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Enregistrement W2343589291 · doi:10.15173/jpc.v4i2.2915

An interview with Stephen Waddington, Partner and Chief Engagement Officer at Ketchum and Visiting Professor in Practice, Newcastle University, Past President of the Chartered Institute for Public Relations (UK)

2016· article· en· W2343589291 sur OpenAlexafffundvenue
Terence Flynn

Notice bibliographique

RevueJournal of Professional Communication · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésOfficerFormative assessmentManagementSociologyFace (sociological concept)Public relationsPolitical scienceMedia studiesLibrary scienceLawPedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May 2015, the Journal of Professional Communication’s senior associate editor, Dr. Terry Flynn, sat down with Stephen Waddington, Partner and Chief Engagement Officer with Ketchum and past-president of the Chartered Institute for Public Relations in the United Kingdom (UK) to discuss and reflect upon his perspectives on the future of the profession and the challenges that are on the horizon for practitioners and current students of the profession. Waddington discussed how his formative training as an engineer in the UK has helped him to create new systems and processes to better understand and manage the multifaceted challenges that organizations now face within the public arena. Together with a number of UK and European professionals, Waddington has lead a number of crowd-sourced publications and learning tools designed to future-proof the practice of public relations.©Journal of Professional Communication, all rights reserved.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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