MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3162963846 · doi:10.5539/jel.v10n4p1

Were Higher Education Institutions Communication Strategies Well Suited for the COVID-19 Pandemic?

2021· article· en· W3162963846 sur OpenAlexvenueno aff
David Santandreu Calonge, Pablo Medina Aguerrebere, Patrik T. Hultberg, Melissa Connor

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmediacyPreparednessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicHigher educationExploratory researchCrisis communicationPublic relationsOrder (exchange)Political science2019-20 coronavirus outbreakGRASPSociologyPsychologyBusinessSocial scienceComputer scienceEpistemologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The immediacy of the COVID-19 pandemic highlighted the sheer importance of internal and external communication with stakeholders. Universities had to rapidly grasp an unfolding and fast-changing crisis, gauge their level of preparedness, review decision and implementation processes, devise strategies, and adapt communication approaches. This exploratory study conducts a literature review in order to identify relevant studies that address how higher education institutions communicated to their stakeholders during the COVID-19 pandemic. The review of the literature revealed that although many higher education institutions had disaster recovery plans in place, few were well-equipped for a disruption of global proportions. Using a grounded theory approach, five important themes emerged from the relevant studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetPublic Relations and Crisis CommunicationTravaux en français237 207