Using Participatory Workshops to Integrate State-and-Transition Models Created With Local Knowledge and Ecological Data

Los modelos de estados-y-transiciones (METs) describen el estado actual del conocimiento sobre la dinámica de la vegetación y están siendo elaborados para la mayoría de los sitios ecológicos de los Estados Unidos. La elaboración de estos modelos presenta desafíos debido a series históricas de datos inadecuadas, y la mayoría de los METs se basan en conocimiento experto. Ha habido escasa documentación sistemática sobre cómo diferentes tipos de conocimiento han sido incorporados en los METs, o sobre qué ofrece cada una de estas fuentes de conocimiento. Se informan los resultados de una serie de talleres participativos en los que las partes interesadas ayudaron a integrar METs desarrollados para una misma región utilizando conocimiento local y datos ecológicos de campo. Este proyecto exploratorio busca entender qué tipos de información pueden aportar a los METs, el conocimiento local y los datos ecológicos de campo, evaluar a los talleres como un método para integrar conocimientos, y evaluar la percepción de los modelos creados con diferentes tipos de conocimiento por parte de distintos participantes. Nuestro análisis se basa en notas tomadas durante reuniones, comentarios recibidos sobre borradores de modelos, y cuestionarios de evaluación de talleres. Concluimos que el conocimiento local y los datos ecológicos pueden complementarse mutuamente, proveyendo diferentes tipos de información a distintas escalas espacio-temporales. Los participantes manifestaron que el taller aumentó su conocimiento sobre los METs y la dinámica de la vegetación, hecho que sugiere que la participación de los usuarios potenciales de los modelos en el proceso de elaboración de los METs es un método efectivo de extensión y educación. Los representantes de las agencias del gobierno y los productores expresaron el valor tanto del conocimiento local como de los modelos basados en datos. Los participantes de las agencias gubernamentales fueron más propensos a realizar críticas o agregar componentes basados en monitoreo o investigación previa, los productores fueron más propensos a agregar estados y transiciones sobre la base de su experiencia personal. A medida que se continúe con la elaboración de METs, es sumamente importante que los profesionales de manejo de pastizales naturales piensen sistemáticamente acerca de los diferentes tipos de datos que podrían contribuir a la elaboración de los modelos, cuál es la mejor manera de integrar el conocimiento y los datos existentes para crear modelos creíbles y útiles, y cómo validar los METs resultantes.