Tweeting during conferences: educational or just another distraction?
Notice bibliographique
Résumé
Social media tools are increasingly common in medical education and provide a variety of new facilities. One interesting use might be for the dissemination of information from medical education conferences. Therefore, learning how these tools, specifically Twitter, are being used to disseminate information would be informative to conference planners. The purpose of this study was to analyse the information disseminated using Twitter during the 2013 Canadian Conference on Medical Education (CCME), which is the largest meeting of this type in Canada. Are tweeters chatting about medical education topics related to the conference or just creating a background of white noise? To measure the impact of Twitter, we used TweetReach.com and analysed the CCME 2013 official conference hashtags (#): #CCME13. The # symbol, called a hashtag, is used to mark keywords or topics in a tweet. We analysed the #ccme13 hashtag 24 hours before, during and 24 hours after the conference. This analysis generated 3090 tweets from 288 different tweeters. These tweets included 1569 regular tweets, 1160 retweets, and 361 replies to another tweet. Then we analysed the frequencies of other hashtags associated with #ccme13 in order of appearance. The most common hashtag was #MedEd (= medical education), which was found in 451 tweets (14.6% of total tweets), followed by #PaperTiger (= hashtags used during one of the conference symposiums), found in 231 tweets (7.5%), #MedEdPatientsafety (94 tweets, 3.0%), and #WelcomePlenary (93 tweets, 3.0%). The most common non-education hashtag was #top200thingsILoveaboutQuebec, which ranked at 24 in our list of most used hashtags (12 tweets, 0.4%). Next we studied the hashtags used by the largest numbers of the 288 contributors (Tweeters). #MedEd was used by 119 (41.3%) contributors, followed by #PaperTiger (used by 33 contributors [11.5%]) and #sgm2013 (= Spring General Meeting of the Canadian Federation of Medical Students) (used by 30 contributors [10.4%]). The non-education #top200thingsILoveaboutQuebec was tweeted by only 3 contributors (1.0%). The analysis of tweets at CCME 2013 showed that Twitter was used to discuss the medical education themes related to the conference more often than for other purposes. This supports the idea that Twitter may be a useful tool for facilitating discussions related to conference topics. Furthermore, evidence of this use of Twitter supports the suggestion that conference organisers should implement new innovations that would facilitate the use of social networking tools in the dissemination of relevant and useful information to a potentially wider audience.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».