Notice bibliographique
Résumé
While social media has become a mainstay of communication in the twenty-first century, many organizations still struggle to include it in their operations. This is no less the case for organizations in the third sector. However, evidence-based practices tying social media activity to social media success are still elusive in the field. Examining the Facebook and Twitter presence of 45 Canadian organizations concerned with education, disaster relief, and environmental advocacy, the authors evaluate social media practices used by third sector organizations. Borrowing from Mark Granovetter’s (1973) work on the strength of social ties, the authors found that disaster relief organizations tended toward activities to build emotionally intense, or “strong,” relationships, while educational organizations offered more informational means to build “weak” relationships based on common interests. Environmental organizations used both strategies, but were less likely to broaden their activities beyond Facebook and Twitter. The authors propose identifying organizations’ weak-tie/strong-tie strategies as a tool for evaluating social media activity in the not-for-profit sector. They argue that co-ordinating both types of strategies is necessary for successful social media campaigns. RÉSUMÉ Bien que les médias sociaux soient devenus omniprésents dans la communication au 21ème siècle, plusieurs organisations tardent à les inclure dans leurs opérations. Ceci n’est pas moins le cas des organismes du troisième secteur. En même temps, la recherche établissant un rapport entre le recours aux médias sociaux et le succès d’une organisation demeure peu concluante. Dans cet article, les auteurs évaluent l’utilisation de médias sociaux par des organisations du troisième secteur en examinant la présence sur Facebook et Twitter de quarante-cinq organismes canadiens se spécialisant en éducation, en secours aux sinistrés et en activisme écologique. En recourant à l’œuvre de Mark Granovetter sur la puissance des liens sociaux, les auteurs ont trouvé que les organismes de secours aux sinistrés tendaient à effectuer des activités axées sur des relations intenses d’un point de vue émotionnel, donc « fortes », tandis que les organismes éducationnels avaient une approche plus informationnelle afin de construire des relations « faibles » fondées sur des intérêts communs. Les organisations environnementales quant à elles employaient les deux stratégies, mais elles étaient moins enclines à élargir leurs activités au-delà de Facebook et Twitter. Les auteurs proposent d’identifier les stratégies d’attaches faibles et fortes comme outils pour évaluer le recours aux médias sociaux dans le secteur sans but lucratif. Ils soutiennent que la coordination des deux types de stratégie est nécessaire pour réussir les campagnes de médias sociaux.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».