Using a Web-Based Platform as an Alternative for Conducting International, Multidisciplinary Medical Conferences During the Novel COVID-19 Pandemic: Analysis of a Conference
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has stunted medical education activities, resulting in most conferences being cancelled or postponed. To continue professional education during this crisis, web-based conferences can be conducted via livestream and an audience interaction platform as an alternative. OBJECTIVE: The unprecedented COVID-19 pandemic has affected human connections worldwide. Conventional conferences have been replaced by web-based conferences. However, web-based conferencing has its challenges and limitations. This paper reports the logistics and preparations required for converting an international, on-site, multidisciplinary conference into a completely web-based conference within 3 weeks during the pandemic. METHODS: The program was revised, and a teleconference system, live recording system, director system setup, and broadcasting platform were arranged to conduct the web-based conference. RESULTS: We used YouTube (Alphabet Inc) and WeChat (Tencent Holdings Limited) for the web-based conference. Of the 24 hours of the conventional conference, 21.5 hours (90%) were retained in the web-based conference via live broadcasting. The conference was attended by 71% (37/52) of the original international faculties and 71% (27/38) of the overall faculties. In total, 61 out of 66 presentations (92%) were delivered. A special session-"Dialysis access management under the impact of viral epidemics"-was added to replace precongress workshops and competitions. The conference received 1810, 1452, and 1008 visits on YouTube and 6777, 4623, and 3100 visits on WeChat on conference days 1, 2, and 3, respectively. CONCLUSIONS: Switching from a conventional on-site conference to a completely web-based format within a short period is a feasible method for maintaining professional education in a socially responsible manner during a pandemic.
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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».