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Enregistrement W141474179

Online conferencing: participant preferences for networking and collaboration

2013· article· en· W141474179 sur OpenAlexaboutno aff
Angela Murphy, Amy Antonio

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern Queensland ePrints (University of Southern Queensland) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetCompetence (human resources)Social mediaOnline discussionVideoconferencingComputer scienceWorld Wide WebMultimediaPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conferences and training events have, for many years, been perceived as a primary tool for improving professional knowledge and networking, resulting in improved competence and performance in practice. With the increasing economic and environmental costs associated with long-distance travel, many organisations have implemented environmental policies to limit meetings that involve travel and professionals are required to be more restrained with the number and range of professional development opportunities they engage in. Online professional learning conferences or events have the potential to combine the e-learning models developed for online tertiary education with the needs of participants prevented from attending conferences as a result of time or travel restrictions. 
\n
\nWeb conferencing software enables synchronous, internet-based collaboration and communication and is therefore ideally suited to enabling the interaction between facilitators and participants that is so valued in traditional face-to-face training or conference proceedings. The increasing use of social media platforms and the availability of interactive spaces has also increased opportunities for dispersed participants to collaborate, share and network long after completion of the event. 
\nThis study was aimed at identifying participant perceptions towards social networking and trends in the use of online and social networking tools provided for use during an online conference, such as Twitter and Facebook.
\n
\nThree primary sources of data were collected during a recent online conference to achieve these aims. The conference was delivered through the web conferencing system, Blackboard Collaborate, and ran non-stop for 48 hours, with consecutive handovers between partners in Australia, the United Kingdom and Canada. The non-stop nature of the event aimed to mirror a 24-hour digital society and the 21st century learner who wants to be engaged with other learners around the world at all the times. 
\n
\nThe first data source was the recordings from the online conference technology, 'Blackboard Analytics', which included such information as drop-out rates and active participation in live sessions, such as whether or not the participant used the chat function. The second data source was the actual content of the online chat boxes during each session and the frequency and content of any discussions posted via the conference social media environments. Content analysis was used to assess the themes and types of discussions generated in these environments. The final data source was a summative online survey that requested information about participation trends and use of social media during the conference and in general. The data from these three resources, as well as recommendations for encouraging collaboration during online conferences, are presented visually using an info-graphic presentation style.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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