#Urology is trending in social media.
Notice bibliographique
Résumé
Social media refers to Web-based applications through which users create and exchange user-generated content. Most social media networks are available free of charge to everyone who creates an account. Content is generated and shared in real time with users interacting through computers and mobile devices. These qualities make social media of unique utility to medicine: rapid exchange of ideas across the globe in one minute can impact patient care the next. Academic medicine is showing increased adoption of social media. Major medical journals (eg, British Medical Journal, The Lancet, New England Journal of Medicine, and the Journal of the American Medical Association) all have a presence on Facebook and Twitter. The peer-reviewed biographic database Scopus prominently displays social media impact in the sidebar of every article and abstract page.1 Urologists in particular have been quick to adopt social media for academic purposes. Matta and colleagues2 reported the dramatic increase in Twitter use at the American Urological Association (AUA) and Canadian Urological Association annual meetings. A combined 29 urologists generated 159 tweets at the 2012 meetings, compared with 268 urologists generating 2765 tweets in 2013. Several urology journals such as European Urology and the BJU International have embraced social media by creating Associate Editor roles for social media and digital media, respectively, and have actively encouraged the growth of social media among their readership. Two recent publications underscore the increasing use of social media in urology.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,027 |
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 ».