Using social media to navigate land access issues
Notice bibliographique
Résumé
Activist groups and others opposed to drilling operations have used social media with great effect to influence community perceptions of CSG and other mining operations. When faced with the reality of the level of community outrage apparent in social media, many industry executives throw their hands up in despair and conclude they cannot influence the discussion. Others decide that the best approach is to run broad-based advertising and PR campaigns that present only the industry’s case — after all, this approach worked well for the mining industry in opposing the mining tax. Neither of these approaches actually addresses or mitigates the outrage that exists in the community or provides a hope of resolving the underlying issues. This extended abstract presents a staged approach to social media engagement using land access as an exemplar, which builds on more than a decade of risk communications experience and applies this to creating engagement and influence in the social media sphere. The approach has five stages. These stages involve: Listening — to key issues and influencers;Understanding — the expectations and outrage factors that emerge;Following — tracking how the conversations are evolving;Engaging — starting to participate in the conversations and only then;Influencing — having built a presence and a community you may start to shape the conversations. You may not always like what you read and hear in social media, but if you participate in a considered way you will get an accurate picture of community expectations and earn the right to help shape the conversations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».