The Use of Online Strategies and Social Media for Research Dissemination in Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Alongside a growing interest in knowledge mobilization (trying to increase the connection between research, policy and practice) there has been a transformation of how knowledge is produced, accessed and disseminated in light of the internet and social media strategies. Few studies have explored the use of social media for research dissemination. This paper explores the online strategies used by 44 research brokering organizations (RBOs) in education across Canada. It is organized in four parts. The first provides a literature review of the terminology associated with Web 2.0 and social media as well as outlines the sparse empirical work that exists. The second presents empirical findings of online practices of 44 RBOs. The third section reports on the frequency of social media activity of RBOs as well as the nature of posts in order to ascertain whether or not research is actually being disseminated through these mechanisms. The final section discusses the implications of social media for research dissemination. Overall, use of additional online strategies by RBOs (other than websites) remains modest. Many of the strategies used are passive and do not allow two-way communication. Thirty percent of RBOs use social media; however, this usage in not pervasive and Facebook and Twitter networks are small. Other mechanisms to encourage active participation will be required alongside Web 2.0 and social media tools, if these strategies are to become robust avenues for knowledge mobilization and research dissemination.
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.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle