Good practices in harnessing social media for scholarly discourse, knowledge translation, and education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There still remains a gap between those who conduct science and those who engage in educating others about health sciences through various forms of social media. Few empirical studies have sought to define useful practices for engaging in social media for academic use in the health professions. Given the increasing importance of these platforms, we sought to define good practices and potential pitfalls with help of those respected for their work in this new field. METHODS: We conducted a qualitative study, guided by constructivist grounded theory principles, of 17 emerging experts in the field of academic social media. We engaged in a snowball sampling technique and conducted a series of semi-structured interviews. The analytic team consisted of a diverse group of researchers with a range of experience in social media. RESULTS: Understanding the strengths of various platforms was deemed to be of critical importance across all the participants. Key to building online engagement were the following: 1) Culture-building strategies; 2) Tailoring the message; 3) Responsiveness; and 4) Heeding rules of online engagement. Several points of caution were noted within our participants' interviews. These were grouped into caveat emptor and the need for critical appraisal, and common pitfalls when broadcasting one's self. DISCUSSION: Our participants were able to share a number of key practices that are central to developing and sharing educational content via social media. The findings from the study may guide future practitioners seeking to enter the space. These good practices support professionals for effective engagement and knowledge translation without being harmed.
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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 | 0,210 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,061 |
| Communication savante | 0,032 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».