Integro lo que leo de los artículos científicos en mi investigación de varias maneras:
- Aprendo nuevas técnicas y enfoques. Por ejemplo, leí Cuantificación de la exportación total de sedimentos suspendidos de la cuenca del río Burdekin usando la herramienta de estimador de regresión de cargas, vi cómo los autores habían usado GAM para estimar las cargas de sedimentos en un río y me di cuenta de que podía usar el mismo enfoque general, con algunos ajustes , para predecir las concentraciones de nutrientes en un río diferente, lo que necesitaba hacer para un proyecto en el que estaba trabajando. Eso me estimuló a aprender a usar R y a aprender sobre los GAM, y finalmente me llevó a escribir Predicción de sedimentos, nutrientes particulados y concentraciones de nutrientes disueltos en un río tropical seco para proporcionar información a un modelo mecanicista de calidad del agua costera. Por supuesto, cité el documento original, junto con varios otros que leí posteriormente que tomaron enfoques similares o bastante diferentes al mismo problema.
- Me inspiran a hacer nuevas preguntas. Por ejemplo, leí El uso intensivo de ecuaciones impide la comunicación entre biólogos, en los que descubrieron que los documentos que contenían muchas ecuaciones se citaban con menos frecuencia, y me preguntaba cínicamente si esto se aplicaba incluso a mi campo de modelado ambiental, donde la mayoría de los lectores deberían estar muy a gusto con las ecuaciones. Investigar esta pregunta condujo a mi trabajo: ¿Podemos predecir el recuento de citas de los trabajos de modelado ambiental? Catorce variables bibliográficas y categóricas predicen menos del 30% de la variabilidad en el recuento de citas. (La respuesta: probablemente sí, y el tipo de ecuación importa).
- Me dan pistas sobre qué buscar cuando estoy investigando un problema. Por ejemplo, cuando realizo la investigación para mi trabajo de “recuento de citas”, leo ¿Qué factores ayudan a los autores a producir la investigación de mayor impacto? Colaboración, propiedades de revistas y documentos, en donde los autores encontraron que los documentos con resúmenes más largos fueron citados con mayor frecuencia. Verifiqué si esto era cierto para los documentos en mi propio conjunto de datos y descubrí que sí, lo era.
- Proporcionan un punto de referencia para que yo pueda ver cómo mis hallazgos encajan con los hallazgos de los demás. Por ejemplo, al escribir evaluaciones de modelado y balance de masa de retención de nutrientes en un estuario que fluye estacionalmente (estuario del río Swan, Australia occidental), utilicé un método circular para estimar la liberación de fósforo en sedimentos. Como comprobación de la realidad, revisé la literatura para encontrar las tasas de liberación de fósforo y sedimentos que otras personas habían medido en otros sistemas. Artículos como ¿La retención de fósforo en los sedimentos autóctonos de los lagos está controlada por oxígeno o fósforo? ayudó a mostrar que mi estimación para el estuario del río Swan era razonable y no inusual.
- Puedo combinar sus hallazgos con mi propio trabajo para llegar a nuevas conclusiones. Por ejemplo, al calcular los equilibrios de masa de nutrientes para el estuario del río Swan en el documento anterior, necesitaba una estimación de cuánto nitrógeno llegaba al estuario con agua subterránea. No estaba en condiciones de medirlo yo mismo, pero sin una estimación, no habría podido estimar los flujos de desnitrificación. Me referí a la interacción entre aguas subterráneas poco profundas, aguas superficiales salinas y descargas de nutrientes en un estuario estacional: el sistema Swan-Canning para encontrar las estimaciones de flujo de aguas subterráneas que necesitaba para completar mis cálculos.
- Me desafían a mejorar la forma en que hago las cosas. Por ejemplo, leí Diez pasos iterativos en el desarrollo y evaluación de modelos ambientales y vi que podía mejorar mis modelos si agregaba un paso de análisis de sensibilidad y separaba más claramente la calibración de la validación. No estaba claro de inmediato qué tan bien se aplicaron los pasos a mi tipo de modelado, que era diferente del campo del autor original en que involucra modelos de dinámica de fluidos computacionalmente intensivos y modelos bioheoquímicos que generalmente tienen muchos parámetros, así que revisé algunos de mis propio trabajo de modelado previo cuidadosamente y evaluado a la luz de ese documento. Escribí Diez pasos aplicados al desarrollo y evaluación de modelos biogeoquímicos de estuarios basados en procesos para discutir los resultados y mostrar a otros en mi campo que los diez pasos fueron realmente muy relevantes para nosotros.
- Proporcionan evidencia de que un problema es importante y digno de estudio. Por ejemplo, me referí a la toxicidad asociada con las cianobacterias comunes en las aguas superficiales de la cuenca de Murray-Darling, Australia, cuando escribí el evento de flujo de verano induce una floración de cianobacterias en un estuario estacional de Australia Occidental. No estudié la toxicidad de la floración, pero el hecho de que fuera el tipo de floración que tiene implicaciones para la salud humana y animal fue parte de lo que hizo importante entender sus causas. Fue aún más importante porque las proyecciones del cambio climático hicieron que este tipo de floración sea más probable que ocurra en el futuro, aunque fue la primera vez que esta especie causó un problema en el estuario del río Swan. ¿Cómo supe que era más probable que ocurriera en el futuro? Había leído Progreso hacia nuevos escenarios de cambio climático para Australia.
