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Enregistrement W2170269038 · doi:10.1136/postgradmedj-2015-133353

Thou shalt not tweet unprofessionally: an appreciative inquiry into the professional use of social media

2015· review· en· W2170269038 sur OpenAlexaff
Ian Pereira, Anne M. Cunningham, Katherine Moreau, Jonathan Sherbino, Alireza Jalali

Notice bibliographique

RevuePostgraduate Medical Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppreciative inquirySocial mediaMedicinePerceptionPublic relationsFocus groupFeelingThouCompromiseQualitative researchNursingMedical educationSocial psychologyPsychologySociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social media may blur the line between socialisation and professional use. Traditional views on medical professionalism focus on limiting motives and behaviours to avoid situations that may compromise care. It is not surprising that social media are perceived as a threat to professionalism. OBJECTIVE: To develop evidence for the professional use of social media in medicine. METHODS: A qualitative framework was used based on an appreciative inquiry approach to gather perceptions and experiences of 31 participants at the 2014 Social Media Summit. RESULTS: The main benefits of social media were the widening of networks, access to expertise from peers and other health professionals, the provision of emotional support and the ability to combat feelings of isolation. CONCLUSIONS: Appreciative inquiry is a tool that can develop the positive practices of organisations and individuals. Our results provide evidence for the professional use of social media that may contribute to guidelines to help individuals realise benefits and avoid harms.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,531
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,026 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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