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Durante décadas el consejo fue: escriba un «Plain Language Summary» (resumen en lenguaje sencillo) y ya cumplió con la divulgación. Ese consejo hoy es obsoleto por una razón mecánica — un modelo de lenguaje redacta una versión de su resumen para cualquier público, en cualquier registro, en segundos. Si la habilidad fuera redactar, no valdría nada.

Lo que el modelo no puede hacer, y lo que enseña este capítulo, es la parte que siempre fue el trabajo de verdad:

La misma lógica vale para el impacto. «Esto podría ayudar a salvar vidas» es un relleno que cualquier modelo generará con gusto. La cadena que va de su resultado específico a una decisión específica de un actor específico, con una cuenta honesta de qué pasa cuando el modelo se equivoca, exige conocer su propio trabajo — y se califica.

Arco del capítulo

  1. 7.1 Traducción para cada público — Un resultado, N públicos. Un método de trabajo para traducir afirmaciones (no solo vocabulario), un ejemplo resuelto traducido de cuatro formas, un protocolo para hablar con subdisciplinas geocientíficas vecinas, y el ejercicio de traducción asistida por IA con su paso de verificación.
  2. 7.2 Impacto aguas abajo — La indagación de cinco preguntas sobre el impacto, dos ejemplos resueltos, y el formato y la rúbrica de la declaración de impacto aguas abajo del proyecto final.
  3. 7.3 Galería de casos de uso — Proyectos reales de este curso y de la comunidad GeoSMART, leídos con las preguntas de 7.1 y 7.2: quién era el público, cuál era la vía de impacto. Con una invitación a sumar el suyo.

Los dos productos calificados de este capítulo — el ejercicio de traducción para cada público y la declaración de impacto aguas abajo — alimentan directamente el proyecto final (rúbrica, sección 1.10).