Linking Podcasts With Social Media to Promote Community Health and Medical Research: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Linking podcasts with social media is a strategy to promote and disseminate health and health research information to the community without constraints of time, weather, and geography. OBJECTIVE: To describe the process of creating a podcast library and promoting it on social media as a strategy for disseminating health and biomedical research topics to the community. METHODS: We used a community and patient engagement in research approach for developing a process to use podcasts for dissemination of health and health research information. We have reported the aspects of audience reach, impressions, and engagement on social media through the number of downloads, shares, and reactions posted on SoundCloud, Twitter, and Facebook, among others. RESULTS: In collaboration with our local community partner, we produced 45 podcasts focused on topics selected from a community health needs assessment with input from health researchers. Episodes lasted about 22 minutes and presented health-related projects, community events, and community resources, with most featured guests from Olmsted County (24/45, 53%). Health research was the most frequently discussed topic. Between February 2016 and June 2017, episodes were played 1843 times on SoundCloud and reached 1702 users on our Facebook page. CONCLUSIONS: This study demonstrated the process and feasibility of creating a content library of podcasts for disseminating health- and research-related information. Further examination is needed to determine the best methods to develop a sustainable social media plan that will further enhance dissemination (audience reach), knowledge acquisition, and communication of health topics.
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 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 | 0,058 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».