Se trabajó con la metodología de estudio de casos. De la población de estudio se eligieron casos representativos, cuya elección se basó en la metodología de estudio de caso (Mitchell, 1983). Los casos son denominados por Mitchell (1983) como aquellos que son de utilidad para aprender sobre el proceso que se propone estudiar y en particular sobre el comportamiento del sujeto en relación a este proceso.
Cuando la pregunta se orienta a conocer cómo o por qué ocurren determinados eventos, el estudio de casos es la estrategia de investigación más apropiada (Yacuzzi, 2005). Su ámbito de aplicación está bien definido: estudia temas contemporáneos sobre los cuales el investigador no tiene control, se trata de describirlos y comprender su funcionamiento (Yin, 1989). Esta metodología es característica de las ciencias sociales, pero tiene también aplicación para el estudio de sistemas analizados integralmente, como los agroecosistemas analizados desde un enfoque agroecológico (Yacuzzi, 2005).
utilizando para ello estudios de caso y el enfoque de sistemas como herramienta (Guzmán Casado et al., 2000). Esto es necesario, debido a la gran complejidad de la realidad agropecuaria extensiva y la temática abordada. Esta metodología o abordaje entiende las particularidades de este escenario: cada establecimiento con su estructura, componentes y funcionamiento, cada familia productora, y la interacción entre ellos, es un caso único e irrepetible, del cuál pueden extraerse algunos “principios básicos universales” factibles de ser extrapolados analizando la pertinencia en cada situación (Mitchell, 1983). Se considera el agroecosistema la unidad básica de trabajo, pues es el nivel jerárquico donde aparece claramente el componente social ligado al sistema natural-productivo formando una unidad. Esto dificulta el empleo de algunos diseños estadísticos más clásicos. De esta manera, la información que pueda obtenerse representará con mayor fidelidad la realidad particular de cada finca y agricultor.
A partir de los resultados de los estudios de caso es posible realizar inferencias generales sobre el funcionamiento de los mismos (Yin, 1989; Yacuzzi, 2005; Martín- Crespo Blanco & Salamanca Castro, 2007). Tal como enuncia Yacuzzi (2005:20) “en el estudio de casos la validez que nos interesa es la que lleva a la generalización analítica, por la cual los resultados se generalizan hacia una teoría más amplia, que permita en el futuro identificar otros casos en que los resultados del primero sean válidos”. Así, el investigador postula relaciones entre características, en el marco de un esquema conceptual explicativo (Martín-Crespo Blanco & Salamanca Castro, 2007). La relevancia del caso y su generalizabilidad no provienen, entonces, del lado estadístico, sino del lado lógico: las características del estudio de caso se extienden a otros casos por la fortaleza del razonamiento explicativo (Yacuzzi, 2005). Además, Yacuzzi (2005) menciona que otra forma de enriquecer las generalizaciones de los casos es introduciendo al análisis datos cuantitativos, como ocurre en este estudio.
Martín-Crespo Blanco & Salamanca Castro (2007:1) mencionan que cuando se busca “representar un problema teórico seleccionando situaciones sociales que ofrezcan observables sobre las categorías de análisis”, se recomienda minimizar las diferencias entre los casos con el fin de sacar a la luz propiedades básicas de una categoría particular y, a la vez, maximizar las diferencias entre los casos con la intención de acotar la incidencia de la teoría (Yacuzzi, 2005; Martín-Crespo Blanco & Salamanca Castro, 2007). De esta manera, la comparación de casos dentro de una misma categoría de análisis (por ejemplo, mixtos familiares) permite minimizar las diferencias, mientras que la comparación entre categorías de análisis extremas o
disímiles, como los son las categorías propuestas para este estudio, permite maximizar las diferencias entre casos.
También es importante valorar la “tipificación de casos estudiados” mediante la comparación de las características relevantes con información previamente documentada (Martín-Crespo Blanco & Salamanca Castro, 2007), por lo que es necesario previamente definir variables que sirvan de criterios de selección de casos. En este estudio, para seleccionar los “modelos” de sistemas productivos o categorías de análisis nos hemos valido de antecedentes que nos den una idea de las tipologías de productores agropecuarios, de manera de tomar modelos que surjan de dichas clasificaciones. Se realizó una revisión de tipos sociales agrarios y las variables seleccionadas para su definición (Obschatko et al., 2007; Obschatko et al., 2009; Muzlera, 2008; Gras, 2011; Balsa, 2011; Muzlera, 2011; González Maraschio, 2011).
Respecto al tamaño de la muestra no hay criterios ni reglas firmemente establecidas, determinándose en base a las necesidades de información, por lo que uno de los principios que guía el muestreo es la “saturación de datos”, esto es, hasta el punto en que ya no se obtiene nueva información y ésta comienza a ser redundante (Martín-Crespo Blanco & Salamanca Castro, 2007). Cuando se quiere realizar un estudio superficial se utiliza un mayor número de casos, mientras que tomar pocos casos representativos de una caracterización previamente realizada permite realizar un análisis en profundidad de cada uno de ellos (Yacuzzi, 2005).
En este estudio, inicialmente se consideró que tomar 3 casos por categoría de análisis sería suficiente. Posteriormente, el trabajo de campo nos permitió averiguar el fundamento de estas cifras con el criterio de saturación de los casos: si parece que la información comienza a ser redundante y que no aprendemos mucho más con el tercer caso, estimaremos que podemos quedarnos con este número, sino seguiremos añadiendo casos suplementarios hasta establecer cierta “semejanza” (Martín-Crespo Blanco & Salamanca Castro, 2007). Martín-Crespo Blanco & Salamanca Castro (2007) mencionan, en relación al “proceso de muestreo”, que con frecuencia se utilizan informantes para facilitar la selección de casos apropiados y ricos en información, y que la “muestra” se ajusta sobre la marcha, en el propio campo, hasta que se alcanza la saturación. En este sentido, lo que se realizó en este estudio fue ponerse en contacto con informantes calificados y referentes zonales (profesionales de INTA, asesores privados) para, a partir de ciertas características previamente establecidas, definir los posibles casos a estudiar. Con una entrevista inicial se determinó si los casos se ajustaban a los criterios establecidos y si era necesario modificar el número fijado previamente.
Se seleccionaron cuatro casos mixtos familiares (MF), tres casos agrícolas empresariales (AE) y un caso de engorde a corral (feed lot) empresarial (FLE). Para los sistemas mixtos se decidió seleccionar un cuarto caso, dada la variabilidad encontrada entre sistemas, lo que determinó una saturación de casos al estudiar el caso número cuatro. Para los sistemas agrícolas fue suficiente el número de casos propuesto inicialmente, ya que no se evidenció gran variabilidad entre sistemas. La evaluación de los sistemas de engorde a corral se realizó a través de un único caso dado que se trata de sistemas que no tienen grandes variaciones -producción “estandarizada” (Pordomingo, 2003; 2005)- y un único caso es suficiente para reflejar lo que se pretende con este estudio.
Se estudiaron casos representativos de sistemas familiares mixtos, con una superficie cultivada menor a 700 ha (Obschatko, 2009) y casos representados por establecimientos de tipo empresarial, tanto agrícola puro -superficie mayor a 1000 ha (Obschatko, 2009)- como de engorde a corral –más de 500 unidades ganaderas-. Esto permitió visualizar la diferencia entre los sistemas de producción simplificados que están avanzando sobre la región, y los sistemas familiares mixtos en desaparición (Obschatko et al., 2007) que, por su función para el desarrollo del territorio rural y su potencialidad para el aprovechamiento de los servicios ecológicos, merecen un pronto análisis.
En cada caso estudiado se realizaron entrevistas semi-estructuradas (Ander-egg, 1971) a los productores o encargados del manejo. Se relevó información integral del sistema productivo, vinculada a la esfera productiva y socioeconómica. Se recolectaron los datos del planteo técnico de los cultivos y del manejo ganadero, obteniendo datos acerca de los insumos utilizados, labores realizadas y productos obtenidos (preparación de la cama de siembra, cantidad de semillas utilizadas en la siembra, aplicaciones de herbicidas, insecticidas y fungicidas, aplicación de fertilizantes, control mecánico de malezas, cosecha, sanidad de los animales, uso de alimento balanceado, reservas forrajeras, rendimientos, entre otros). La recolección de los datos necesarios para calcular los índices de agrobiodiversidad se realizó mediante mediciones a campo utilizando un GPS, complementándolas con el soporte Google Earth. Asimismo se realizaron relevamientos de vegetación presente en el sistema productivo.
En el caso de los sistemas mixtos y del sistema de engorde a corral (feed lot), fue posible tomar todo el establecimiento o agroecosistema como unidad de estudio, ya que el tamaño relativamente pequeño de las explotaciones permitió un análisis completo. Contrariamente, dado que los sistemas agrícolas son de gran escala
(superior a 1000 ha) y, en general amplían su escala arrendando varios establecimientos, para realizar el estudio se tomó uno de esos establecimientos como fracción representativa del total de la unidad de producción (“muestra”). Esta se consideró como representativa del modelo productivo desarrollado por la unidad económica en su conjunto.