The correct wording on problematization is a necessary condition for publication in a scientific journal
although what is published does not always denote a criterion or potential value in the methodology of
scientific research. The aim of study was to describe the logical selection and hermeneutical for
methodological understanding in scientific research. The gnoseological publication in ecotoxicology was
selected by non-probabilistic sampling for convenience by using environmental tools (I: physicochemical
parameters, II: bioassays, and III: biomarkers) in the 1995-2015 chronological series of four journals with
high impact factor: 1) Science of The Total Environment (SE), 2) Chemosphere (Ch), 3) Ecotoxicology
and Environmental Safety (EES); and 4) Environmental Pollution (EP). The order of the published
articles was: SE (275) = EP: 275> Ch = 273> EES = 260 where there were statistically significant
differences (p <0.0003). There were a low number of articles for periods related to environmental
regulation integrating the three evaluations (16): 1995-2000 (1), 2001-2005 (0), 2006-2010 (4) and 2011-
2015 (11) being subsequent the order of scientific journals: EES (6)> SE (5)> Ch (2) = EP (2). According
to the observations, the need to propose a practical exercise for logic and hermeneutics of methodological
understanding in scientific research was interpreted. The trend in the use of fish biomarkers was shown
and, on the other hand, recognition of the practical exercise as a guide for scientific research.
The Biologist
(Lima)
ORIGINAL ARTICLE / ARTÍCULO ORIGINAL
LOGICAL AND HERMENEUTIC SELECTION FOR METHODOLOGICAL UNDERSTANDING IN
SCIENTIFIC RESEARCH
SELECCIÓN LÓGICA Y HERMENÉUTICA PARA EL ENTENDIMIENTO EN METODOLOGÍA DE
LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
ABSTRACT
Keywords: aquatic ecotoxicology – environmental regulation – premise construction –scientific writing
The Biologist (Lima)
ISSN Versión Impresa 1816-0719
ISSN Versión en linea 1994-9073 ISSN Versión CD ROM 1994-9081
307
The Biologist (Lima), 201 , 1 (2), jul-dic: 9 7 307-314.
1 2 3,4
George Argota-Pérez ; Alexander Gorina-Sánchez & José Iannacone
1 Centro de Investigaciones Avanzadas y Formación Superior en Educación, Salud y Medio Ambiente ¨AMTAWI¨. Puno,
Perú. george.argota@gmail.com
2 Centro Universitario Municipal, Contramaestre. Universidad de Oriente (UO). Santiago de Cuba, Cuba.
gorina@uo.edu.cu
3 Laboratorio de Ecología y Biodiversidad Animal. Facultad de Ciencias Naturales y Matemática. Universidad Nacional
4)
Federico Villarreal (UNFV). Lima-Perú. Laboratorio de Parasitología. Facultad de Ciencias Biológicas. Universidad
Ricardo Palma (URP). joseiannacone@gmail.com
Corresponding author: george.argota@gmail.com
The Biologist
(Lima)
VOL. 17, Nº 2, JUL-DIC 2019
The Biologist (Lima)
Versión en Linea:
ISSN 1994-9073
Versión Impresa:
ISSN 1816-0719 Versión CD-ROM:
ISSN 1994-9081
PUBLICADO POR:AUSPICIADO POR:
ESCUELA PROFESIONAL DE BIOLOGÍA,
FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICA,
UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL
Las evidencias y prácticas profesionales influyen
en cualquier toma de decisión (Luo, 2018), donde
el requerimiento de datos confiables pueden ser
determinados mediante la calificación de fuentes
deterministas de información como es, el tipo de
trabajo de investigación (Ni & An, 2018),
proyectos de investigación (Shao et al., 2018) y
patentes otorgadas de investigación (Han &
Magee, 2018).
En el caso de la selección de revistas con alto factor
de impacto, éstas destacan en cierta medida la
calidad científica sobre lo que se publica (Taşkın &
Al, 2018). Por lo general, las publicaciones que se
muestran en las revistas científicas con alto factor
de impacto pueden valorar el pensamiento
estratégico colaborativo por los autores para
potenciar la investigación y el desarrollo (Wong &
Singh, 2013; Zhou & Tian, 2014; Belderbos et al.,
2016; McKelvey & Rake, 2016; García et al.,
Madrid & Martin, 2017); sin embargo, en múltiples
ocasiones el propio nivel de especialización de los
autores conduce a parametrar la utilización de
métodos y técnicas de investigación así como,
adaptarse a cierto estilo de redacción que
RESUMEN
Palabras clave: ecotoxicología acuática – construcción de premisas – redacción científica – regulación ambiental
La correcta redacción sobre la problematización resulta una condición necesaria para la publicación en
una revista científica aunque lo que se publica, no siempre denota, un criterio o valor potencial en la
metodología de la investigación científica. El objetivo del estudio fue describir la selección lógica y
hermenéutica para el entendimiento metodológico en la investigación científica. Se seleccionó mediante
un muestreo no probabilístico por conveniencia la publicación gnoseológica en ecotoxicología mediante
el uso de herramientas ambientales (I: parámetros fisico-químicos, II: bioensayos, y III: biomarcadores
ícticos) en la serie cronológica de 1995-2015 de cuatro revistas con alto factor de impacto: 1) Science of
The Total Environment (SE), 2) Chemosphere (Ch), 3) Ecotoxicology and Environmental Safety (EES); y
4) Environmental Pollution (EP). El orden de los artículos publicados fue: SE = 275 = EP = 275 > Ch = 273
> EES = 260 donde hubo diferencias estadísticamente significativas (p< 0,0003). Existió un bajo número
de artículos por periodos relacionados con la regulación ambiental integrando las tres evaluaciones (16):
1995-2000 (1), 2001-2005 (0), 2006-2010 (4) y 2011-2015 (11) siendo subsecuente el orden de las
revistas científicas: EES (6) > SE (5) > Ch (2) = EP (2). Según las observaciones, se interpretó la necesidad
de proponer un ejercicio práctico para lógica y hermenéutica del entendimiento metodológico en la
investigación científica. Se mostró la tendencia en el uso de biomarcadores ícticos y por otra parte, el
reconocimiento del ejercicio práctico como orientador para la investigación científica.
INTRODUCCIÓN
308
probablemente, influyan en la baja visibilidad
sobre los hallazgos científicos dada la dificultad
práctica que se expresa durante la integración
metodológica de la propia problematización
científica.
El objetivo del estudio fue describir la selección
lógica y hermenéutica para el entendimiento
metodológico en la investigación científica.
Para analizar la lógica y hermenéutica se
seleccionó mediante un muestreo no probabilístico
por conveniencia, la publicación gnoseológica en
ecotoxicología acuática mediante el uso de
herramientas ambientales y biomarcadores ícticos
en la serie cronológica de 1995-2015 de cuatro
revistas con alto factor de impacto: 1) Science of
The Total Environment (SE), 2) Chemosphere
(Ch), 3) Ecotoxicology and Environmental Safety
(EES); y 4) Environmental Pollution (EP).
Se analizó el planteamiento del problema científico
(Argota, 2018) donde se consideró tres categorías
The Biologist (Lima). Vol. 17, Nº2, jul - dic 2019
MATERIALES Y MÉTODOS
Argota-Pérez et al.
309
ra
de evaluación ambiental: 1 ) determinación de
da
parámetros físico-químicos y microbiología, 2 )
aplicación de protocolos de bioensayos
cuantitativos uniespecíficos y multiespecíficos; y
ra
3 ) uso de biomarcadores en peces monitores
ambientales. Asimismo, en los artículos científicos
se consideró la problematización de la información
científica (Argota, 2019), además, de la
construcción en las premisas (Yallico et al., 2019)
estableciéndose una propuesta práctica para la
lógica y hermenéutica del entendimiento
metodológico.
Se utilizó el programa estadístico profesional
Epidat 4.2 para el tratamiento de los datos (número
de artículos científicos por revistas, año y tipo de
evaluación). La homogeneidad entre los grupos se
realizó mediante el procedimiento de Tukey HSD
siendo los datos considerados estadísticamente
significativos cuando p< ,05.
Se muestra el número de artículos científicos
publicados durante una serie cronológica de
acuerdo al tipo de revista y la categoría de
evaluación científica (Tabla 1).
RESULTADOS Y DISCUCIÓN
Tabla 1. Tipo de revista / serie cronológica / I = parámetros físico-químicos y microbiológicos / II = protocolos de
bioensayos cuantitativos uniespecíficos y multiespecíficos / III uso de biomarcadores en peces / EC = evaluación
considerando las tres categorías.
Tipo de revista 1995-2000 2001-2005 2006-2010
2011-2015
I II III
I
II
III
I
II
III
I
II III
Science of The
Total Environment
5 16
17
4
6
11
22
18
17
59
44 50
EC 1 0 1 4
Chemosphere
12
18
15
5
11
7
18
21
33
42
35 56
EC
0
0
1
1
Ecotoxicology and
Environmental
Safety
0
0
0
7
8
6
12
26
43
28
47 83
EC
0
0
1
5
Environmental
Pollution
7
23
9
9
18
7
27
34
21
34
42 44
EC 0 0 1 1
El orden de los artículos publicados fue el
siguiente: SE =275 = EP = 275 > Ch = 273 > EES =
260, donde hubo diferencias estadísticamente
significativas (F = 22,80; p< 0,0003). Con relación
al número de artículos por categorías fue: III) 419 >
II) 367 > I) 291 existiendo igualmente, diferencias
estadísticamente significativas (F = 12432; p<
0,00) entre las tres categorías (procedimiento de
Tukey HSD). Sin embargo, el número de artículos
publicados por periodos y relacionados con la
regulación ambiental integrando a los parámetros
físico-químicos, bioensayos y biomarcadores en
peces fue bajo (16): 1995-2000 (1), 2001-2005 (0),
2006-2010 (4) y 2011-2015 (11) siendo
subsecuente el orden de las revistas científicas:
EES (6) > SE (5) > Ch (2) = EP (2).
The Biologist (Lima). Vol. 17, Nº2, jul - dic 2019
Methodological understanding in scientic research
310
Para el entendimiento metodológico de la
investigación científica se consideró, describir la
lógica y hermenéutica durante la problematización
científica de cada estructura. El ejercicio práctico
que muestra su reconocimiento es el siguiente:
1) Argumento a tratar (tema): constituye en la
problematización, el análisis de contexto
(Figura 1).
2) Antecedentes: constituye la selección de las
variables (pH, oxígeno disuelto, demanda
bioquímica de oxígeno, demanda química de
oxígeno) dentro del objeto de investigación:
río, laguna, lago (Figura 2).
3) Vacío del conocimiento: consideración que,
no se ha realizado (vulnerabilidad ambiental:
VA) o, parcialmente conocido con relación a las
variables de selección (magnitud del valor de
riesgo: MVR, relacionado de forma aditiva con
el efecto ambiental de reversibilidad: EAR)
dentro del objeto de investigación (Figura 3).
4) Objetivo: lo que se desea lograr (Figura 4).
Análisis de contexto
Argumento a tratar
Tema: contaminación
Ejemplo
Figura 1. Lógica y hermenéutica / análisis de contexto.
Ejemplo
Figura 2. Lógica y hermenéutica / antecedentes.
Antecedentes
Variables DBO5,20 / DQO
Vulnerabilidad ambiental
MVR
EAR
Figura 3. Lógica y hermenéutica / vacío del conocimiento. MVR = magnitud del valor de riesgo.
Evaluar el coeciente de transformación biodegradable y
vulnerabilidad ambiental en la laguna…
Figura 4. Lógica y hermenéutica / objetivo.
The Biologist (Lima). Vol. 17, Nº2, jul - dic 2019
Argota-Pérez et al.
311
Criterio cualitativo de la VA:
·Alta: Capacidad de respuesta en estado o
condiciones ambientales que presenta y expresa
determinado peligro.
·Media: Capacidad de respuesta en estado o
condiciones ambientales que presenta el peligro
pero no se expresa.
·Baja: Capacidad de respuesta en estado o
condiciones ambientales que no presenta
determinado peligro.
Criterio de puntuación para la VA según el criterio
de puntuación de la MVR y EAR (Tabla 2).
5) Argumentación: basado en los criterios o
valores potenciales de la investigación
científica (Figura 5). VA = XX. MVR= XXX.
EAR = XXX. DBO5,20 = XXX. DQO =
XXXX.
Análisis de valores
·MVR: alto (1,0 punto), medio (0,5 puntos),
bajo (0,0 punto)
·EAR: reversible (1,0 punto), no reversible
(3,0 puntos)
Criterio práctico
Utilidad metodológica
Coeciente de biodegradabilidad
= DBO5,20 / DQO
VA = MVR + EAR
Figura 5. Lógica y hermenéutica / argumentación.
Tabla 2. Vulnerabilidad ambiental / MVR = magnitud del valor de riesgo / EAR = efecto ambiental de reversibilidad
/ VA = vulnerabilidad ambiental.
MVR Puntuación
EAR
Puntuación
VA
Puntuación
Alta 1,0
Reversible 1,0 Alta
3,0 – 4,0
Media 0,5
No reversible 3,0 Media
1,5 – 2,0
Baja 0,0
-
- Baja
1,0
Criterio de puntuación para la MVR según criterio de puntuación de la MVR y EAR (Tabla 3).
Tabla 3. Criterio de puntuación / magnitud del valor de riesgo.
Cumplimiento / parámetro / puntos
Nivel / vulnerabilidad
Criterio de puntuación
si
no
alto 1,0
0,0
1,0
medio 0,5
bajo 0,0
The Biologist (Lima). Vol. 17, Nº2, jul - dic 2019
Methodological understanding in scientic research
312
Tabla 4. Coeficiente de transformación biodegradable / DBO = demanda bioquímica de oxígeno / DQO =
5,20
demanda química de oxígeno / D.S. = Decreto Supremo.
Clasificación determinada del coeficiente de
biodegradabilidad del oxígeno, donde los
cocientes entre la demanda bioquímica del oxígeno
y la demanda química de oxígeno indicó
clasificación biodegradable (Tabla 5).
Sustitución de valores
Punto de muestreo
DBO5
(mg·L-1)
DQO
(mg·L-1)
Ct
1 248,0
546,1 0,45
2
164,2
301,0 0,55
D.S. N° 004-2017-MINAM 5,0 20 -
Tabla 5. Clasicación de la biodegradabilidad / f = cociente / PM =puntos de muestreo.
fBiodegradabilidad Ct
PM 1 PM 2
> 1,5
muy biodegradables
0,25 - 1,5
biodegradables X
X
< 0,25 no biodegradables
Criterio de puntuación según el nivel de
vulnerabilidad clasificado (referido al coeficiente de transformación biodegradable) (Tabla 6).
Tabla 6. Vulnerabilidad ambiental / PM = punto de muestreo / DBO = demanda bioquímica de oxígeno / DQO =
5,20
demanda química de oxígeno / MVR = magnitud del valor de riesgo.
parámetro / puntos
Criterio de puntuación
MVR
PM 1
PM 2
PM 1 (DBO5) + PM 1 (DQO) +
PM 2 (DBO5) + PM 2 (DQO) /
No. de parámetros determinados
1+1+1+1 = 4 / 4 = 1
Alto
DBO5DQO
DBO5
DQO
1,0 1,0
1,0
1,0
y la DQO puede generar efectos no deseados por
uso del recurso agua en la laguna.
La calidad de las publicaciones en las revistas con
alto factor de impacto posibilitan la expresión de
cambios sostenibles (Pierson, 2004; Too &
Bajracharya, 2015; Adams et al., 2018) con
relación a los temas de investigación donde este
estudio mostró, cómo las informaciones de los
Resultado final del ejercicio
·VA = MVR + EAR
·VA = 1 + 1 (al ser biodegradable según la
tabla 4)
·VA = 2 (criterio cualitativo: medio*)
* = capacidad de respuesta en estado o condiciones
ambientales que presenta el peligro pero no se
expresa, es decir, el no cumplimiento de la DBO5,20
The Biologist (Lima). Vol. 17, Nº2, jul - dic 2019
Argota-Pérez et al.
313
parámetros fisico-químicos fueron menos
utilizadas hasta referirse al uso de biomarcadores
en peces monitores lo cual, denotó desarrollo hacia
nueva gestión en la toma de decisiones (Disterheft
et al., 2016); y por ende, su contribución valorativa
(Turan et al., 2016). Sin embargo, el dominio
conceptual resulta esencial durante el proceso de
aprendizaje (Rittle et al., 2016) de manera que, la
capacidad de plantear determinado problema, es
d e p e n d i e n t e d e c o n o c i m i e n t o s o b r e
procedimientos (Crooks & Alibali, 2014). A partir
de, analizar la descripción de los datos y de forma
particular, la baja integración de las tres categorías
de análisis para la regulación ambiental pudo
interpretarse que, la respuesta quizás radicó en la
lógica descriptiva con base ontológica para buscar
nuevas dimensiones de las variables dentro del
objeto de investigación. En tal sentido, se ilustró un
ejercicio práctico referente a una clave esencial
como es, la construcción de premisas para
representar una aceptada comunicación (Bajwa &
Sawhney, 2016; McDonnell, 2017) y que
finalmente, resulte cierta medida de formación al
aporte cognoscitivo tal y como lo señalan Lin &
Evans (2012), Lillis & Curry (2015) y Van
Steendam (2016) cuando refieren la significación
que generan la calidad de las publicaciones siempre
que la escritura tengan adecuada interpretación
metodológica.
Se concluyó que, la principal tendencia para la
seguridad durante la toma de decisiones
ambientales fue el uso de biomarcadores ícticos y
por otra parte, la selección lógica y hermenéutica
para el entendimiento metodológico de la
investigación científica representó, una de las
razones básicas para la contribución relevante de
los resultados pretendidos a publicarse.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Adams, R.; Martin, S. & Boom, K. 2018.
University culture and sustainability:
Designing and implementing an enabling
framework. Journal of Cleaner Production,
171: 434–445.
Argota, P.G. 2018. Problema científico. Biotempo,
15: 217–229.
Argota, P.G . 201 9. M e t o d o l o g í a d e la
investigación científica: ciencia, tecnología
y medioambiente. pp 19. Ed. KOPYgraf,
Cusco-Perú.
Bajwa, S.J. & Sawhney, C. 2016. Preparing
manuscript: scientific writing for
publication. Indian Journal of Anaesthesia,
60: 674–678.
Belderbos, R.; Gilsing, V.A. & Suzuki, S. 2016.
Direct and mediated ties to universities:
“scientific” absorptive capacity and
innovation performance of pharmaceutical
firms. Strategic Organization, 14: 32–52.
Crooks, N.M. & Alibali, M.W. 2014. Defining and
measuring conceptual knowledge in
mathematics. Developmental Review, 34:
344–377.
Disterheft, A.; Caeiro, S.; Leal, F.W. & Azeiteiro,
U.M. 2016. The INDICARE-model –
measuring and caring about participation in
hig h er ed ucati o n 's su stain a bilit y
assessment. Ecological Indicators, 63:
172–186.
García, P.D.; Madrid, G.A. & Martin, D.P. 2017.
Influence of university–firm governance on
SMEs innovation and performance levels.
Technological Forecasting and Social
Change, 123: 250–261.
Han, F. & Magee, C.L. 2018. Testing the
science/technology relationship by analysis
of patent citations of scientific papers after
decomposition of both science and
technology. Scientometrics, 116: 767–796.
Lillis, T. & Curry, M.J. 2015. The politics of
English, language and uptake. The case of
international academic journal article
reviews. The politics of English, language
and uptake, 28: 127–150.
Lin, L. & Evans, S. 2012. Structural patterns in
e m p i r i c a l r e s e a r c h a r t i c l e s : A
crossdisciplinary study. English for Specific
Purposes, 31: 150–160.
Luo, L. 2018. Experiencing evidence-based library
and information practice (EBLIP):
Academic Librarians' perspective. College
& Research Libraries, 79: 554–567.
McDonnell, J.J. 2017. Paper writing gone
Hollywood. Science, 355: 102.
McKelvey, M. & Rake, B. 2016. Product
innovation success based on cancer
research in the pharmaceutical industry: co-
publication networks and the effects of
partners. Industry and Innovation, 23:
The Biologist (Lima). Vol. 17, Nº2, jul - dic 2019
Methodological understanding in scientic research
314
57–71.
Turan, F.K.; Cetinkaya, S. & Ustun, C. 2016. A
methodological framework to analyze
stakeholder preferences and propose
strategic pathways for a sustainable
university. Higher Education, 72: 743–760.
Van Steendam, E. 2016. Editorial: forms of
collaboration in writing. Journal Writing
Research, 8: 183–204.
Wong, P.K. & Singh, A. 2013. Do co-publications
with industry lead to higher levels of
university technology commercialization
activity?. Scientometrics, 97: 245–265.
Yallico, C.R.M.; Argota, P.G.; Pardo, A.P.E.;
Lavanda, R.F.A.; Guevara, G.H.G. &
Rodríguez, C.J.C. 2019. Confiabilidad
interpretativa sobre la construcción
científica de premisas en la redacción
problemática de los manuscritos. Campus,
24: 205-212.
Zhou, P. & Tian, H. 2014. Funded collaboration
research in mathematics in China.
Scientometrics, 99: 695–715.
383–406.
Ni, P. & An, X. 2018. Relationship between
international collaboration papers and their
citations from an economic perspective.
Scientometrics, 116: 863–877.
Pierson, D.J. 2004. The top 10 reasons why
manuscripts are not accepted for
publication. Respiratory Care, 49:
1246–1252.
Rittle, J.B.; Fyfe, E.R. & Loehr, A.M. 2016.
Improving conceptual and procedural
knowledge: The impact of instructional
content within a mathematics lesson. British
Journal of Educational Psychology, 86:
576–591.
Shao, Z.Y.; Li, Y.M.; Hui, F.; Zheng, Y. & Guo, Y.J.
2018. Interdisciplinarity research based on
NSFC-sponsored projects: A case study of
mathematics in Chinese universities. PLoS
One, 13: 1–19.
Taşkın, Z. & Al, U. 2018. A content-based citation
analysis study based on text categorization.
Scientometrics, 114: 335–357.
Too, L. & Bajracharya, B. 2015. Sustainable
campus: engaging the community in
sustainability. International Journal of
Sustainability in Higher Education, 16:
Received November 15, 2019.
Accepted December 28, 2019.
The Biologist (Lima). Vol. 17, Nº2, jul - dic 2019
Argota-Pérez et al.