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Metodologia de pesquisa é uma disciplina de procedimentos científicos. Inclui teoria, análise e diretrizes de como a pesquisa deve prosseguir: como a pesquisa deve ser conduzida e os princípios, procedimentos e práticas que direcionam a pesquisa. Metodologia de pesquisa é o conjunto específico de procedimentos ou técnicas usadas para identificar, selecionar, processar e analisar informações sobre um tópico. Como a metodologia pode diferir entre diferentes disciplinas, portanto, há uma variedade de metodologias de pesquisa diferentes que podem não ser apropriadas para todos os problemas de pesquisa (Nayak e Singh 2015). Metodologia não deve ser confundida com métodos científicos, o que significa formas ou técnicas de recolha de informações/resultados. Os métodos científicos descrevem a forma como o conhecimento científico é adquirido. Em um artigo de pesquisa, a seção de materiais e métodos permite ao leitor avaliar criticamente a validade geral e a confiabilidade de um estudo, pois indica como os dados foram coletados ou gerados e como eles foram analisados. Segue-se um exemplo de metodologia de pesquisa:

  1. Observar e questionar: seleção e definição do problema de pesquisa

  2. Revisão da literatura relacionada

  3. Formulação de hipótese

  4. Elaboração do desenho da pesquisa, incluindo plano de amostragem e seleção dos instrumentos de coleta de dados

  5. Execução do plano de pesquisa: coleta de dados

  6. Processamento dos dados

  7. Relatório, incluindo apoio ou rejeição da hipótese

Projetos de pesquisa

Um projeto de pesquisa é um plano para pesquisa empírica que inclui planejamento, organização e direção da pesquisa, incluindo definição do problema de pesquisa, questões de pesquisa e objetivos. Descreve como será realizado o estudo de pesquisa; portanto, inclui um plano minucioso de aquisição de dados, definição de instrumentos utilizados e procedimentos de amostragem e monitoramento, a fim de resolver questões específicas de pesquisa ou testar uma hipótese específica. Os projetos de pesquisa podem ser agrupados em duas categorias:

  • Projeto de pesquisa de pesquisa

  • Concepção experimental de investigação

Projeto de pesquisa de pesquisa

Os inquéritos são utilizados principalmente nas ciências sociais. Em pesquisas, os dados são coletados de um grupo de teste pré-definido para obter informações e entendimentos sobre vários tópicos de interesse. Existem três tipos diferentes de inquéritos de acordo com sua finalidade: estudos exploratórios, descritivos e explicativos (Nayak & Singh 2015).

Estudo exploratório ou pesquisa geralmente começa com a revisão de dados disponíveis, ou métodos qualitativos, como discussões informais, entrevistas aprofundadas, grupos focais e estudos de caso; portanto, os dados coletados são qualitativos. Os dados são então quantificados e os pressupostos são desenhados. A investigação exploratória não pode ser generalizada para toda a população. Os resultados da pesquisa exploratória não podem levar a conclusões firmes, mas podem permitir uma compreensão importante de uma determinada situação. O objetivo do estudo exploratório é enquadrar um problema para uma investigação mais exata ou para formar hipóteses. Estudos exploratórios, portanto, não têm hipóteses. O desenho de pesquisa exploratória é usado quando pouco se sabe sobre o fenômeno e quando teorias anteriores não conseguiram esclarecê-lo.

Estudo descritivo descreve tão exatamente quanto possível a conexão entre as características de uma população e o fenômeno estudado. Não pode descrever o que causou a situação, apenas quais são as características. O estudo descritivo geralmente é feito após uma pesquisa e antes do estudo explicativo, por isso é usado quando já há algum conhecimento sobre um fenômeno, mas queremos saber mais sobre ele. Estudos descritivos, portanto, têm hipóteses.

Estudo explicativo: Quando há um fenômeno conhecido que é suficientemente descrito, a pesquisa prossegue descobrindo as causas e razões para ele. O objetivo dos estudos de investigação explicativa é explicar o porquê. Vai além de descrever o problema e as características do fenômeno, e tem como objetivo explicar as causas e efeitos.

Projeto de pesquisa experimental

O projeto de pesquisa experimental é mais comum na ciência ambiental. É um real experimentação, no qual um pesquisador manipula uma variável e controla as outras variáveis. O desenho experimental da pesquisa fornece evidências que contribuem para uma maior validade da pesquisa. A pesquisa experimental tem sempre um grupo controle e um grupo de teste, no qual uma variável selecionada é manipulada (apenas uma de cada vez), enquanto variáveis estranhas são controladas. Estudos experimentais testam uma hipótese causal, que se refere a uma relação causal entre duas variáveis onde a variável X (a causa) determina a variável Y (o efeito). Os estudos experimentais visam, assim, examinar as relações causa-efeito (hipóteses) em condições estritamente controladas, separando a causa do efeito no tempo, expondo um grupo à causa (o grupo de teste ou tratamento) sem expor outro grupo (o grupo controle) e observando como os efeitos variam entre estes dois grupos. O principal ponto forte do delineamento experimental é a validade sólida alcançada pelo isolamento, controle e exame intensivo de um pequeno número de variáveis, enquanto a principal fraqueza é a limitada generalização externa, pois as situações na vida real são frequentemente mais complexas e podem incluir mais estranhas variáveis do que em laboratório artificial ou configurações de campo. Além disso, o pesquisador deve identificar todas as variáveis estranhas relevantes e controlá-las, caso contrário a validade interna pode ser reduzida e podem aparecer falsas correlações. Os experimentos podem ser realizados em laboratório ou em campo. Ambos os caminhos têm prós e contras. Os experimentos laboratoriais permitem o isolamento das variáveis-alvo e o controle das variáveis estranhas, o que pode não ser o caso em experimentos no campo. Por isso, extrapolações feitas a partir de experimentos laboratoriais tendem a ser mais fortes em validade interna, enquanto as de experimentos de campo tendem a ser mais fortes em validade externa. Os dados experimentais são processados por métodos estatísticos quantitativos (Nayak & Singh 2015).

Passos preliminares

Formulação de problemas

O primeiro e mais importante passo no desenho da pesquisa é formar um problema. O problema deve ser identificado e investigado. O problema não pode ser explicado com sucesso se um pesquisador não tem conhecimento e compreensão adequados de problemas específicos que causam ou criam o problema. Existem alguns passos principais a seguir ao formar um problema (resumidos por Nayak e Singh 2015):

  1. Definir um campo de pesquisa

  2. O campo de pesquisa deve ser bem conhecido do pesquisador que realiza a pesquisa (especialista na área)

  3. Revisar pesquisas anteriores realizadas na área, a fim de se familiarizar com os achados recentes

  4. Definir o campo de estudo, com base nesta revisão

  5. Identificar o problema em geral

  6. Identificar a característica específica do problema que deve ser examinado, e formar uma declaração do problema

Uma declaração de problema é um resumo de uma formulação de problema. É importante para o projeto de pesquisa mais aprofundada. Boas afirmações problemáticas se concentram na relação entre duas ou mais variáveis, são indicadas de forma clara e explícita em uma forma de pergunta, podem ser testadas empiricamente e não são moralmente ou eticamente questionáveis.

Revisão da literatura

Após a formulação do problema, deve ser realizada uma pesquisa sistemática e detalhada de todos os tipos de literatura científica e especializada referente ao tema da pesquisa, com o objetivo de identificar uma série de referências de boa qualidade. A maioria das referências deve ter origem na literatura acadêmica revisada por pares; no entanto, outras fontes também podem ser relevantes (legislação, publicações de organizações internacionais como OMS e FAO, fontes orais, etc.). A principal literatura acadêmica consiste em livros, artigos, periódicos, trabalhos de conferência, relatórios de pesquisa, bases de dados, teses e dissertações. Após a coleta de todas as informações, uma revisão detalhada da literatura acadêmica e uma discussão crítica do conhecimento atual devem ser realizadas. Esta é uma base importante para o sucesso do projeto de pesquisa. A revisão da literatura reúne as principais teorias e achados da área de pesquisa, identifica os principais autores e destaca as lacunas de conhecimento que precisam ser focadas.

Atualmente, a revisão da literatura é feita principalmente com pesquisas online em diferentes bases de dados. É importante selecionar palavras-chave apropriadas que também podem ser combinadas usando 'e' e 'ou' para refinar ou especificar os resultados da pesquisa. Revistas e artigos eletrônicos são os recursos mais atualizados disponíveis. Os trabalhos podem ser publicados online assim que forem editados, sem necessidade de esperar que haja trabalhos suficientes para formar toda a edição da revista. Isto é de especial importância em campos em rápida evolução (Nayak & Singh 2015). Alguns recursos electrónicos são gratuitos (“acesso aberto”). No entanto, a maioria tem que ser paga. É possível comprar artigos online como pesquisador individual; no entanto, geralmente universidades, bibliotecas e outras instituições de ensino pagaram assinaturas para diferentes bancos de dados e seus funcionários ou membros podem acessá-los gratuitamente. Os bancos de dados acadêmicos e mecanismos de busca mais comuns são:

  • ScienceDirect é um banco de dados científico de texto completo líder que inclui artigos de revistas de mais de 2.500 revistas e capítulos de livros de quase 20.000 livros

  • SpringerLink é a coleção online mais abrangente de revistas científicas, tecnológicas e médicas, livros e obras de referência

  • Google Scholar é um mecanismo de pesquisa gratuito que cataloga informações acadêmicas de vários recursos da web on-line. Ele reúne informações em uma variedade de recursos acadêmicos que geralmente são revisados por pares. É um dos recursos acadêmicos mais amplamente utilizados para pesquisadores

  • Web of Science é um serviço de indexação de citações científicas para clientes assinados que fornece uma pesquisa abrangente de citações. Ele dá acesso a inúmeras bases de dados

  • Mendeley catálogo de pesquisa é um banco de dados coletivo de documentos de pesquisa. Pesquisadores carregaram quase 100 milhões de documentos no catálogo com contribuições adicionais provenientes diretamente de diferentes repositórios

  • PubMed é um banco de dados principalmente de referências e resumos sobre ciências da vida e temas biomédicos

  • Scopus é o maior banco de dados de resumos e citações do mundo de literatura de pesquisa revisada por pares. Ele contém mais de 20.500 títulos de mais de 5.000 editoras internacionais. Embora seja um produto de assinatura, os autores podem revisar e atualizar seus perfis via ORCID ou primeiro pesquisando seu perfil na página de pesquisa gratuita do autor da Scopus

Ao preparar uma revisão bibliográfica, é importante manter um banco de dados das referências, que pode ser usado para fazer anotações sobre os pontos-chave de cada fonte (Nayak & Singh 2015). Existem alguns pacotes de software que permitem a criação e organização de uma base de dados pessoal de artigos científicos e a formação de citações na elaboração de um relatório científico. Um banco de dados pode ser organizado ou pesquisado por autores, revistas, data e outras características dos artigos, ou de acordo com o tópico, relevância, leitura/não lida, favoritos, etc. Pacotes de software particularmente úteis para gerenciamento de referência são EndNote, Mendeley e RefWorks.

Quando uma lista de artigos relevantes é criada, é então necessário ler cada artigo, ou pelo menos seu resumo, para decidir se o artigo é adequado para uma revisão detalhada. A revisão da literatura deve ser abrangente e não se limitar a alguns trabalhos, alguns anos ou a uma metodologia específica. Uma revisão da literatura deve examinar se as questões de pesquisa primárias já foram investigadas e quais foram os resultados (neste caso, deve ser explicado por que é importante estudá-las novamente), se há questões de pesquisa novas ou diferentes aparecendo, e se as questões de pesquisa primárias devem ser adaptados ou alterados de acordo com os achados da literatura. A revisão de literatura também pode oferecer possíveis respostas às questões de pesquisa, ou ajudar a identificar teorias que anteriormente foram usadas para discutir questões comparáveis (Nayak & Singh 2015).

A revisão da literatura é um relato avaliativo bem estruturado e fundamentado de estudos anteriores relacionados ao tema da pesquisa. A revisão fornece descrição, avaliação e crítica desta literatura. Fornece uma base teórica para a pesquisa e ajuda a determinar suas principais características. Uma revisão de literatura é mais do que coleta de informações; compreende também a identificação da relação entre a literatura e o tema de pesquisa.

Objetivos do estudo

Em contraste com a formulação do problema, que descreve o objetivo da pesquisa, os objetivos oferecem uma definição de ações específicas que serão tomadas para atingir esse objetivo. Eles descrevem o que esperamos alcançar através da realização da pesquisa. Pode haver um objectivo global seguido de uma lista de objectivos específicos. O objectivo global descreve a forma como planeamos resolver o problema: por exemplo, temos de encontrar a resposta para o problema A através da execução da acção B. Os objectivos específicos descrevem, em seguida, a acção B com mais pormenor. Normalmente, há dois a quatro objetivos específicos. Os objectivos explicam, assim, como vamos responder à questão da investigação. É, portanto, um pré-requisito que a questão da investigação seja clara. Os objetivos geralmente começam com palavras como: identificar, estabelecer, descrever, determinar, estimar, desenvolver, comparar, analisar, coletar, etc. (Nayak & Singh 2015). Os bons objectivos de investigação devem ser:

  • breve e preciso

  • listado em uma ordem lógica como um objetivo pode se referir a outro

  • realista, o que significa que é possível alcançá-los dentro do prazo determinado e recursos disponíveis

  • expressas em termos operacionais

  • inalterados desde o início do estudo (eles não devem ser alvos móveis)

Hipótese

Uma hipótese sugere uma solução para o problema que será testado empiricamente durante a pesquisa e, no final, será rejeitada ou apoiada de acordo com os resultados observados. A hipótese é um palpite ou uma proposta de generalização (Nayak & Singh 2015). A hipótese pode ser desenvolvida por analogia, indução, dedução ou intuição. A característica mais importante de uma hipótese é que ela deve ser falsificada, o que significa que ela pode ser refutada.

Hipóteses devem ser fortes, não fracas. Um exemplo de uma hipótese fraca é “altas concentrações de fósforo estão relacionadas ao crescimento de algas”, porque não indica nem a direção (ou seja, se a relação é positiva ou negativa), nem a causalidade (ou seja, se altas concentrações de fósforo causam crescimento de algas, ou se o crescimento de algas causa alta concentrações de fósforo). Uma hipótese mais forte seria “altas concentrações de fósforo estão positivamente relacionadas ao crescimento de algas”, o que indica a direcionalidade, mas não a causalidade; e a hipótese mais forte seria “altas concentrações de fósforo estimulam o crescimento de algas”, que postula tanto a direção quanto a causalidade.

Design de protocolo

O projeto do protocolo é um plano escrito das atividades que devem ser tomadas para responder suficientemente à pergunta de pesquisa declarada. Inclui a escolha de um método de pesquisa para a coleta de dados e o planejamento de uma estratégia de amostragem adequada para selecionar uma amostra da população-alvo. O protocolo deve especificar com precisão:

  1. As características do sistema de ensaio (espécies ou variedades vegetais e de peixes, fonte de alimentação, número, amplitude do peso corporal, tipo de iluminação e resistência, etc.)

  2. Informações pormenorizadas sobre a concepção experimental, incluindo uma descrição do procedimento cronológico do estudo, todos os métodos, materiais e condições, quantas amostras, que tipo de amostras, quantos paralelos, os níveis de dose e/ou concentração (s), o tipo e a frequência das análises e medições, observações e exames a realizar, bem como os métodos estatísticos a utilizar.

Um amostra é um grupo menor de uma população. A amostra deve representar toda a população, a fim de permitir a generalização dos resultados da amostra de pesquisa para a população como um todo. Um plano de amostragem apropriado também proporciona um uso econômico dos fundos de pesquisa e tempo, flexibilidade e precisão apropriados da pesquisa. Existem dois tipos de amostragem (resumida por Nayak & Singh 2015): probabilidade e amostragem não probabilística (Tabela 1). Na amostragem probabilística há uma chance igual de cada indivíduo ou unidade ser selecionado da população, enquanto na amostragem não probabilística todos os indivíduos da população não têm chance igual de serem selecionados. Este tipo de amostragem é feito quando a amostragem aleatória é impossível de fazer, quando a pesquisa tem tempo limitado, orçamento ou força de trabalho, ou quando a pesquisa não visa generalização para toda a população. Em geral, a amostragem não probabilística é mais adequada para as ciências sociais do que para as ciências naturais. No entanto, ele pode ser usado em um estudo preliminar para obter algumas informações básicas sobre a população e para informar o tipo de amostragem probabilística para escolher em um experimento. Por exemplo, queremos estudar o crescimento da alface em aquapônica, mas não sabemos se há diferenças entre as plantas que crescem nas bordas de uma jangada e aquelas que crescem no meio, então em um estudo preliminar poderíamos tirar algumas plantas da borda e algumas do meio (sem probabilidade amostragem), e medi-los. Se não houver diferenças entre eles, então a amostragem aleatória simples pode ser usada para o experimento, mas se houver diferenças, então seria melhor usar amostragem aleatória sistemática ou talvez até mesmo amostragem por conglomerados.

Quadro 1: Tipos de amostragem

Tipo Como a amostra é coletada Explicação adicional Amostragem probabilidade Simples aleatório Escolhendo unidades básicas de uma forma que cada unidade na população tenha uma chance igual de ser escolhida Uma amostra aleatória simples não tem um viés de amostragem Aleatório sistemático Escolhendo uma unidade aleatoriamente e escolhendo unidades adicionais em intervalos uniformes até que o número necessário de unidades seja obtido Por exemplo, vegetais que crescem em uma linha e nós colhemos cada 5º vegetal Estratificado aleatório Escolhendo de forma independente uma amostra aleatória simples individual de cada estrato populacional Uma população é dividida em diferentes estratos (por exemplo, jangadas ou lagoas de peixes) em relação a características ou variáveis específicas. O número de unidades que escolhemos aleatoriamente de cada estrato tem que ser alinhado com o tamanho do estrato, uma vez que estratos podem ser de tamanhos diferentes; por exemplo, podemos decidir escolher 10% das unidades de cada estrato Cluster Uma população é dividida em aglomerados, e uma amostra é coletada escolhendo alguns clusters por amostragem aleatória simples. A amostra compreende uma unidade de agrupamentos selecionados aleatoriamente Os aglomerados são frequentemente feitos de acordo com unidades geográficas/espaciais (por exemplo, todas as regiões de um país; todas as jangadas em aquapônica), enquanto a análise é feita em aglomerados selecionados aleatoriamente (selecionamos aleatoriamente o número necessário de jangadas inteiras, que representa uma amostra) Amostragem sem probabilidade Facilidade Uma amostra é coletada de casos que estão disponíveis para o estudo, ou seja, prontos para participar Propósito Uma amostra é coletada a partir de casos que têm características semelhantes. As características são selecionadas para encontrar respostas a uma pergunta específica e podem ser mais similares/diferentes, mais típicas ou críticas. O pré-requisito é que o pesquisadores já conhecem algumas características da população Em contraste com a amostragem probabilística estratificada, onde há uma chance igual de ser selecionada para cada unidade nos mesmos estratos, no caso de amostragem proposital, a amostra é selecionada não aleatoriamente Bola de neve É onde os sujeitos de estudo existentes recrutam futuros sujeitos de entre seus conhecidos Diz-se que o grupo de amostra cresce como uma bola de neve rolando. Também chamado de amostragem em cadeia, amostragem de referência em cadeia, amostragem de referência Quota Divide a população em diferentes grupos semelhantes aos estratos na amostragem estratificada (por exemplo, idade, sexo) Um número proporcional ou desproporcional de unidades é escolhido não aleatoriamente de cada grupo

Para além da selecção do tipo adequado de amostragem, é necessário definir a dimensão da amostra. O tamanho amostral depende das características de uma população, principalmente de quão heterogênea ela é. Além disso, o tamanho amostral também está relacionado ao número de variáveis que queremos analisar, aos procedimentos estatísticos que queremos usar, à precisão desejada e ao número de comparações que queremos fazer. Por outro lado, o tamanho da amostra também pode ser limitado pelo tempo disponível e financiamento.

Existem vários métodos disponíveis para definir o tamanho amostral a ser utilizado, incluindo a metodologia de decisão Neyman-Pearson ou análise de poder (Neyman & Pearson 1933. Para estimar o tamanho amostral necessário, precisamos de uma ideia da variância da variável a partir da literatura. A variância (e desvio padrão) dependerá da variável considerada e da espécie a ser avaliada.

Os dados em ciências naturais são coletados principalmente a partir de observações e medições usando diferentes instrumentos laboratoriais e de campo. Os registros originais dos instrumentos e da documentação, ou suas cópias verificadas, que são o resultado das observações e atividades originais, representam dados brutos. Os dados brutos podem ser, por exemplo, dados registados a partir de instrumentos automatizados (por exemplo, O2, pH, sondas CE), imagens microscópicas, medições únicas de instrumentos laboratoriais (por exemplo, leituras de espectrofotómetros), fotografias, observações escritas à mão (por exemplo, peixes e fitossanidade) e dados analógicos medições (por exemplo, termómetro analógico, sólidos reguláveis medidos no tanque Imhoff). Os dados brutos devem ser convertidos num formato numérico legível por computador, tal como numa folha de cálculo ou num ficheiro de texto, para que possam ser analisados por programas informáticos como R ou SPSS Statistics.

Um “sistema de ensaio” ou uma “unidade de análise” é qualquer sistema biológico, químico ou físico, ou a sua combinação, a utilizar num estudo. É um elemento mais básico da pesquisa. A unidade de análise pode ser um organismo ou a sua parte (por exemplo, peixe), uma colónia ou colectivo (por exemplo, produtos hortícolas) ou um objecto (por exemplo, sistema de filtragem) que é alvo da investigação. A unidade de análise deve ser definida no início de um projeto de protocolo, pois afeta os instrumentos utilizados e os procedimentos adotados durante a pesquisa. Além disso, deve ser sempre escolhido o nível mais baixo de unidade (por exemplo, recolher dados de tecidos vegetais separados, e não de toda a planta em conjunto).

Um item de teste** é um item que é o objeto de um estudo e um item de referência (“item de controle”) é um item usado para fornecer um controle para comparação com o item de teste.

Um lote é uma quantidade específica, ou uma porção de itens de teste ou itens de referência formados por um ciclo de experiência definido de uma forma que se espera que todos os itens tenham uma característica uniforme (por exemplo, um lote é alface nas mesmas condições de iluminação e lotes diferentes representam iluminação diferente condições).

A maior parte das propostas de projectos inclui uma secção sobre os aspectos éticos dos protocolos científicos a utilizar. Isso geralmente envolve a aprovação prévia dos métodos por um comitê de ética da instituição de origem, que considera principalmente aspectos relacionados ao bem-estar animal, neste caso o bem-estar dos peixes. Essas comissões colocam um conjunto de questões, incluindo a justificação da investigação, o seu impacto sobre os animais e a forma como a angústia pode ser evitada. Para um conjunto de diretrizes sobre ética, bem-estar animal e procedimentos de amostragem adequados, consulte o NC3rs Experimental Design Assistant, cujo objetivo principal é substituir, refinar e reduzir o número de animais utilizados na experimentação. Acredita-se que, num futuro próximo, os cientistas serão capazes de obter seus procedimentos e protocolos aprovados por periódicos alvo antes de publicar os resultados, e assim ter uma certa garantia de que seus estudos serão publicados. Esse movimento é chamado de pré-registro (Nosek et al. 2018, e tem como objetivo fortalecer metodologias e resultados científicos em toda a linha. Finalmente, muitas revistas estão agora pedindo que os dados brutos e os resultados de estudos publicados sejam disponibilizados em bancos de dados on-line, por exemplo, usando o Data Research Item em [Research Gate]. (http://www.researchgate.net/)

Boas Práticas de Laboratório (BPL) designa um sistema de qualidade referente ao processo organizativo e às condições em que os estudos são planeados, realizados, monitorizados, registados, arquivados e comunicados [OCDE 1998].

Procedimentos Operacionais Norma (POPs) são procedimentos documentados que descrevem como realizar testes ou atividades normalmente não especificadas em detalhes em planos de estudo ou diretrizes de teste. Os SOPs incluem:

  1. Manter os registos, incluindo a caracterização dos elementos de ensaio e de referência, data de recepção, prazo de validade, quantidades recebidas e utilizadas nos estudos

  2. Identificação dos procedimentos de manuseamento, amostragem e armazenamento, a fim de garantir tanto quanto possível a homogeneidade e a estabilidade e evitar a contaminação

  3. Os recipientes de armazenamento devem ser marcados com informações de identificação, prazo de validade e instruções específicas de armazenamento.

Depois de decidir qual assunto estudar, o que medir e como coletar e analisar dados, é hora de executar a pesquisa. A execução da pesquisa também inclui testes preliminares do equipamento, instrumentos laboratoriais, amostragem e análises. Teste preliminar é uma parte importante do processo de pesquisa, pois permite a detecção de potenciais problemas no desenho da pesquisa e a verificação dos instrumentos laboratoriais utilizados no estudo para que sejam confiáveis e forneçam medidas válidas. Após testes preliminares, o projeto da pesquisa pode ser otimizado e, em seguida, a pesquisa real pode ser executada.

Todos os dados gerados durante a pesquisa devem ser registrados diretamente, prontamente, com precisão e legível no diário laboratorial. Estas entradas devem ser assinadas e datadas. A fim de garantir a rastreabilidade, um projeto de pesquisa deve ter uma identificação única, e todas as amostras, espécimes, ficheiros de dados, etc., relativos ao estudo devem ter essa mesma identificação. Qualquer alteração nos dados brutos deve ser feita de forma que não exclua a entrada anterior, o motivo de qualquer alteração deve ser indicado, e a alteração precisa ser datada, e assinada pelo indivíduo que a fez.

Análise dos resultados

Mesas e figuras

Tabelas e figuras são a maneira mais rápida de comunicar grandes quantidades de informações complexas. Eles têm que ser projetados com cuidado. Uma boa tabela ou figura deve apresentar os dados de forma simples, clara e ordenada, e permitir que o leitor compreenda os resultados sem ter que olhar para outras seções do papel; ou seja, tabelas e figuras devem ser auto-explicativas e compreensíveis mesmo quando são retiradas do texto; portanto, títulos informativos são cruciais. Uma boa figura (gráfico ou imagem) deve ter:

  • apenas as informações necessárias

  • letras grandes o suficiente

  • um quadro

  • uma lenda que explica tudo o que é necessário

  • um formato gráfico em alta resolução (>300 dpi)

Uma boa tabela deve ter:

  • uma célula separada para cada valor
  • Apenas bordas de linha horizontal

  • valores com um número razoável de dígitos após um ponto decimal Tabelas maiores são publicadas em suplementos de artigos científicos.

Para relatar os resultados, devem ser utilizadas unidades de medição válidas e internacionalmente reconhecidas. Em ciência, indústria e medicina o Sistema Internacional de Unidades (sigla em inglês) é utilizado. Em algumas localizações geográficas (por exemplo, Estados Unidos), o sistema imperial é usado, que inclui unidades como galões, pés, milhas, libras e ppm. Este sistema não é adequado para publicações científicas internacionais. O sistema SI inclui sete unidades básicas (Tabela 1).

Quadro 1: Sete unidades base do Sistema Internacional de Unidades

QuantidadeUnidadeSímboloMassakgkg TemposegundosTemperaturakelvinKCorrente elétrica ampereA A quantidade de uma substânciamolemolIntensidade luminosaCandela cdMedidor dedistânciam

A escolha metodológica mais importante que os pesquisadores fazem baseia-se na distinção entre dados qualitativos e quantitativos. Os dados qualitativos assumem a forma de descrições baseadas em linguagem ou imagens, enquanto os dados quantitativos assumem a forma de números. A escolha de qual metodologia usar dependerá de suas perguntas de pesquisa, cuja formulação é consequentemente informada por sua perspectiva de pesquisa. A pesquisa em ciências sociais pode gerar dados qualitativos e quantitativos, tipicamente através do uso de pesquisas. Os dados são coletados a partir de um grupo de teste pré-definido, a fim de obter informações e compreensão sobre vários tópicos de interesse. Existem vários tipos diferentes de métodos de pesquisa, incluindo questionários, discussões informais, entrevistas aprofundadas, grupos focais e estudos de caso.

Dados qualitativos são mais ricos e geralmente estão fundamentados em uma perspectiva subjetiva. No entanto, embora este seja geralmente o caso, nem sempre é assim. A investigação qualitativa apoia uma compreensão aprofundada da situação investigada e, devido a limitações de tempo, envolve geralmente uma pequena amostra de participantes. Por esta razão, os achados limitam-se à amostra estudada e não podem ser generalizados para outros contextos ou para a população em geral. Métodos populares para gerar dados qualitativos incluem entrevistas semiestruturadas ou não estruturadas, observações participantes e análise documental. Uma boa análise qualitativa é geralmente mais demorada do que a análise quantitativa.

Dados quantitativos, por outro lado, podem ser mais fáceis de coletar e analisar, e eles são baseados em uma amostra grande. As medições quantitativas envolvem a coleta de dados que podem ser “objetivamente” medidos com números. Os dados são analisados através de comparações numéricas e análise estatística. Por esta razão, parece mais “científico” e pode apelar às pessoas que procuram respostas claras a questões causais específicas. A análise quantitativa é muitas vezes mais rápida de realizar, pois envolve o uso de equipamentos de medição e software. Devido ao grande número de amostras, permite generalização para um grupo mais amplo do que a amostra de pesquisa.

A pesquisa experimental, por outro lado, é mais comum na ciência ambiental. Em *experimentos, * um pesquisador manipula uma variável e controla as outras variáveis, a fim de explorar relações de causa e efeito. Os dados recolhidos são quantitativos e podem ser analisados utilizando métodos estatísticos adequados.

Publicação de relatório de pesquisa

Um experimento não é concluído até que os resultados tenham sido publicados e compreendidos. A publicação dos resultados é importante para permitir a reprodutibilidade dos experimentos; portanto, os métodos são mostrados separadamente dos resultados. Conforme afirmado pelo Conselho de Editores de Biologia (1968) “uma publicação científica primária aceitável deve ser a primeira divulgação de uma pesquisa contendo informações suficientes para permitir aos pares (1) avaliar observações, (2) repetir experiências e (3) avaliar os processos intelectuais; além disso, deve ser formatado de forma atraente e transparente, essencialmente permanente, disponível para a comunidade científica sem restrições, e disponível para rastreio regular por um ou mais dos principais serviços secundários reconhecidos (por exemplo, Biological Abstracts, Chemical Abstracts) (CBE 1968).

Boa escrita científica é escrita simples. A ciência é complexa, mas a escrita usada para descrevê-la não precisa ser. A melhor escrita é aquela que dá sentido no menor número de palavras simples. Escrita simples e de alta qualidade:

  • aumenta as chances de aceitação para publicação

  • aumenta o impacto de uma publicação na comunidade de pesquisa

  • acelera a compreensão e aceitação da investigação

  • aumenta a fé dos leitores na qualidade da pesquisa

Manuscritos mal escritos e complicados irritam leitores, revisores de pares e editores de revistas, e impedem sua compreensão de conceitos científicos complicados. Uma submissão é mais provável de ser aceita se:

  • descreve pesquisas que avançam no campo

  • é cuidadosamente preparado e formatado

  • usa linguagem clara e concisa

  • segue os padrões éticos

O processo de publicação:

  1. Necessidade/desejo de publicar

  2. Escolha uma revista de acordo com: tópicos da revista, público da revista, tipos de artigos, reputação da revista, fator de impacto ou requisitos pessoais. Podemos encontrar revistas apropriadas verificando onde artigos similares foram publicados e por pesquisas online

  3. Problemas de leitura anterior

  4. Escrever o primeiro rascunho

  5. Use um amigo crítico para a primeira verificação

  6. Refinar rascunhos adicionais

  7. Verifique se o artigo está de acordo com as diretrizes do autor

  8. Revisar e enviar

Pode haver mais de um autor de uma publicação científica. Os co-autores são as pessoas que fizeram contribuições intelectuais substanciais para um estudo que vai ser publicado. É importante manter o número de co-autores em uma quantidade razoável: o primeiro autor geralmente é aquele que liderou a pesquisa e fez a maioria da escrita, e o último autor geralmente é aquele que é o chefe do grupo de pesquisa. No meio, é costume colocar os co-autores em ordem alfabética pelo seu sobrenome, por exemplo, Wilson, T., Abercombie, J., Brown, E., Curwen, H., Davenport, K. & Albert, W.

Os manuscritos científicos são manuscritos revisados por pares em revistas e livros que normalmente têm um fator de impacto (IF). O IF é usado para comparar diferentes diários dentro de um determinado campo. Relatórios, trabalhos de conferência, cartazes e palestras não são manuscritos científicos e não têm um IF. IF é uma medida que reflete o número médio anual de citações** de artigos nessa revista. Para as revistas listadas nos Relatórios de Citação de Diário, os FI são calculados anualmente para o ano anterior, seguindo a fórmula abaixo:

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Onde

𝑦 = Fator de Impacto no ano y

= número de citações

= número de artigos publicados

𝑦 − 1 = ano atual menos um

𝑦 − 2 = ano corrente menos dois

Todos os artigos científicos seguem a mesma estrutura prescrita. Esta estrutura fornece uma linha lógica através do conteúdo, permite que os manuscritos sejam previsíveis e fáceis de ler, apresenta um 'mapa' para que os leitores possam encontrar rapidamente o conteúdo de interesse em qualquer manuscrito e, por último, mas não menos importante, lembra aos autores quais os conteúdos que devem ser incluídos. A estrutura é a seguinte:

  • Título

  • Abstrato

  • Introdução
  • Materiais e métodos

  • Resultados
  • Discussão

  • Conclusão

  • Agradecimentos

  • Referências

Além dos capítulos declarados, cada manuscrito geralmente também inclui tabelas e figuras, e dados suplementares em um (s) arquivo (s) separado (s). Os principais conteúdos do artigo científico estão descritos nos capítulos centrais: Introdução (qual problema vamos estudar), Materiais e Métodos (como vamos estudar o problema), Resultados (o que descobrimos) e Discussão (o que significa). De acordo com as letras maiúsculas dos capítulos, esta estrutura é chamada de Formato IMRAD.

Título e resumo

Título e resumo são as partes mais visíveis do artigo. Eles podem ser vistos no site da revista e em bases de dados (por exemplo, Science Direct, PubMed, etc.); portanto, é importante prestar atenção adequada à sua formulação. Um resumo bem preparado permite que os leitores identifiquem o conteúdo básico de um documento com rapidez e precisão, determinem sua relevância para seus interesses e, assim, decidam se precisam ler o documento na íntegra (Dia 1998).

O título deve ser o mais preciso, informativo e o mais completo possível. Ele dá a primeira informação para o leitor que, em seguida, decide se deve continuar a ler ou não. Por conseguinte, é crucial que o título seja tão descritivo quanto possível. Para isso, devem ser utilizados termos específicos e não gerais; no entanto, o título ainda deve ser compreensível e razoavelmente simples. O título geralmente não inclui abreviaturas, siglas ou iniciais. Quaisquer nomes científicos devem ser escritos na íntegra (por exemplo, Lactuca sativa, em vez de L. sativa).

O resumo geralmente contém 200-300 palavras. Deve delinear os aspectos mais importantes do estudo: deve incluir os antecedentes, a metodologia e os resultados, mas em detalhes limitados. Só deve reproduzir os fatos cobertos no manuscrito. É aconselhável incluir sinônimos para palavras e conceitos que estão no título e, quanto à escrita científica per se, um estilo de escrita compreensível e razoavelmente simples deve ser usado. Por outro lado, o resumo não deve incluir abreviaturas ou citar referências.

Introdução

A introdução deve fornecer as informações necessárias para compreender o estudo e as razões pelas quais os experimentos foram conduzidos. Deve explicar que questão/problema foi estudada e fornecer informações de estudos anteriores; portanto, inclui inúmeras citações. Este último deve ser bem equilibrado, atual e relevante. A introdução não é uma revisão da literatura, mas revisões da literatura podem ser citadas (Nayak & Singh 2015).

Materiais e métodos

Materiais e métodos fornecem todos os detalhes de como o estudo foi realizado. Diferentes metodologias utilizadas no estudo podem ser divididas por subtítulos. Quaisquer novos métodos que foram usados devem ser descritos em detalhe suficiente para que outro pesquisador possa reproduzir o experimento. Métodos usados e publicados anteriormente devem ser citados, e qualquer modificação feita nos métodos estabelecidos deve ser descrita com precisão. Todos os testes estatísticos e parâmetros devem ser listados. O capítulo de materiais e métodos deve ser escrito no tempo passado.

Resultados

O capítulo de resultados dá uma visão geral dos experimentos, sem repetir os detalhes, que foram descritos nos métodos. Além disso, o pesquisador deve revisar criticamente os dados e selecionar os resultados que serão publicados. Uma simples transferência dos dados do diário de laboratório para o manuscrito não será suficiente para uma apresentação eficiente dos resultados. A apresentação deve ser transparente e representativa e pode ser feita através de texto ou tabelas e figuras. Os dados já descritos nos quadros ou figuras não devem ser descritos de novo em pormenor no texto. As tabelas e os números devem ser citados no texto apenas brevemente. Se houver apenas uma ou algumas medidas de uma característica, geralmente é descrita no texto, enquanto se forem medidas repetidas, uma tabela ou gráfico é mais representativa. Dependendo da revista, os resultados podem formar um capítulo individual ou ser unidos com a discussão em um único capítulo. Os resultados devem ser escritos em uma ordem lógica, e divididos em subseções com títulos curtos e informativos. Os resultados das análises estatísticas também devem ser incluídos e apresentados no texto. O capítulo dos resultados deve ser escrito no tempo passado, enquanto o presente é usado para se referir a tabelas e figuras.

Discussão

A maior parte do capítulo de discussão e conclusões deve ser uma interpretação dos resultados. Subcapítulos podem ser formados seguindo a estrutura lógica dos subcapítulos no capítulo de resultados. No capítulo de discussão, os resultados da pesquisa são comparados com estudos anteriores. As limitações da pesquisa também devem ser descritas, quaisquer resultados inconclusivos devem ser mencionados e, se os achados forem preliminares, devem ser apontadas sugestões para futuros estudos. As principais conclusões devem ser repetidas no final da discussão ou num capítulo separado das conclusões.

Referências

Ao escrever um manuscrito científico, deve ser sempre claro quais são os pensamentos, avaliações e textos dos autores deste estudo, e o que vem sendo derivado dos autores de outras publicações. A fonte deve ser fornecida para qualquer declaração que não venha dos escritores do manuscrito, escrevendo o autor e ano de publicação — por exemplo, o microelemento níquel desempenha um papel importante na decomposição da ureia em sistemas aquapônicos (Komives & Junge 2018), enquanto a citação completa é dado nas referências — por exemplo, Komives, T. & Junge, R. 2018. Importância do níquel como nutriente em sistemas aquapônicos — algumas considerações teóricas. Ecocíclicos 4 (2), 1-3. As referências devem ser escritas em um estilo conforme exigido pela revista onde o manuscrito será publicado e, portanto, o estilo de citação da revista nas Instruções para Autores deve ser cuidadosamente verificado. Existem vários programas de software que permitem uma gestão adequada das referências (EndNote, Zotero, RefWorks, Mendeley, etc.) (ver 6.2.2.2).

Plágio

O plágio é trapaça e é moralmente errado. É o uso do trabalho de outra pessoa sem reconhecimento, como se fosse seu próprio. Para evitá-lo, é preciso saber documentar o uso do trabalho de outras pessoas. Um pesquisador é responsável por referenciar o uso de fontes em cada artigo que ele/ela escreve. Existem duas maneiras de referenciar os trabalhos de outros autores:

  1. Parafrasear significa resumir as ideias de outro autor em suas próprias palavras, enquanto ainda se refere à fonte original. As aspas não são obrigatórias. Uma declaração bem parafraseada é concisa e demonstra a compreensão de um pesquisador sobre o que ele/ela leu. Ao parafrasear ou se referir a uma ideia de outra publicação, é benéfico fornecer um número de página ou parágrafo para a referência, especialmente quando cita um texto longo e complexo (por exemplo, um livro).

  2. Citações diretas significam uma repetição direta de uma declaração e raramente são usadas na escrita científica. As citações devem ser usadas economicamente, principalmente para citações históricas ou políticas de pessoas eminentes. Citações dos achados de pesquisas anteriores devem ser evitadas, pois o leitor também quer ver os pontos de vista dos escritores e a análise do que foi lido, o que não é dado na citação direta. Ao usar uma aspas diretas, é necessário colocar aspas no início e no final da citação.

*Copyright © Parceiros do Projeto Aqu @teach. Aqu @teach é uma Parceria Estratégica Erasmus+ no Ensino Superior (2017-2020) liderada pela Universidade de Greenwich, em colaboração com a Universidade de Zurique de Ciências Aplicadas (Suíça), a Universidade Técnica de Madrid (Espanha), a Universidade de Liubliana e o Centro Biotécnico Naklo (Eslovénia) . *

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