las recomendaciones de Johnson et al. (2016), quienes demostraron que estimar visualmente los porcentajes de daños dentro de categorías, o “contenedores”, es más preciso y eficiente en términos de tiempo que estimarlos utilizando software. Sin embargo, Cornelissen et al. (2026) encontraron que la estimación visual es 10 veces más rápida pero tiende a sobreestimarse. Todos los miembros del equipo se sometieron a sesiones de capacitación y práctica para minimizar la influencia del observador en los datos. Además, cuando los datos comenzaron a recolectarse periódicamente, se registró a la persona que estimaba el daño alimentario para que esta variable fuera considerada un factor aleatorio durante el análisis de los datos. También se ha demostrado que estos métodos mejoran la calidad de los datos para una amplia gama de voluntarios públicos que apoyan el progreso científico participando en iniciativas científicas ciudadanas/comunitarias (Kosmala et al., 2016). Con instrucciones claras y una formación adecuada, cualquiera puede contribuir a la generación de conocimiento científico.

Pero, ¿cómo afrontar los errores e incoherencias que surgen a pesar de todos los procedimientos y sesiones de formación? Primero, los miembros del equipo revisan el trabajo de los demás en ese momento. Sin embargo, pasar largas horas en el campo puede adormecer a los investigadores y provocar más errores. Para este proyecto, era importante documentar todo de múltiples maneras. ¿Olvidó anotar el daño por alimentación? La hoja de datos no dice si las plantas tenían pulgones. A menudo echamos un vistazo a registros fotográficos de plantas e invertebrados clasificados en el laboratorio. En algunos casos, estas fotografías pueden revelar errores que pueden corregirse fácilmente, pero si quedan dudas, se llevará a cabo una reunión para discutirlas y corregirlas.

tomar una decisión

Una vez que llegue al lugar, deberá emitir un juicio sobre la confiabilidad del pronóstico del tiempo. La mejor opción parece ser colocar la trampa esta mañana y recuperarla en 48 horas. Si lo aplazamos más, las lluvias podrían llegar durante el fin de semana y la situación en las estribaciones de los Pirineos podría cambiar en un instante. Si las previsiones actuales se cumplen, mañana se podrían utilizar dispositivos de respiración del suelo. Según la información que hemos leído, lo mejor es evitar su uso después de fuertes lluvias ya que el suelo se saturará demasiado y la tasa de respiración ya no será representativa de otras muestras. Un proyecto de esta complejidad resalta la importancia de poder improvisar y adaptarse en el campo manteniendo la estandarización de los protocolos.

Gracias a sus colegas científicos, los investigadores pueden decidir cómo tomar muestras de múltiples componentes de las comunidades ecológicas. Compartir las mejores prácticas sobre cómo recopilar datos ayuda a estandarizar los métodos. La comunidad científica debe trabajar en conjunto para obtener datos sólidos y confiables. Queremos ver y compartir los resultados de nuestros esfuerzos antes, durante y después de la recopilación de datos. Compartir nuestros métodos de forma transparente garantiza que nuestros resultados sean reproducibles y útiles para la comunidad científica y la sociedad. A través de la producción de este conocimiento, la ciencia señala tendencias en el mundo natural y ayuda a informar la toma de decisiones sobre la restauración y conservación de los ecosistemas.

Referencias

GR Brown, IM Matthews (2016). Una revisión de las amplias variaciones en el diseño de trampas de caída y una propuesta para un diseño de trampa de caída estándar para monitorear la biodiversidad de artrópodos terrestres. Ecología y Evolución, 6(12), 3953-3964. T. Cornelissen, GM Méndez, FA Silveira, W. Dattilo, R. Guevara, R. Aguilar,… & WC Wetzel (2026). Cuantificación de la herbivoría foliar: una guía de compensaciones metodológicas y mejores prácticas. Ecología, 107(2), e70308. Johnson, Mont., J. A. Bertrand y M. M. Turcotte (2016). Precisión y exactitud en la cuantificación de herbívoros. Entomología ecológica, 41(1), 112-121. Kosmala, M., Wiggins, A., Swanson, A., Simmons, B. (2016). Evaluación de la calidad de los datos en la ciencia ciudadana. Fronteras en ecología y medio ambiente, 14(10), 551-560.

Descargo de responsabilidad

Financiado por la Unión Europea (ERC, RECODYN, 101043548). Sin embargo, los puntos de vista y opiniones expresados ​​son únicamente los de los autores y no reflejan necesariamente los de la Unión Europea o la Agencia Ejecutiva del Consejo Europeo de Investigación. Ni la Unión Europea ni las autoridades que otorgan licencias pueden ser responsables de ello.

Esta investigación se benefició de una ayuda estatal gestionada por la Agencia Nacional de Investigación de Francia en el marco del Programa de Inversiones Futuras con número de referencia ANR-11-INBS-0001AnaEE-Services.

claudia christensen garcia
Adaia Cid Alarcón
Tania D Costa
Andrea Llora Jiménez
ingeniero de proyecto
Centro Vasco de Cambio Climático

Este artículo también se publicará en el número 26 de la revista trimestral.