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Enregistrement W2617133852 · doi:10.15173/mjc.v9i0.265

“So, should we stay in touch?” A Plan to Build Community Using Social Media Among Alumni of the Michael G. DeGroote School of Medicine at McMaster University

2013· article· en· W2617133852 sur OpenAlexafffundvenue
Susan Emigh

Notice bibliographique

RevueThe McMaster Journal of Communication · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésPrestigeSocial mediaInstitutionPlan (archaeology)SociologyPublic relationsAlma materMedical educationPsychologyMedicinePolitical scienceSocial scienceLawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can a community be maintained or put back together when there is distance? Students of McMaster University’s Michael G. DeGroote School of Medicine spend an intense three years together in its undergraduate program, and then they move on. However, universities, including McMaster, look to maintain rapport with alumni who often support their alma mater: Alumni often appreciate ties to the prestige of a high profile academic institution and to the memories of their time there. The new social media technologies appear to give the chance to maintain or even rebuild that engagement, but universities are stepping into the opportunities slowly. They are cautious because there is no wave of social media acceptance except, perhaps, for Facebook, and the costs of providing true two-way communications on a one-to-one basis is not in the budget. However, building on a survey of its market, this case study looks at using social media to start to build community among alumni of the Michael G. DeGroote School of Medicine.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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