Online Dissemination Strategies of a Canada Research Chair: Overview and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the use of online dissemination strategies, such as websites and social media, to increase the visibility and uptake of research. OBJECTIVE: To describe two online dissemination strategies of the Canada Research Chair in Implementation of Shared Decision Making in Primary Care over an eight-year period. METHODS: Our two sources of online dissemination data were the website of the Canada Research Chair in Implementation of Shared Decision Making in Primary Care and the Chair's Twitter account. We conducted a content analysis of the news section of the website. We extracted website usage statistics using Google Analytics and analyzed indicators such as total number of visits, new and returning visitors, page views per visit, time spent onsite per visit, visitors' country of origin, and most popular pages. From the Chair's Twitter account, we collected the number of tweets, followers, and follows. We consulted Google Scholar to chart the trend in citations of the Chair's articles over the same period. RESULTS: From the website's inception in January 2008 to December 2015, we recorded an average of 7906 visits per year (3809 in 2008; 8874 in 2015), 65.85% of which involved new visitors (5206/7906). The average number of pages viewed per visit was 3.2 and average bounce rate was 57.87% (4575/7906). Visitors spent an average of two minutes and 12 seconds per visit. We computed visits from 162 countries, with the majority from Canada (5910/7906, 74.75%). In order of frequency, the seven most visited pages were: (1) home page with news of publications and grants (24,787 visits), (2) profile of Chairholder (8041 visits), (3) profiles of research team members (6272 visits), (4) list of research team members (4593 visits), (5) inventory of shared decision making (SDM) programs (1856 visits), (6) interprofessional approaches to SDM (1689 visits), and (7) description of Chair activities (1350 visits). From the inception of the Twitter account in April 2011 to November 30, 2016 we recorded 5831 tweets in French and English, 1679 followers, and 1112 follows. The total number of visits and visitors to the website increased during the first three years, stabilized, and then dropped slightly, while the number of returning visitors rose slightly. In comparison, citations of the Chair's articles increased steadily over the same period, rising more sharply as visits to the website declined. CONCLUSIONS: Over an eight-year period, visitors to the website increased in the first three years before levelling off. Meanwhile, the Chair's citations rose continuously. There was no observable association between website visits or Twitter activity and rising citations. Our results suggest that online dissemination may not yet be a major determinant of research uptake or visibility in the scientific community.
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 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 | 0,046 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».