Resumen

La capacidad para entender e interpretar investigaciones es una habilidad critica entre profesionales del comportamiento animal, sin embargo, los cursos sobre el comportamiento y entrenamiento de animales domésticos suelen priorizar la supresión de comportamientos manifiestos por sobre considerar el impacto emocional y cognitivo, así como el impacto a la relación. Este articulo subraya cómo diseñosmetodológicos, sesgos antropocéntricos, y prioridades disciplinares modelan aquello que las investigaciones observan – y lo que obvian también. Basándose en perspectivas etológicas, antrozoológicas, y estudios críticos animales, el artículo examina conceptos claves para una crítica comprometida, que incluye definiciones operacionales, validez, fiabilidad, sesgos, y la distinción entre significancia estadística y relevancia práctica. El artículo también hace referencia a cómo las ciencias populares y los medios digitales impulsados por algoritmos distorsionan los hallazgos. Se proporciona un marco práctico para la lectura de investigaciones con el fin de ayudar a los profesionales a ir más allá de la confianza acrítica en “los estudios muestran…” hacia interpretaciones matizadas y sensibles al contexto. El enfoque enfatiza la integración de la eficacia con la integridad ética, promoviendo una aplicación más humana y reflexiva basada en evidencias prácticas.

¿Por qué la capacidad de comprensión de una investigación es Importante?

Hace muchos años, leí un artículo sobre los pájaros que buscan alimento en áreas urbanas. Trataba sobre patrones alterados en respuesta a la presencia del humano. El estudio estaba bien estructurado, los números concordaban, y el análisis era sólido. En casi todos los aspectos, este era un sólido artículo de investigación. Solo que luego, mientras observaba a un grupo de gaviotas en la costa cerca de mi casa, comencé a pensar en todo lo que no estaba mencionado en aquella investigación. El modo en el que una gaviota se detenía, para luego copiar a otra gaviota. El constante alejarse y acercarse entre ambas. Su repentino despegar, casi sin aliento, porqué un perro caminaba muy cerca de ellas. No es que el artículo no haya capturado algo real. Si no, que había capturado una parte muy pequeña, como suele suceder con las investigaciones (y por una buena razón).

Para ser alguien que no trabaja con pájaros, ciertamente pienso en ellos muy seguido. Y por alguna razón, siempre que observo a las gaviotas peleando, me hace pensar en cómo la investigación, por importante que sea, no puede dejar de reflejar solamente aquellas preguntas que sabemos cómo formular. La metodología siempre actúa como filtro. Algunas cosas consiguen filtrarse mientras otras acaban siendo editadas o excluidas, inclusive antes de que la ficha de datos sea creada. Por este mismo motivo se hace necesario adoptar una pluralidad de enfoques. Si bien la ecología del comportamiento se enfoca en estudiar rutas para buscar comida o conflictos entre humanos y animales salvajes en términos cuantitativos, otros campos se hacen otras preguntas, igual de urgentes.

Por ejemplo, durante una clase de mi maestría, leímos un artículo titulado How Pigeons Became Rats (Jerolmack, 2008) que se ha quedado rondando en mis pensamientos. Delineaba como las palomas habían pasado de ser símbolos de prestigio criados para enaltecer su belleza a molestias urbanas, revelando como, en realidad, no son los cambios biológicos sino los cambios culturales los que modifican el significado de un animal. Recuerdo que tenía una fascinaciónmuy particular por aquellas razas de pájaros cuyas plumas eran onduladas y eran prácticamenteincapaces de volar. Todo eso me hizo reflexionar no solamente sobre los pájaros, sino también sobre los perros con los que trabajaba y convivía; sobre como construimos, devaluamos, y manipulamos la vida de los animales de compañía a través de sistemas de cría artificial, expectativas, y control.

Al mismo tiempo, recuerdo particularmente un libro de Peggs (2012) donde la autora interroga la mercantilización de los animales no humanos a través de la lente de la crueldad estética, y revela cómo las prácticas de cría selectiva en dichos animales priorizan el deseo humano por sobre el bienestar del animal. Recuerdo esa parte con mucha claridad, no porque haya sido la única o mejor obra de trabajo que haya leído sobre el tema (aunque tengo gran admiración por el trabajo de esta autora), sino porque encendió en mí una flama iluminando el camino para una mudanza en mi cabeza. El trabajo de Peggs no busca medir los comportamientos ejecutados en un laboratorio, sino exponer la violencia sistémica inherente a lo cotidiano. Esto también es ciencia. Esto también es una forma de cuestionar aquellas vidas modeladas, controladas, (y, hasta a veces, disminuidas) por la mano del hombre. Es verdad que estos no eran estudios sobre metodologías de entrenamiento o resultados conductuales que coloqué en práctica, pero eran profundamente relevantes al comportamiento. Estos estudios me hicieron entender que nuestras conjeturas sobre los perros ya están premoldeadas por la cultura. Nos recuerda que una investigación de calidad no es solamente aquella que se enfoca en lo cuantificable, sino también aquella que considera las implicaciones y responsabilidades de los métodos de investigación. Este artículo, por lo tanto, trata sobre aprender a leer investigaciones con ello en mente. No se trata de leer con desconfianza, sino con curiosidad y apertura hacia lo que la investigación observa. No con el fin de desestimar su valor, sino de profundizarlo. Porque cuando aprendemos que se debe observar lo cuantificable, así como lo omitido, comenzamos a ver que la investigación se convierte en un lente a través del cual podemos entender la vida de otros. No necesitas un doctorado para leer un artículo de investigación, pero sí necesitas de una visión aguda, una dosis saludable de curiosidad, y voluntad para sentarte con lo complejo.

En la industria del entrenamiento y comportamiento animal no humano, la investigación se utiliza como indicio de autoridad: “La evidencia dice…” o “Los estudios muestran…” Pero, ¿qué quiere decir esto realmente? Y ¿cómo sabemos que el estudio en cuestión es realmente relevante, ético, o siquiera con un diseño correcto? Leer investigaciones se trata de aprender a formular preguntas correctamente. Ya sea que busques evaluar las afirmaciones detrás de un nuevo protocolo de entrenamiento, considerar si una medicación es aplicable para tu paciente, tengas curiosidad acerca de la ciencia por detrás del enriquecimiento, o te quieras sumergir en una investigación con el fin de escribir un artículo de revista con una buena base de fundamentos, la capacidad de comprensión de una investigación te ayuda a pasar de una conjetura a una comprensión. Y eso es lo que hace que nuestro trabajo esté basado en la ciencia.

¿Qué se entiende por Investigación?

Cuando las personas escuchan la palabra “Investigación,” lo primero que piensan es en delantales de laboratorio, libretas, y ambientes esterilizados. La tendencia es a pensar en grupos de control, tamaños de muestras, y valores P. En cambio, la investigación involucra un vasto y diverso conjunto de enfoques, muchos de los cuales son profundamente relevantes para los profesionales del comportamiento. No todo es ratas en cajas de Skinner (aunque estas también tengan un valor perdurable). Entender qué se considera investigación requiere mirar más allá de las jerarquías de evidencia tradicionales y considerar la riqueza y complejidad de la producción de conocimiento y su evolución.

Tipos de Investigación y de Metodologías

A grandes rasgos, la investigación se divide en dos categorías generales: primaria y secundaria. La investigación primaria involucra la recolección de datos de primera fuente. Esto puede traducirse en experimentos, estudios de campo, encuestas, o entrevistas. Típicamente, se caracteriza por su observación directa, medidas, o manipulación (Walliman, 2021). La investigación secundaria, en contraste, implica el análisis o síntesis de estudios existentes. Esto incluye revisiones literarias, metaanálisis, revisiones sistemáticas, y revisiones de alcance (Stewart & Kamins, 1993; Walliman, 2021). Ambas, primaria y secundaria, juegan un rol vital en el avance del conocimiento, y cada una viene con sus propios compromisos y limitaciones epistemológicas, las cuales examinaremos más adelante.

En ambas, la investigación primaria y secundaria, encontramos paradigmas metodológicos diferentes: cuantitativos, cualitativos, y cada vez más, diseños de investigación con métodos mixtos (Creswell & Clark, 2017).

La búsqueda cualitativa se basa en la lógica de medición (Walliman, 2021). La misma pretende encontrar patrones, correlaciones, y relaciones de causalidad usando datos numéricos y análisis estadístico. Evalúa la capacidad de repetición (o sea la habilidad de reproducir un estudio y obtener resultados similares), la capacidad de generalización (o sea cuan aplicables son los hallazgos en una población extensiva), y la objetividad (estandardización, control sobre las condiciones, y rigor estadístico). En el contexto de una investigación conductual, la búsqueda cualitativa podría incluir el seguimiento de la frecuencia y duración de un comportamiento objetivo en diferentes condiciones, la medición de respuestas fisiológicas como la frecuencia cardiaca o los niveles de cortisol, o el cálculo del tamaño del efecto con el fin de cuantificar el impacto de una intervención. Los métodos cuantitativos pueden revelar patrones consistentes y permitirnos hacer predicciones, pero suelen ser limitados a la hora de capturar la experiencia vivida, el tono emocional, o la riqueza del comportamiento según el contexto (Creswell & Poth, 2016). Por eso, estos métodos son más poderosos cuando se combinan con una comprensión profunda de lo que los números indican — y también de lo que no.

La investigación cualitativa se enfoca en la profundidad por sobre la amplitud (Walliman, 2021; Stewart & Kamins, 1993). En vez de apuntar a grandes muestras o resultados generalizables, busca entender como el significado, la experiencia, y el comportamiento son modelados por el contexto social, cultural, físico, y temporal. Los métodos más comunes incluyen entrevistas, encuestas abiertas, estudios de caso, observación naturalista, y análisis textual o del discurso. El resultado de estos métodos se analiza de manera sistemática mediante un enfoque específico, ya sea análisis temático, teoría fundamentada o análisis narrativo, según la pregunta de investigación y el tipo de datos obtenidos (Tandon, 2021; Walliman, 2021). En vez de tratar de encontrar verdades universales, la investigación cualitativa apunta a iluminar realidades situadas, relacionales, y subjetivas (Tandon, 2021).

Explora cómo los individuos interpretan sus propias experiencias, cómo las relaciones afectanel comportamiento, y cómo el significado se construye entre participantes humanos y no humanos (Creswell & Poth, 2016; Tandon, 2021). Dentro de la investigación sobre animales no humanos, dicha relación implica examinar cómo un/a cuidador/a interpreta las respuestas de un perro durante cuidados cooperativos, o cómo los gatillos ambientales afectan la interacción de un gato con el equipo veterinario. Este tipo de estudios ofrece información valiosa, concisa, que podrá no ser generalizable pero que es crucial para generar prácticas compasivas y sensibles al contexto.

Los métodos mixtos son exactamente como su nombre los describe. Son metodologías de investigación que combinan enfoques cuantitativos y cualitativos, reconociendo las fortalezas y las limitaciones de cada uno (Creswell & Clark, 2017).

Cada metodología ofrece perspectivas diferentes, y ninguna debería ser priorizada de forma aislada. Cualquier profesional del comportamiento se beneficia especialmente al comprender las capacidades funcionales de los distintos enfoques; de este modo, no solo conocemos los hallazgos del estudio, sino también cómo y por qué se diseñó de esa manera.

Los diseños de investigación más comunes en el trabajo conductual

Primario

En la conducta animal aplicada, la investigación que más encontramos suele incluir:

1. 1. Estudios Observacionales. Los estudios observacionales documentan comportamientos en ambientes naturales o seminaturales, casi siempre sin haber sufrido ningún tipo de manipulación experimental (Altmann, 1974. Estos estudios son útiles especialmente para entender el contexto en el cual el comportamiento suele suceder y para identificar patrones que, de otro modo, no serían evidentes (De Winkel et al., 2024). Por ejemplo, un estudio observacional se enfocaría en acompañar las interacciones sociales de gatos de refugio en un ambiente comunal con el fin de examinar comportamientos afiliativos o conflictivos. La importancia de este tipo de diseño yace en su validad ecológica (estudiando a los lobos en un ambiente donde su comportamiento se desenvuelve naturalmente). Sin embargo, ya que estos estudios no incluyen variables de control, es muy difícil establecer relaciones de causalidad de forma segura (Brereton et al., 2022).
   2. Diseños experimentales. La investigación experimental, inclusive el ensayo controlado aleatorio (ECA), intenta establecer relaciones de causalidad manipulando variables independientes y midiendo su impacto sobre variables dependientes (Fraser, 2025; Lehner, 1987). Por ejemplo, un ECA evaluaría los efectos de una técnica de entrenamiento específica (variable independiente) diseñada para reducir el comportamiento reactivo del perro con correa (variable dependiente), asignando un grupo de participantes que aplicará el tratamiento (donde se implementa el protocolo del ECA) y un grupo de control (donde no se aplica el protocolo). Mientras este diseño es muy valioso a la hora de aislar variables y poner a prueba hipótesis bajo condiciones controladas, no suele tener mucha validez ecológica (Gadagkar, 2021; Janmaat, 2019). Un comportamiento llevado a cabo en un laboratorio o en un ambiente simulado puede que no refleje las mismas características de un comportamiento en el entorno natural de los animales no humanos y sus cuidadores. Las muestras pequeñas y los criterios con definiciones sesgadas también pueden limitar la capacidad de generalizar los resultados de un estudio. (Gadagkar, 2021).
   3. Investigación con encuestas. Las encuestas se utilizan generalmente para recopilar información sobre prácticas profesionales, experiencias de clientes, o tendencias de una amplia población y dichas encuestas pueden ser cuantitativas o cualitativas (King et al., 2018). Por ejemplo, una encuesta puede explorar en qué modo los profesionales del comportamiento perciben el uso de medicamentos junto con el entrenamiento y la modificación de conducta. Mientras los datos obtenidos a través de encuestas proveen información valiosa y de amplio alcance, su calidad dependerá considerablemente de un diseño bien pensado y una interpretación cautelosa (Farrar et al., 2021). Algunas consideraciones clave incluyen que las preguntas sean claras, imparciales y adecuadamente escaladas; que el cuestionario haya sido validado; y que se haya evaluado la consistencia interna (por ejemplo, usando el alfa de Cronbach para determinar con qué fiabilidad los ítems relacionados miden el mismo constructo) (DeVellis, 2021; Farrar et al., 2021). Cabe también preguntarse si la muestra es diversa y representativa de la población objetivo y si el reclutamiento de participantes puede haber sido una limitación. Finalmente, la interpretación debe ser cautelosa, teniendo en cuenta las limitaciones de los datos auto informados, los potenciales sesgos, y las respuestas incompletas (Farrar et al., 2021). Es importante que el estudio informe cómo estos aspectos fueron tratados.
   4. Estudios de caso. Los estudios de caso proporcionan relatos narrativos detallados sobre individuos específicos, parejas o grupos de tamaño reducido (Yin, 2009). Un estudio de caso bien documentado, por ejemplo, explora el cambio conductual de un gato que solía ser miedoso, a través de la implementación de protocolos de cuidado cooperativo, contextualizando cada decisión, desafío, y resultado. Aunque estadísticamente no se puedan generalizar, los estudios de casos pueden resaltar matices y tensiones éticas que suceden durante la práctica en el mundo real (Mills y Marchant-Forde, 2010). Los estudios de caso son particularmente influyentes cuando tratan sobre casos complejos o poblaciones subrepresentadas que no encajarían perfectamente en estudios controlados. Entonces, si has escrito un estudio de caso, ¿adivina qué? Has creado una investigación.
   5. Investigación etnográfica y auto etnografía. Con sus raíces en la antropología y la sociología, la etnografía implica una observación y compromiso inmersivo y de larga duración, casi siempre con foco en la cultura, la identidad y las relaciones de poder que toman lugar en las sociedades humanas (Ellis et al., 2011). Pero, con más frecuencia, etnografías multi-especie se utilizan para examinar la interconexión entre humanos y animales no humanos (Alger & Alger, 1999; Koralesky et al., 2023; Wels, 2020). En la conducta animal aplicada, estos estudios pueden llevarse a cabo dentro de un refugio de animales o en una comunidad de entrenamiento, con el fin de comprender con mayor precisión las prácticas y los valores. (Alger & Alger, 1999). O podemos pensar en Jane Goodal y su trabajo con chimpancés en Gombe. La auto etnografía, por otro lado, se centra en la investigación de la propia vida del investigador, en donde el mismo actúa como observador y participante (Ellis et al., 2011). Por ejemplo, un/a consultor/a de comportamiento reflexiona sobre su propio trabajo emocional y tensiones éticas durante el proceso de consulta. Estos métodos, mientras infrecuentes en la literatura tradicional conductual, están siendo más reconocidos por la capacidad de exponer normas tácitas, dimensiones emocionales, e influencias estructurales.

Secundario

La investigación secundaria juega un rol vital, aunque a veces menospreciado, en las prácticas basadas en evidencia. La investigación secundaria incluye revisiones sistemáticas de literaturas existentes, metaanálisis, revisiones narrativas, y revisiones de alcance. Este tipo de investigación no genera nueva información, sino que interpreta, sintetiza, o mapea estudios ya existentes. Cuando está bien hecha, la investigación secundaria ofrece información influyente. Un metaanálisis de alta calidad, por ejemplo, puede incluir información proveniente de decenas de estudios con el fin de detectar las tendencias o efectos invisibles a los ensayos individuales (Phillips, 2005). Una revisión sistemática apunta a minimizar los sesgos usando criterios transparentes de inclusión y rigurosos métodos de evaluación (Ineichen et al., 2024). Este tipo de enfoque puede ayudar a identificar cuando hay consenso, o cuando los hallazgos discrepan, y cuando las brechas en la literatura se mantienen (Bahadoran et al., 2020).

Sin embargo, la investigación secundaria llega a ser tan robusta cuanto los estudios en los cuales se basa su información. Si los estudios incluidos tienen una metodología débil, inconsistente, o demasiado heterogénea, las conclusiones de la revisión pueden verse comprometidas (Bahadoran et al., 2020; Berger-Tal et al., 2019). Existe también el riesgo de que las metodologías de revisión — particularmente en el formato narrativo o de alcance — introduzcan un énfasis selectivo, dependiendo de cómo los estudios han sido seleccionados, interpretados, o ponderados (Ritskes-Hoitinga et al., 2022a/2022b). Además, los sesgos en las publicaciones (la tendencia de que los estudios con hallazgos positivos o significativos se publiquen con mayor frecuencia) pueden distorsionar la información disponible para su síntesis (Bahadoran et al., 2020; Ritskes-Hoitinga et al., 2022a).

A pesar de estas limitaciones, la investigación secundaria es invaluable a la hora de formular prácticas y políticas, especialmente cuando la evidencia directa es limitada o controvertida (Berger-Tal et al., 2019), como ocurre en gran medida en nuestra industria. En el caso de los profesionales, la clave está en acercarse a estas síntesis con el mismo ojo crítico que se utilizaría con la investigación primaria, ya sea al examinar la metodología, la transparencia, el alcance, o las conjeturas subyacentes. Estos no son veredictos definitivos: son más bien mapas de un panorama complejo y dinámico que están en constante evolución. Los profesionales más éticos y eficientes son aquellos que consiguen leer a través de estas diferencias, reconociendo el potencial de cada método mientras en sintonía con sus limitaciones (Ineichen et al., 2024). Es importante destacar que este diseño refleja diferentes supuestos sobre qué es el conocimiento, cómo se adquiere, y para qué sirve.

Interdisciplinaridad y Pluralismo Epistemológico

El trabajo conductual contemporáneo con frecuencia obtiene información proveniente de disciplinas adyacentes y superpuestas como la etología, la veterinaria, la psicología, la educación, la antrozoología y la filosofía. La influencia interdisciplinaria enriquece el campo, pero, a su vez, demanda flexibilidad intelectual (Bekoff & Pierce, 2009; Marino & Frohoff, 2011). Un estudio con sus bases en las ciencias veterinarias puede priorizar los resultados clínicos, mientras que otro con sus bases en la educación prioriza las experiencias del alumno (Weiss et al., 2015). Un artículo de antrozoología podría abordar la relación de poder, la cultura, la ética, o el vínculo entre humanos y animales de maneras que no son frecuentes en la ciencia del comportamiento empírico (Marino & Frohoff, 2011). La diversidad es una fortaleza, pero también nos desafía a pensar cuidadosamente sobre el ajuste epistemológico (Bekoff & Pierce, 2009; Biesta, 2015). ¿Cuáles son las conjeturas que sustentan la investigación? ¿Qué definición tiene la disciplina sobre el éxito, el estrés, el aprendizaje, o el bienestar? ¿Cómo podrían esas definiciones dar forma tanto a las preguntas formuladas como a las conclusiones extraídas?

No existe un enfoque único cuando se habla de capacidad de comprensión de una investigación. No se trata de memorizar jerarquías de evidencia ni de descartar estudios que no encajan en un molde particular. En cambio, se trata de cultivar una amplia capacidad de lectura, un pensamiento crítico, y de poder apreciar las diferentes formas en las que el conocimiento se construye (Denzin & Lincoln, 2011; Honey & Mumford, 1986). En el campo de consultoría de comportamiento, nuestro alcance de conocimiento debe extenderse mucho más allá del comportamiento en sí. No somos solamente intérpretes de teorías del aprendizaje o etogramas; somo profesionales trabajando en un contexto profundamente dinámico que incluye la ciencia veterinaria, la ética, la sociología, la educación, la política de bienestar, y más. La vida de los animales no humanos con los cuales trabajamos se ven moldeadas por una interacción entre la salud, el ambiente, la cultura, y las decisiones humanas. Para navegar este terreno de manera responsable, necesitamos tener fluidez en más de un lenguaje científico. Por lo que mirar a través de las disciplinas —y a través de los diferentes tipos de investigación dentro de ellas— es una necesidad profesional. Se trata de reconocer que ninguna metodología por sí sola captura toda la complejidad del comportamiento, el aprendizaje y la práctica ética, y que nuestro papel como profesionales no es sólo consumir investigación, sino interpretarla de manera reflexiva, contextualizada, y con atención.

Evaluación de la Investigación: Conceptos Clave y Compromiso Crítico

Leer investigaciones de modo crítico requiere algo más que simplemente reconocer el diseño del estudio. Significa interrogar cómo fue producida la información, qué cosas se han vuelto visibles a través de los datos, y qué cosas aún permanecen ocultas. Cada componente de un trabajo de investigación — cada término, cada medida, cada misión — modela el cómo entendemos el comportamiento y el bienestar. A continuación, se presentan algunas de las principales lentes para examinar la investigación de manera crítica, como una práctica reflexiva y consciente del contexto.

Definiciones operativas: ¿Qué cuenta como qué?

Un trabajo de investigación o paper puede comenzar con una hipótesis bien formulada y variables claramente definidas. Pero ¿cómo pasan de ser conceptos abstractos a variables conmensurables y concretas? Cuando un estudio dice que ha medido los niveles de «agresión», ¿cuáles son los comportamientos que ha incluido? ¿Gruñidos? ¿Bloqueo? ¿Embestida? ¿Evitación? La elección de lo que cuenta como comportamiento no es sólo semántica, sino que tiene profundas implicaciones sobre lo que se observa, se codifica, y se concluye. El comportamiento es complejo y tiene múltiples capas, y el proceso de reducirlo a datos puntuales siempre involucra juicios de valor.

Tamaño de muestra y población

El contexto es importante, y también lo es la representación. Un estudio que involucra 20 Labrador Retriever provenientes de un mismo ambiente puede ofrecer hallazgos interesantes, pero ¿pueden esos mismos hallazgos extenderse y aplicarse a perros de raza mixta en hogares urbanos, o a perros de raza de trabajo con patrones de conducta completamente diferentes? El tamaño de la muestra es sólo una parte del todo. Debemos preguntarnos también quién fue estudiado, dónde, bajo cuáles condiciones, y si esa población que fue estudiada tiene alguna semejanza con los individuos con los que trabajan los profesionales a diario.

Validez: ¿el trabajo hace (y responde a) las preguntas adecuadas?

La validez de un trabajo se refiere a la congruencia de su diseño y de sus conclusiones. La validez interna considera si la investigación mide con precisión lo que pretende medir, sin variables de confusión que enturbien el panorama. La validez externa pregunta si los hallazgos son generalizables a otros entornos, especies o poblaciones. Un estudio puede parecer metodológicamente hermético, pero, aun así, ofrecer una utilidad limitada si las condiciones en las que se ha realizado están demasiado alejadas de la práctica.

Fiabilidad: ¿Puede ser reproducido?

La fiabilidad trata sobre consistencia. Si el mismo estudio se replicase, o múltiples observadores puntuasen el mismo comportamiento, ¿los resultados serían los mismos? El grado de acuerdo entre observadores es especialmente importante cuando hablamos de investigación conductual, en donde la interpretación es usualmente subjetiva. Sin ese grado de acuerdo, la información se vuelve potencialmente un reflejo del sujeto decodificador y no del comportamiento en sí.

Sesgos

Los sesgos pueden suceder en diferentes etapas. Puede haber sesgos al momento de determinar cuáles preguntas se incluyen, quién está involucrado, cómo se interpretan los datos, y qué del todo será publicado.

1. 1. Sesgo de confirmación puede resultar en investigadores favoreciendo resultados que sostengan sus hipótesis (Marsh & Hanlon, 2007). Por ejemplo, si un profesional considera que cierta herramienta reduce la reactividad puede, sin querer, enfocarse en momentos de tranquilidad y pasar por alto signos sutiles de estrés o evasión que contradigan sus expectativas.
   2. Sesgos de financiación o patrocinio puede influenciar qué tipo de investigaciones son llevadas a cabo en primer lugar (Van der Schot & Phillips, 2013). Las investigaciones suelen responder a la financiación recibida, las tendencias, y los paradigmas dominantes. Los estudios centrados en productos farmacéuticos, diagnósticos médicos sobre condiciones previamente consideradas normales, o resultados sobre soluciones conductuales de rápida acción tienen más probabilidades de recibir apoyo que aquellos estudios que exploran las relaciones, la atención cooperativa o cuestiones basadas en aspectos sociales, culturales o filosóficos de la humanidad. Esto no los convierte en estudios con fallas, sino en estudios parciales. Dichos estudios reflejan qué cosas son posibles de ser investigadas dentro del actual sistema de prioridades y aprobaciones, el cual no solo regula qué se investiga sino cómo. Las métricas que son cuantificables, observables, y replicables son priorizadas, mientras que cualquier investigación por fuera de las mismas frecuentemente carece de interés institucional para prosperar. Al tiempo que estos marcos dominantes impulsan la publicación, la citación y la replicación de estudios, crean una sensación de absolutismo y nos confinan a un terreno de pruebas estrecho. Reconocerlo no es una crítica a la ciencia, sino un llamado a expandir el significado de lo que cuenta como evidencia (y quién lo define).
   3. Sesgo de publicación desvía la literatura hacia los hallazgos positivos. En otras palabras, los estudios con resultados positivos o estadísticamente significativos tienen más posibilidades de ser publicados que aquellos con hallazgos nulos o inconclusos (Higgins et al., 2023). Ser conscientes de estas influencias estructurales nos ayuda a interpretar la investigación, no como algo neutral, sino como algo situado en un contexto.

Significancia Estadística Versus Relevancia en la Práctica

La significancia estadística no es lo mismo que la evidencia obtenida en el mundo real. En una investigación, un resultado puede ser considerado con «significancia estadística» cuando la probabilidad de que haya sucedido por azar está por debajo de un valor mínimo, usualmente preestablecido como valor P- 0.05 (AbdulRaheem, 2024). Esto significa que hay menos de un 5% de probabilidad de que el resultado haya ocurrido de casualidad. Sin embargo, un resultado con significancia estadística no implica automáticamente que su efecto sea amplio, importante, o notable en la práctica. Por ejemplo, una reducción en el ladrido de 2 segundos durante un periodo de observación de 5 minutos puede ser estadísticamente significativo, especialmente cuando se habla de múltiples ensayos bajo condiciones ambientales estrictamente controladas. Pero para el dueño que intenta lidiar con su perro estresado delante de la puerta, esos dos segundos pueden no ofrecer un cambio significativo en su vida diaria. Por lo que siempre es crucial observar qué hay más allá de los valores P-. El tamaño del efecto nos dice cuán grande o impactante es un resultado (Stewart & Kamins, 1993; Walliman, 2021). Los intervalos de confianza muestran el rango dentro del cual vemos el verdadero impacto, lo que nos ofrece una idea de la precisión del estudio (Stewart & Kamins, 1993; Walliman, 2021). Y tal vez lo más importante sea que el lector identifique las reflexiones que el propio autor hace sobre los hallazgos y el impacto que estos puedan tener en un contexto dentro del mundo real. Y no solamente usando términos estadísticos, sino también emocionales, éticos, y prácticos.

Limitaciones

Muchas veces pasada por alto, la sección de limitaciones es donde los investigadores divulgan qué cosas no fueron acorde al plan, qué cosas podrían haber limitado sus propias interpretaciones y dónde se han topado con incertidumbre. Estas secciones no representan una debilidad. Son partes que demuestran la integridad. Una sección de limitaciones bien pensada significa que el investigador es un profesional con reflexión que entiende las limitaciones de su propio trabajo. Leer esta sección es esencial para entender que cosas el estudio nos puede (y no nos puede) decir.

Lectura dentro de un Contexto: Del Escepticismo a la Síntesis

Cuando uno interactúa críticamente con un estudio, no significa buscar defectos con el fin de desacreditarlo, sino que lo hace con la intención de leerlo con cariño, profundidad, y humildad, y para reconocer qué cosas el estudio nos dice y qué cosas no. La investigación existe dentro de su contexto. Existe en las preguntas hechas, en las conjeturas formuladas, en las vidas que busca capturar, y aquellas que pasa por alto. Una lectura crítica significa acercarse a una investigación como a un diálogo, y no como a un evangelio. Pero, leer teniendo en cuenta el contexto requiere de empatía y discernimiento. Significa visualizar el mundo que existe por detrás de ese conjunto de datos. Los cuidadores intentando aplicar un protocolo, los animales aprendiendo y respondiendo de maneras que el etograma no refleja, el profesional enfrentándose a resultados que no encajan con la predicción. Significa preguntarse ¿quién diseñó el estudio y qué influyó en su esbozo? ¿Cuáles son las voces que están incluidas en el informe y cuáles están ausentes? ¿Con qué fin se diseñó el estudio, y sus preguntas son significativas (no solo para investigadores, sino significativas para animales no humanos, cuidadores, y profesionales)? ¿Eran los métodos adecuados para esa pregunta? ¿Quiénes eran los sujetos empleados en el estudio y cómo se les caracterizó o limitó? ¿Se interpretaron los hallazgos teniendo en cuenta diferentes matices, o, en vez de eso, se exageraron algunos modestos patrones hasta convertirlos en verdades generales? Los resultados, ¿fueron reconocidos como provisorios, condicionados por el contexto y la muestra? ¿O fueron posicionados como resultados universales?

Imagínense un estudio que verifica la eficacia del uso del collar de shock o e-collar. Los datos pueden mostrar una reducción estadísticamente significativa de ladridos. Pero, ¿qué otras cosas están sucediendo? ¿Observó el estudio otros comportamientos medibles como la orientación de la cabeza o la posición de la cola? ¿O registró respuestas fisiológicas como la diferencia en la frecuencia cardíaca o el tiempo de recuperación posterior al evento? ¿Observó si el aprendizaje se generalizaba entre distintos ambientes o solo analizó sesiones por separado? ¿Realizó comparaciones con otros protocolos como el de extinción o de refuerzo diferenciado? ¿Qué considera un resultado exitoso y según quién se define? ¿Qué ocurriría si el estudio no encontrara señales de estrés observables en las grabaciones de vídeo, pero no tuviera en cuenta que las propias señales de estrés están sujetas a interpretación, sincronización y contexto? ¿Qué pasaría si aquellos comportamientos que indican incomodidad en esa especie, ese individuo, o esa raza, son obviados por quienes decodifican los datos? ¿O descartados como partes del método? Los datos en un etograma plano pueden parecer organizados, pero, al mismo tiempo, pueden carecer de sintonía emocional.

Incluso los gráficos y las tablas de datos merecen un análisis crítico. ¿Se han ajustado de forma que visualmente exageren las diferencias? ¿Se muestran los promedios sin indicar el rango o los valores extremos? ¿Qué tan evidente es la variación en los datos, o hay una variación oculta detrás de puntajes resumidos que homogeneizan experiencias diversas? Las representaciones visuales son poderosas y, al mismo tiempo, frecuentemente engañosas. Por ejemplo, un gráfico de barras puede enmascarar variaciones individuales, mientras que un gráfico de líneas puede sugerir tendencias que en realidad no existen.

¿Y qué ocurre con lo que está ausente? Los lectores con mirada crítica aprenden a percibir las faltas en un estudio, tales como lo que no se incluyó o lo que no se midió, las poblaciones excluidas, y los resultados descartados por no ser considerados importantes. ¿Se han incluido en la muestra del estudio sujetos temerosos, ansiosos, ancianos o discapacitados? ¿Son los cuidadores marginados o los entornos con recursos limitados reconocidos como parte del ambiente de entrenamiento? No se trata de ser desconfiado, se trata de ser curioso. Se trata de reconocer que todo tipo de investigación tiene límites, y esos límites importan. Y se trata de percibir las implicaciones morales de aquello que se omite y no enfocarse solamente en lo que el estudio declara, sino en lo que se niega a preguntar.

La lectura crítica también implica la síntesis. No es suficiente leer un estudio aislado y sacar conclusiones con base en eso, sino que es importante preguntarse ¿de dónde proviene o se construye este estudio? ¿Busca reproducir hallazgos anteriores o busca cuestionarlos? ¿Los autores están al tanto de la existencia de algún tipo de interpretación antagonista? ¿Los autores incorporan trabajos cualitativos, experiencias vividas o el conocimiento de los profesionales del área? A fin de cuentas, el vigor de un estudio no se basa en qué grupo de control ha empleado, sino en la capacidad que tiene de provocar una reflexión profunda. Por eso, para mí, escribir me ayuda mucho a aplicar la literatura disponible en la práctica. Me permite sumergirme en los hallazgos sustentadores y antagonistas, y aprender, no de las conclusiones, sino de las preguntas con las que me quedo.

La Ética, la Evidencia y los Límites de aquello que Sí Funciona

La frase «basado en la evidencia» se ha convertido en símbolo de credibilidad. Se ha convertido en una placa de autoridad que denota rigor, confiabilidad, y racionalidad. Pero, frecuentemente, esta frase resume un grupo de preguntas complejas en una sola: «¿funciona?» Y al hacerlo de ese modo, combina la eficacia con la validez ética. Es verdad, los métodos aversivos puede reducir una conducta, a veces de manera rápida y con resultados estadísticamente medibles. Pero, ¿qué es lo que estos resultados están realmente midiendo? Y también, igual de importante, ¿qué es lo que están dejando de medir? ¿Cuáles son las conductas que deben ser reducidas, y por qué? ¿Qué tipo de estados internos, dimensiones experienciales, o consecuencias relacionales a largo plazo se pasan por alto? El acto de omitir no es neutral, sino que refleja prioridades, y esas prioridades reflejan valores. Bajo este concepto, las prácticas «basadas en la evidencia» no aseguran integridad ética, sino que representan un tipo de credencial socavada. Poderosa en su retórica, pero ampliamente irrelevante a la calidad moral del trabajo.

Cuando se evalúa una investigación, principalmente un estudio en el cual se examinan distintos métodos de entrenamiento aplicados a perros domésticos, gatos, y caballos, es importante observar más allá de los resultados conductuales reportados. Gran parte de estos estudios se centra en suprimir o reducir la conducta evidente, casi siempre sin evaluar el aspecto emocional, cognitivo, o el impacto en la relación con el individuo. Es el «cómo» sin el «porqué». Un estudio puede concluir que una reducción en el comportamiento de ladrar, gruñir, arañar, o morder es un resultado exitoso, inclusive cuando dicho «éxito» viene a expensas de restarle al individuo autonomía, expresión emocional, o capacidad de lidiar con diversas situaciones. Los resultados pueden mostrar obediencia — algo que muchos clientes dicen querer— pero la obediencia por sí sola no nos dice mucho sobre el bienestar. Eso significa que los resultados no captan el impacto de la coerción, la pérdida de control sobre lo que sucede ni la falta de expresión emocional que acompaña al estrés crónico.

Cuando el enfoque de un resultado se concentra solo en aquello que se puede observar, se arriesga perder lo más importante que tiene una relación en el mundo real: la confianza, la libertad de elección, la curiosidad, y la conexión. Para ponerlo en términos prácticos, cuando se trata de comportamiento, un método que se interpreta como «eficaz» en un sentido estrecho puede al mismo tiempo generar fisuras en las relaciones, erosionar lenguajes en común, o disminuir la capacidad de resiliencia del individuo en futuros encuentros. Para los profesionales, esto se traduce en que la eficacia observada en los resultados del entrenamiento no es sinónimo de solidez ética. Cuando aceptamos la información sin cuestionar lo que fue medido, lo que fue omitido, a quién pertenecen las interpretaciones sobre las cuales estamos confiando, nos arriesgamos a perpetuar el daño disfrazándolo de ciencia.

El Sesgo Humano Oculto en la Investigación

Existe un problema mucho más profundo en el diseño e interpretación antropocéntricos de la mayoría de las investigaciones sobre comportamiento animal. Las preguntas de una investigación, las metodologías y los resultados medibles suelen estar habitualmente enmarcados por la perspectiva humana, casi siempre cuestionando qué cosas los animales no humanos saben de nosotros, cómo nos responden, o cómo se comparan con los humanos y las construcciones humanas. Dentro de este marco, los animales no humanos se convierten en un tema de curiosidad humana, en vez de un ser consciente con derecho propio. Tal como Horowitz (2023) argumenta, ya sería tiempo de cambiar el enfoque antropocéntrico por defecto y redefinir las indagaciones para enfocarnos hacia una perspectiva no humana.

Sacar al ser humano del centro de la investigación significa algo más que incluir a los animales no humanos en los valores numéricos. Significa tratarlos como participantes que tienen sus propias perspectivas, intereses, y formas de darle sentido a la vida (Jones, 2022; Jones & Taylor, 2023). En vez de preguntarnos cómo el comportamiento de un perro se refleja en las expectativas o normas humanas, deberíamos, en cambio, preguntarnos qué función cumple ese comportamiento para el perro, dentro de su propio umwelt — es decir, su propia percepción del mundo (Jones & Taylor, 2023; Maderson & Elsner-Adams, 2023). Sin embargo, este cambio también revela una limitación metodológica, que es la incapacidad que tiene el hombre de acceder o siquiera entender ese umwelt y que impone límites epistemológicos sobre lo que se puede medir (Scotto, 2024). Los marcos cognitivos humanos, las herramientas lingüísticas, y las categorías de observación nunca podrán captar por completo las experiencias subjetivas de los animales no humanos, sin importar cuán bien diseñado este el estudio (Bräuer et al., 2020; Colombino & Bruckner, 2023; Dacey, 2017; Scotto, 2024; Street et al., 2025; Wolfe, 2009).

Este reconocimiento no debe conducir al nihilismo, sino a la humildad. Ciertamente, éste demanda reconsiderar qué cuenta como conocimiento, y la perspectiva de quién define qué es válido (Street et al., 2025). Requiere reformular los diseños de un estudio, las interpretaciones, y las prácticas de reseña, de modo tal que incluya de fondo la experiencia, la autonomía, y el bienestar de los animales no humanos (Colombino & Bruckner, 2023; Jones & Taylor, 2023). Tradicionalmente, los participantes humanos son reconocidos con nombre, dan el consentimiento, y se les informa sobre el contexto, mientras que los animales no humanos son reducidos a un número de caso, variables, y sujetos anónimos (Horowitz, 2023). Las perspectivas de los animales no humanos se ven filtradas por la interpretación humana, mientras que su relevancia ética y emocional se subestima. La doble moral se ve desafiada cuando se saca al humano del medio. Esto implica reconocer a los animales no humanos no solo como sujetos de estudio, sino también como seres con vidas que importan por sí mismas, independientemente de su utilidad para los objetivos humanos (Columbino & Bruckner, 2023; Kotzmann, 2023). Volsche et al. (2022) abogan además por prácticas de investigación que respeten explícitamente la individualidad y el bienestar de los animales participantes. Esto incluye citaciones más éticas, descripciones, y contextualización, al tiempo que se rechaza subordinar las experiencias no humanas a las agendas humanas y, en cambio, se apuesta por una ciencia inclusiva donde las relaciones importan.

El Problema con la Ciencia Pop

¿No es más fácil dejar que alguien más haga el trabajo por nosotros? ¿Presentar la información en términos más aceptables? Los artículos de divulgación científica, los blogs y las publicaciones en redes sociales desempeñan un papel importante a la hora de hacer que la investigación sea más accesible. Obviamente, cuando el acceso al material de lectura es pago, se convierte en un problema. En su mejor expresión, la divulgación científica ofrece resúmenes comprensibles, despierta la curiosidad y ayuda a reducir la brecha entre la información académica y la práctica. Pero también acarrea sus propios riesgos, especialmente cuando existen matices que se pierden en la traducción (Dempster et al., 2024; Erduran, 2025). La divulgación científica suele cambiar el rigor científico por el alcance de audiencia. Los titulares suelen exagerar los hallazgos, sugerir relaciones causales donde no hay nada comprobado, o extrapolar más allá de la población o del contexto del estudio. La correlación se convierte en causalidad. Los hallazgos preliminares se convierten en verdades establecidas. Y las conductas de comportamiento complejas, especialmente en animales no humanos, son reducidas a frases pegadizas que simplifican demasiado la motivación, la emoción y el contexto.

A veces, esta distorsión proviene directamente del comunicado de prensa original. Las oficinas de prensa de las universidades suelen engrandecer las partes de un estudio que son más comerciales mientras pasan por alto las limitaciones del mismo (Erduran, 2025). A veces, la distorsión surge como resultado del algoritmo porque las declaraciones que llaman la atención suelen tener mejor alcance que aquellas declaraciones más cautelosas (Metzler &García, 2024). El título «Un estudio demuestra que los perros prefieren los elogios más que la comida» circulará más que uno que diga «Bajo condiciones limitadas, algunos perros prefieren marcadores verbales de recompensa en forma de comida, posiblemente debido a la historia de refuerzo de cada individuo». Este tipo de simplificación no es mal intencionada, pero acaba moldeando la comprensión de la audiencia y, en nuestro campo, puede también alterar las elecciones de los profesionales. Cuando la ciencia se filtra a través del marketing, es fácil pasar por alto detalles clave como la población estudiada, los métodos utilizados, el grado de diferencia o los supuestos implícitos durante el análisis (Erduran, 2025).

Para leer con una mirada crítica en la era de la divulgación científica, uno se debe preguntar:

• • ¿Qué cosas intentaba medir el estudio original? Y, dicho estudio, ¿es accesible?
  • ¿Las afirmaciones del artículo están respaldadas por los datos, o exageran sus implicaciones?
  • ¿Qué poblaciones se estudiaron? ¿Son comparables con los animales o clientes con los que trabajas?
  • ¿Las limitaciones fueron mencionadas o convenientemente omitidas?
  • ¿El lenguaje utilizado es definitivo (“prueba”, “muestra”, “confirma”) o más bien cauto?

Los resúmenes de una divulgación científica pueden despertar nuestro interés, pero para los que somos profesionales conductuales, es crucial involucrarse con el estudio original. Eso significa leer los métodos, cuestionar las conjeturas, y reconocer cuando un titular llamativo está simplificando los matices científicos.

Tu Hoja de Ruta para la Lectura de una Investigación

No des por sentado un “los estudios muestran…”. La mejor forma para empaparse es decodificar las palabras específicas y decidir qué es lo que la investigación está realmente queriendo decir. Así es como yo encaro un estudio:

Conclusión

La investigación no es infalible, sino que está formulada por valores humanos, estructuras institucionales, flujos de financiación y limitaciones metodológicas. Pero, pese a todo, aún representa una poderosa herramienta para obtener hallazgos, descubrimientos, y para una evolución profesional. Al aprender a leer una investigación con discernimiento y cuidado, los profesionales del comportamiento se colocan en una posición que les permite no solo aplicar la evidencia de manera más eficaz, sino también contribuir al desarrollo de una evidencia más sólida y ética. La lectura con ojos críticos no es lo mismo que adoptar una postura defensiva. En cambio, es una práctica activa y generosa de participación, que nos invita siempre a cuestionar cómo se produce el conocimiento, qué voces son escuchadas y qué tipo de mundo construimos cuando tratamos la evidencia no como una orden, sino como una conversación.

Referencias

AbdulRaheem, Y. (2024). Statistical significance versus clinical relevance: Key considerations in interpretation medical research data. Journal of Family and Community Medicine, 31(4), 217-226. https://www.doi.org/10.4103/ijcm.ijcm_601_23

Alger, J. M., & Alger, S. F. (1999). Cat Culture, Human Culture: An Ethnographic Study of a Cat Shelter. Society & Animals, 7(3), 199-218. https://doi.org/10.1163/156853099X00086

Altmann, J. (1974). Observational Study of Behavior: Sampling Methods. Behaviour, 49(3-4), 227-266. https://doi.org/10.1163/156853974X00534

Bahadoran, Z., Mirmiran, P., Kashfi, K., & Ghasemi, A. (2020). Importance of systematic reviews and meta-analyses of animal studies: Challenges for animal-to-human translation. Journal of the American Association for Laboratory Animal Science, 59(5), 469–477. https://doi.org/10.30802/AALAS-JAALAS-19-000139

Bekoff, M., & Pierce, J. (2009). Wild Justice: The Moral Lives of Animals. University of Chicago Press.

Berger-Tal, O., Greggor, A. L., Macura, B., Adams, C. A., Blumenthal, A., Bouskila, A., … & Blumstein, D. T. (2019). Systematic reviews and maps as tools for applying behavioral ecology to management and policy. Behavioral Ecology, 30(1), 1-8. https://doi.org/10.1093/beheco/ary130

Biesta, G. J. (2015). Good education in an age of measurement: Ethics, politics, democracy. Routledge.

Bräuer, J., Hanus, D., Pika, S., Gray, R., & Uomini, N. (2020). Old and New Approaches to Animal Cognition: There Is Not “One Cognition”. Journal of Intelligence, 8(3), 28. https://doi.org/10.3390/jintelligence8030028

Brereton, J. E., Tuke, J., & Fernandez, E. J. (2022). A simulated comparison of behavioural observation sampling methods. Scientific Reports, 12(1), 3096. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07169-5

Colombino, A., & Bruckner, H. K. (2023). Hidden in plain sight: How (and why) to attend to the animal in human-animal relations. In Methods in Human-Animal Studies (pp. 1-29). Routledge.

Creswell, J. W., & Clark, V. L. P. (2017). Designing and conducting mixed methods research. Sage publications.

Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2016). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches. Sage publications.

Dacey, M. (2017). Anthropomorphism as Cognitive Bias. Philosophy of Science, 84(5), 1152–1164. https://doi:10.1086/694039

Dempster, G., Sutherland, G. and Keogh, L. (2022). Scientific research in news media: a case study of misrepresentation, sensationalism and harmful recommendations JCOM 21(01), A06. https://doi.org/10.22323/2.21010206

Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (Eds.). (2011). The Sage handbook of qualitative research. sage.

DeVellis, R. F., & Thorpe, C. T. (2021). Scale development: Theory and applications. Sage publications.

De Winkel, T., van der Steen, S., Enders-Slegers, M. J., Griffioen, R., Haverbeke, A., Groenewoud, D., & Hediger, K. (2024). Observational behaviors and emotions to assess welfare of dogs: A systematic review. Journal of Veterinary Behavior, 72, 1-17. https://doi.org/10.1016/j.jveb.2023.12.007

Ellis, C., Adams, T. E., & Bochner, A. P. (2011). Autoethnography: An Overview. Historical Social Research / Historische Sozialforschung, 36(4 (138)), 273–290. http://www.jstor.org/stable/23032294

Erduran, S. (2025). Beyond misalignment of science in the news and in schools. Science, 387(6729), eadu7468. https://doi.org/10.1126/science.adu7468

Farrar, B. G., Voudouris, K., & Clayton, N. S. (2021). Replications, comparisons, sampling and the problem of representativeness in animal cognition research. Animal behavior and cognition, 8(2), 273. https://doi.org/10.26451/abc.08.02.14.2021

Fraser, D. (2025). Two paradigms of research and their influence on the study of animal behaviour. Applied Animal Behaviour Science, 284, 106550. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2025.106550

Gadagkar, R. (2021). How to design experiments in animal behaviour. Resonance, 26, 105–125. https://doi.org/10.1007/s12045-020-1108-6

Higgins, J. P. T., Thomas, J., Chandler, J., Cumpston, M., Li, T., & Page, M. J. (2023). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.4 (updated August 2023) [Internet]. Cochrane. Available from: Available from www.training.cochrane.org/handbook.

Honey, M., & Mumford, A. (1986). The Manual of Learning Styles. Peter Honey Publications.

Horowitz, A. (2021). Considering the “dog” in dog–human interaction. Frontiers in Veterinary Science, 8, 642821. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.642821

Ineichen, B. V., Held, U., Salanti, G., Macleod, M. R., & Wever, K. E. (2024). Systematic review and meta-analysis of preclinical studies. Nature Reviews Methods Primers, 4(1), 72. https://doi.org/10.1038/s43586-024-00347-x

Janmaat, K. R. (2019). What animals do not do or fail to find: A novel observational approach for studying cognition in the wild. Evolutionary Anthropology: Issues, News, and Reviews, 28(6), 303-320. https://doi.org/10.1002/evan.21794

Jerolmack, C. (2008). How pigeons became rats: The cultural-spatial logic of problem animals. Social problems, 55(1), 72-94. https://doi.org/10.1525/sp.2008.55.1.72

Jones, E. E. A. (2022). Silent Conversations: The Influence of Human Exceptionalism, Dominance and Power on Behavioural Expectations and Canine Consent in the Dog-human Relationship: a Thesis Submitted in Partial Fulfilment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy in Human-Animal Studies at the University of Canterbury (Doctoral dissertation, University of Canterbury).

Jones, E., & Taylor, N. (2023). Decentring humans in research methods: Visibilising other animal realities. In Methods in human-animal studies (pp. 33-49). Routledge.

King, N., Brooks, J., & Horrocks, C. (2018). Interviews in qualitative research. Sage Publication.

Koralesky, K. E., Rankin, J. M., & Fraser, D. (2023). Using institutional ethnography to analyse animal sheltering and protection II: Animal shelter work. Animal Welfare, 32, e67. doi:10.1017/awf.2023.83

Kotzmann, J. (2023). Sentience and intrinsic worth as a pluralist foundation for fundamental animal rights. Oxford Journal of Legal Studies, 43(2), 405–428. https://doi.org/10.1093/ojls/gqad003

Lehner, P. N. (1987). Design and execution of animal behavior research: an overview. Journal of Animal Science, 65(5), 1213-1219. https://doi.org/10.2527/jas1987.6551213x

Maderson, S., & Elsner-Adams, E. (2023). Two species ethnography: honey bees as a case study of an interdisciplinary “more-than-human” method. In Methods in Human-Animal Studies (pp. 87-107). Routledge.

Marsh, D. M., & Hanlon, T. J. (2007). Seeing what we want to see: Confirmation bias in animal behavior research. Ethology, 113(11), 1089-1098. https://doi.org/10.1111/j.1439-0310.2007.01406.x

Marino, L & Frohoff, T (2011). Towards a new paradigm of non-captive research on cetacean cognition. PLOS ONE 6(9): e24121. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0024121

Metzler, H., & Garcia, D. (2024). Social drivers and algorithmic mechanisms on digital media. Perspectives on Psychological Science, 19(5), 735-748. http://doi:10.1177/17456916231185057

Weiss, E., Mohan-Gibbons, H., & Zawistowski, S. (Eds.). (2015). Animal behavior for shelter veterinarians and staff. John Wiley & Sons.

Mills, D., & Marchant-Forde, J. N. (Eds.). (2010). The Encyclopedia of Applied Animal Behaviour and Welfare. CABI.

Peggs, K. (2012). Animals and sociology. Springer.

Phillips, C. (2005). Meta-analysis — a systematic and quantitative review of animal experiments to maximise the information derived. Animal Welfare, 14(4), 333–338. https://doi.org/10.1017/S0962728600029663

Ritskes-Hoitinga, M., & Pound, P. (2022a). The role of systematic reviews in identifying the limitations of preclinical animal research, 2000–2022: part 1. Journal of the Royal Society of Medicine, 115(5), 186-192. https://doi.org/10.1177/01410768221093551

Ritskes-Hoitinga, M., & Pound, P. (2022b). The role of systematic reviews in identifying the limitations of preclinical animal research, 2000–2022: part 2. Journal of the Royal Society of Medicine, 115(6), 231-235. https://doi.org/10.1177/01410768221100970

Scotto, C. (2024). The Anthropocentric Bias in Animal Cognition. Artefactos. Revista de Estudios Filosóficos sobre Ciencia y Tecnología, 13(1), 85-116. https://doi.org/10.14201/art2024.31800

Stewart, D. W., & Kamins, M. A. (1993). Secondary research: Information sources and methods (Vol. 4). Sage.

Street, S. E., Hamilton, I., & Healy, S. D. (2025). Anthropocentric bias may explain research disparities between animal tool use and nest building. Animal Behaviour, 226, 123240. https://doi.org/10.1016/j.anbehav.2025.123240

Tandon, T. (2021). Qualitative research: An overview. International Journal of Indian Psychology, 9(3), 687–693. https://ijip.in/wp-content/uploads/2021/08/18.01.065.0210903.pdf

Van der Schot, A. A., & Phillips, C. (2013). Publication bias in animal welfare scientific literature. Journal of Agricultural and Environmental Ethics, 26(5), 945-958. https://doi.org/10.1007/s10806-012-9433-8

Walliman, N. (2021). Research Methods: The Basics, 3rd ed. Routledge.

Wels, H. (2020). Multi-species ethnography: methodological training in the field in South Africa. Journal of Organizational Ethnography, 9(3), 343-363. https://doi.org/10.1108/JOE-05-2020-0020

Wolfe, C. (2009). Human, All Too Human: “Animal Studies” and the Humanities. PMLA/Publications of the Modern Language Association of America, 124(2), 564–575. https://doi:10.1632/pmla.2009.124.2.564

Yin, R. K. (2009). Case study research: Design and methods (Vol. 5). Sage.